“大数据”思维改造传统物管业.doc

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1、“大数据”思维改造传统物管业2014-06-02中国物业管理资讯“大数据”（BigData）概念自2012年开始广泛传播，因为其与当前火热的互联网经济关系紧密，商业领域对“大数据”的研究和探讨在近年内日趋白热化。通常认为，“大数据”具有以下几项基本特征：“大数据”必须是基于互联网而得到的海量数据；海量数据本身没有任何价值，其对企业的战略意义在于通过对海量数据的专业化加工，实现数据的“增值”，通常用于对某一特定用户群体消费行为或期望的预测，或挖掘用户潜在需求，以占领市场先机，具体使用环节如创造机会、节省成本、管理风险等。中国的物业管理

2、公司管理着世界上最大规模的物业资产，其日常工作即可产生海量的数据，而物业管理实则也是专业性极高的工种。中国的物业管理公司是否有机会搭上“大数据”的全球班车，充分拓展自己的发展空间呢？不妨先看看国内已经开始数据化实践的几家知名企业是如何做的。长城物业“一应云”深圳长城物业集团在物业管理数据处理及应用方面投入多年，并且成立子公司深圳市深长城企业管理咨询有限公司（以下简称“深长城咨询”）专门负责数据处理系统的研发工作，其参与开发的“一应云”智慧社区平台已经开始对其他物业公司进行SAAS模式租赁使用。上图为深长城咨询公司总经理蒋伟在深长城咨

3、询总经理蒋伟的理解当中，“物业管理大数据”是基于物业管理所覆盖的社区生活的相关数据，包括两大类：　　第一类是关于人（顾客）的数据，如社区顾客的年龄、职业、家庭成员、爱好、交费习惯、消费额度、支付习惯，以及宠物、车辆、旅游等消费信息；通过“大数据”分析统计，就可以对客户未来的需求进行预测，再匹配相应的服务资源满足各种需求。　　第二类是关于物的数据，即物业管理工作中针对物的管理所产生的数据，例如设施设备、保洁对象、园艺养护对象、安防系统等。数据内容包括设备的数量、品牌、市场份额、能耗水平、故障原因、日常维护成本等的统计。　　按照以上分类

4、，“一应云智慧社区平台”其中“物业子平台”主要含“呼叫中心+CRM（客户关系管理）”及PMS（物业管理解决方案）两大系统，以平衡计分卡[1]为主要原理，进行四个层面的数据分析及统计。在财务方面，收费率、往年拖欠款等财务数据处理相对更简单。在顾客这一层面，通过呼叫中心和CRM系统，可以获取客户的投诉数量、客户投诉分布的领域（保洁、工程或安防）等。第三，可以通过呼叫中心回访，得知投诉或者请修的及时率如何，以及客户的满意程度；同时系统中有“限时服务”的设置，只要超时，服务不满意度及回访不满意度就会升级，在该公司的管理体系中不满意升级率是一

5、个非常关键的KPI数值。CRM系统也会对业主满意度测评数据进行周期化例行收集与整理，并在年度汇总时进行统计和分析处理，得出满意度的对比及变化情况。第四，在内部流程上，PMS系统可以支持整个工作计划达到较高的完成率。该系统显著功能之一是任何一个工作可以按照工作计划自动触发工单。如1月5日设定设备维修保养单，按照要求一个月保养一次，2月5日系统自动弹出工单，并要求必须在三天之内完成，且这些工单必须现场扫描工作对象的二维码才能启动，“这样设置就是强调必须到现场去真实完成，必须按照标准一条条地完成”。按要求完成后工单自动关闭，系统自动统计工

6、作计划的完成率；如果超时则加入不满意升级率统计。公司依据这些信息掌握管理动态，考核绩效。在员工培训上也可以数据化，员工学分、课时、考试通过率等都将进入相应系统。　　数据化实践给长城物业实施扁平化管理战略提供了重要的支持。蒋伟说，没有系统的支撑，跨区域管控、风险管控将是非常困难的。其次，作为服务行业最关注部分，依靠系统可以做到精准倾听客户声音，并将投诉、请修、咨询等信息分类统计，确保信息沟通不会打折扣。第三，智能终端APP和PDA的运用精简了管理流程，鼓励员工移动化办公，直接将工作流下发到个人手上，员工通过智能手机或PDA点检，不仅更

7、高效而且管理半径更大，在一些管理区域七个管理项目只要配一名工程主管、一名园艺主管即可，而按传统方法每一个项目都需要相应的一名管理人员。第四，内部管理数据丰富，可以做到全国所有的项目绩效排序，绩效排序的模型和数据都是来自于系统，根据客户层面、流程层面、财务层面等不同的权重排数，信息透明且真实。通过绩效排序及相应的分析，可以明确特定项目的工作重点，以及下一步要改进的重点，因而更容易形成工作计划，指导今后工作的开展。对日常工作的审核和检查也可以找到重点后跟进，问题的关注度、原因分析和预防措施等都可以有所反映。有几家公司，就有几种利用数据的

8、方式　　长城物业、之平管理和中海物业华北区各自建立了数据系统，虽然在某些环节如优化工作流程方面显示出较为一致的特点，但总体而言，每一家企业所选择的数据收集和处理方式都是由本公司的战略规划所决定的。　　长城物业运用信息系统，实际上是企业