履約產品:產品體系&履約監控產品搭建
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履約產品就是在解決這些問題。
首先定義什麼是履約,履約是在甲乙雙方達成交易產生訂單後,乙方按照訂單條款為甲方提供服務或交付約定物的行為;常見的履約有:騎手對外賣使用者的履約、司機對乘客的履約,電商賣家對買家的履約等。
由於這些履約的業務場景複雜,履約流程較長,甲乙雙方線下一對一的互動低效,履約達成率和履約質量都有很大的改善空間,履約產品應運而生。
履約產品幫助履約者安全、高效的達成履約,獲得協議約定的收益;反過來也幫助付費方實時的瞭解履約情況,低成本的驗收交付質量;對於平臺來說,履約產品增強了對履約的可控性,提供更全的異常處理方案也為付費方和履約方解除後顧之憂,提升雙方體驗的同時,也有助於提升平臺的品牌形象及健康程度。
以下筆者將以網路貨運平臺的履約場景為例,介紹履約產品體系包含哪些內容,以及具體介紹履約產品中的重要部分——履約監控產品的搭建方法。
一、履約產品體系
我把履約產品體系分為三大塊,分別是:履約工具、履約監控和交付驗收。
1. 履約工具
履約工具是履約產品的基礎能力,履約工具承擔了兩方面的職責:
- 幫助履約者高效安全履約
- 採集全面反映履約情況的行為資料
在網路貨運平臺中,履約工具除了跟隨司機的終端——司機APP外,車載智慧裝置,進出場道閘系統,裝卸貨場地的操作終端,以及外部的定位服務都在上傳履約資料。
2. 履約監控
履約監控是平臺交付質量的保障,履約監控能力直接體現於平臺能否事前干預異常發生、事中及時發現並處理異常,降低異常發生率,而這些都強依賴於行為資料的採集質量及採集完整性。履約監控的整體目標是為了降低監控成本,提升異常處理效率。
履約監控主要提供以下能力:
- 全面的訂單在途跟蹤能力:服務平臺工作人員及付費方;
- 事前預警:通過行為表現提前預測異常,通過干預避免異常發生;
- 事中報警:異常發生後,及時響應,降低異常帶來的負面影響;
- 異常發生的處理工具:將異常處理線上化,提高效率的同時,保持異常處理機制可持續的運轉;
- 履約情況視覺化看板:站在管理和執行角度對履約情況進行直觀的體現。
3. 交付驗收
交付驗收是事後對履約者交付結果的考核,通過採集履約行為資料,系統在付費者驗收前對交付質量進行評價,保證交付質量,並對履約者進行相應獎懲。同時也利用履約者的申訴及付費者的評價校正系統評價,形成履約評價閉環。
二、履約監控產品的搭建
在履約產品體系中,履約監控產品直接影響到平臺的交付質量,是履約產品體系的重中之重,以下只針對履約監控產品的搭建方法進行詳細的介紹。
我將履約監控產品的搭建方法分為三步,如下圖:
1. 流程分解
履約監控產品需要對訂單履約的每一個環節進行跟蹤,識別出異常,這對產品經理提出了非常高的業務流程熟悉程度的要求,並且在產品規劃階段,也是力求全面,所以搭建履約監控系統的第一步是畫出一張業務流程分解圖;
那如何畫出一張好的業務流程分解圖呢?
1.1 實地調研
如果你是做履約產品的產品經理,那麼一定要走出辦公室去實地調研,你應該成為全公司最懂履約流程的人。
此處強調調研準備環節,我有以下幾點建議:
- 確認調研主題及調研輸出物。建議按業務型別的維度定調研主題,每次都跟完全鏈路;
- 先調研市場競品,讓競品先入為主,帶著質疑的眼光審視自家的履約流程;
- 按你的邏輯及業務理解,先推演出調研輸出物。這一步有助於你到了實地後,快速理解流程;
- 調研地人員安排:涉及多角色的履約流程,一定要提前找到調研地的相關人員及時解惑,否則調研將一無所獲。
在調研中,也有一點值得特別強調,透過已有的線上工具,思考假如回到沒有任何線上工具的協助,業務本身該如何運轉。
1.2 抽象業務流程
在對各種業務型別的履約流程進行調研後,開始發現不同業務型別履約流程的差別,那是否是n種履約流程就畫n張業務流程分解圖呢?
我的建議是隻畫一張,當開始調研第2個業務場景時,就要不斷與第1次的調研結果比較從而發現異同,抽象出核心的業務流程後,標註出每種業務場景在某個流程節點的表現形式。
1.3 場景穿透
當有了新的業務場景後,需要拿業務流程分解圖進行場景穿透,即把新的業務場景按高度抽象後的業務流程分解圖run一遍,可快速發現當前不支援的場景,也反向補足業務流程分解圖。
比如新增中港澳過關的業務場景時,原業務流程分解圖中就沒有過關查驗、返場重驗等場景。
案例:
筆者以貨車司機為貨主履約為例,其業務流程分解如下,不同業務的訂單履約則只是對該流程的微調:比如個人貨主無需靠卡,某些快遞運營商則無需回單等,萬變不離其宗。下一步要做的就是依據這張業務流程圖將每一個細分場景的異常挖掘出來。
2. 異常場景庫
在對業務流程有了充分的認知之後,就需要開始用產品化的能力對業務目標的達成負責。
2.1 建立指標體系
指標體系是平臺向客戶的承諾,對應的也是我們對平臺履約質量的要求。一個好用的履約監控產品直接關係到關鍵指標的提升與改善。而設計一個好用的履約監控產品第一步就需要建立完善的履約指標體系。
此處推薦一個方法:戰略指標–運營指標–執行指標。
戰略指標為公司的業務目標,常常也是對外的宣傳承諾;比如貨車平臺的“準點必達”,對應的就是“到達卸貨地準點率”。
運營指標是將戰略指標按影響戰略指標的運營環節進行分解,通過該指標可快速定位出哪個環節出了問題,比如以“到達卸貨地準點率”為例,到達卸貨地晚點可能由以下環節問題導致:
- 到達裝貨地晚點
- 裝貨地裝貨時間過長
- 已裝貨司機原因晚發車
- 途中行駛時間過長
執行指標將運營指標繼續按可追溯到具體角色可執行的粒度進行細化,以途中行駛時間過長對應的“執行超時率”為例,可分解為“時速異常率”、“繞行率”、“車輛事故/故障率”、“異常處理及時率”、“時效不合理率”等。
2.2 搭建異常場景庫
圍繞指標體系,在業務流程分解圖中每一個節點中尋找可能發生的異常,一切對指標體系有負面貢獻的行為都可以稱之為異常。
在拆解異常場景時,本著完全窮盡、互相獨立的原則,逐一對每個流程節點進行異常場景分析,形成你的異常場景庫,而每次流程節點的新增與異常場景的挖掘,都需要對異常場景庫及時更新。一個覆蓋全面的異常場景庫往往有幾百項之多。
異常場景庫中應包含如下資訊:
- 異常型別
- 關聯指標
- 可能產生後果描述
- 業務影響等級
- 發生場景
- 原因
- 責任人
- 處理人
2.3 用資料抽象履約者行為
在異常場景庫的基礎上,定義出每一種異常的資料表現,系統才能將其作為判定依據,準確的報出異常。而定義資料表現首先要有資料,所以此時依賴履約工具及資料採集方式的設計。
此處重點講一個邏輯陷阱:行為產生資料,資料反映行為;a行為會產生A資料,A資料不一定是a行為。
在實際業務場景中,由於資料來源較多,一個行為又往往需要依賴多個資料來源進行識別,所以,異常誤報率是量化履約監控產品能力最核心的指標之一。
3. 異常處理
如果前面講的流程分解和異常場景庫都還停留在理論層面,那一個可以妥善高效的干預和處理異常的工具,將直接帶來業務價值。
3.1 異常分級
資源永遠是稀缺的,稀缺就需要合理分配。
異常處理也是一個道理,將異常分級,把app推送、簡訊、電話,包括司機的關注以及異常處理的工作人員等稀缺資源投到高階別的異常上,對資源做最合理的分配,保證整體資源產生價值最大。
如何分級呢?
提供一種思路:按異常型別的業務影響等級*事實程度排序
- 業務影響等級:異常發生後可能造成的最大業務影響的等級,一般分4-5級
- 事實程度:數值範圍0-1,1表示為已成為事實;系統依據使用者的行為資料,對異常進行判定時,依據行為資料可靠性及行為表現給判定的結果帶上一個事實程度。
比如在貨運場景裡,司機扣貨是重大異常,業務影響等級為5,當司機軌跡偏移時,判斷扣貨異常的事實程度為0.2,系統開始推送提醒,當持續偏移(與規劃路徑偏差度越來越大)時,事實程度上升為0.4,開始語音外呼干預,當司機繼續發生停車異常時(持續2小時車速為0-5km/h),事實程度上升為0.8,立即生成工單,人工介入。
另外,在考慮資源使用的問題上,一方面考慮更低階別的異常投入更低成本的處理資源,另一方面,也要考慮使用者在該異常場景下對這種處理方式的觸達率有多高。
3.2 減少異常
異常分級處理的最優結果是用最低成本的異常處理資源解決問題,所以異常升級是我們不想看到的。
干預質量分析
a 更合適的處理手段:
記錄異常消失的節點,異常在什麼情況下消除,消除前採取的干預手段是什麼,各種干預手段是否有明顯的效果差距,結合成本及效率,可考慮直接採用更有效的處理手段。
b 提高處理質量:
在觸達率可控的前提下,簡訊和推送的文案會很大程度上影響履約者行為。
對於最為昂貴的人工干預,系統也需要對處理結果進行質量評價,提供有效考核工具。
異常行為完善使用者畫像
履約者的每一次異常行為都在完善使用者畫像,提前對有異常記錄的司機進行精準干預或直接拉黑也是減少異常的有效手段。
3.3 視覺化看板
大屏看板是我們最熟悉的監控產品形態,其優點是可以直觀的展示業務運轉情況,也是平臺履約監控能力的集中體現。
履約監控的視覺化看板中主要有三類使用場景,對應的也是三個不同的檢視:
- 管理:主要的使用者是管理人員,他們帶著考核的視角,看的資訊是核心指標的情況及分佈、排行等,通俗講就是“看看這些人都在幹啥”。
- 執行:主要的使用者是執行人員,他們關注的資訊是自己的待辦任務有哪些,先做什麼後做什麼,做得好不好。
- 宣傳:觀看者是客戶、合作伙伴等,目的是促成交易與品牌宣傳。
總結
隨著市場競爭的愈發激烈,很多公司都通過合作、併購與關聯業務的公司一起給市場提供了更復雜的綜合性服務,客戶也對服務提出越來越高的要求,解決安全問題、提高履約效率、提升交付質量已成為行業重心。也希望通過這篇文章,提供一些可操作的方法,很多地方淺嘗輒止,沒有深入探究,歡迎繼續交流。
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