閃修俠：構(gòu)建服務(wù)平臺閉環(huán)，用技術(shù)讓服務(wù)更美好

近年來，國內(nèi)圍繞O2O展開的創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍一般突現(xiàn)，各種O2O產(chǎn)品層出不窮，其中大部分O2O企業(yè)已如白駒過隙一般消失無影，能活下來的屈指可數(shù)。O2O企業(yè)的存活除市場、機(jī)遇、方向、資金等關(guān)鍵因素外，技術(shù)平臺支撐也是非常重要的一環(huán)，強(qiáng)大的技術(shù)平臺必將助力業(yè)務(wù)高速增長，實(shí)現(xiàn)殘酷競爭下的強(qiáng)勢突圍！

作為國內(nèi)知名智能手機(jī)及設(shè)備維修服務(wù)商，上門維修服務(wù)的開拓者與標(biāo)準(zhǔn)制定者，在過去的4年當(dāng)中，閃修俠技術(shù)團(tuán)隊為適應(yīng)業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，以及不斷出現(xiàn)的新業(yè)務(wù)需求場景，對整個服務(wù)平臺體系進(jìn)行了大大小小2000多次的優(yōu)化升級。內(nèi)容涵蓋供應(yīng)鏈、訂單體系、合作對接、工程師做單、客服支持、基礎(chǔ)運(yùn)營及服務(wù)監(jiān)管7大項服務(wù)支持平臺，子系統(tǒng)達(dá)100多個，同時建立起了PC、WAP、APP、微信小程序、支付寶小程序及百度小程序等的全平臺服務(wù)下單入口。

閃修俠的所有平臺體系完全自主研發(fā)，深度符合并適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。例如服務(wù)方面，從下單的數(shù)據(jù)監(jiān)測開始，訂單流轉(zhuǎn)，上門效率，服務(wù)質(zhì)量，售后跟進(jìn)建立起了全鏈路的服務(wù)監(jiān)控體系，深入到服務(wù)的每一個細(xì)小環(huán)節(jié)。例如工程師10分鐘響應(yīng)，系統(tǒng)會第一時間提醒工程師需要響應(yīng)的訂單，到時間會提前有多途徑提醒，超時會自動接入就近服務(wù)監(jiān)管，如服務(wù)響應(yīng)時間過長，總部監(jiān)管平臺也會及時報警。全方位立體化地對服務(wù)進(jìn)行細(xì)致監(jiān)督。例如物料方面，從采購、質(zhì)檢、調(diào)撥、分發(fā)，一直到工程師手中，整個物料的生命周期都由供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)全面接管。每個物料從哪來，到哪去，層層系統(tǒng)跟進(jìn)。另外，針對全國的備料情況，系統(tǒng)會收集多方數(shù)據(jù)，以及對歷史情況進(jìn)行自動分析，為物料的采購備貨提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支持，避免物料多備或少備的同時，也為物料的整個生命周期提供了技術(shù)保障。除服務(wù)及物料，并且在大數(shù)據(jù)分析及計算方面投入大量的精力，用先進(jìn)的技術(shù)保障優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，使得整個服務(wù)體系在行業(yè)遙遙領(lǐng)先。

利用人工智能與大數(shù)據(jù)分析 助力服務(wù)不斷升級

從最初的一個想法發(fā)展到40多個運(yùn)營中心和1500多名專業(yè)的服務(wù)人員，用戶數(shù)達(dá)千萬級，這么大的增量背后有著閃修俠強(qiáng)大的IT技術(shù)支撐。目前，閃修俠的技術(shù)團(tuán)隊著力解決配件供需預(yù)測和智能調(diào)度派單等難題，通過模型的不斷優(yōu)化縮短運(yùn)算時間，讓用戶的需求更便捷滿足，體驗度更好。

以配件供需預(yù)測為例，閃修俠會綜合前3個月歷史配件用量展開當(dāng)月的物料計劃，通過對歷史配件用料大數(shù)據(jù)分析，提前畫出用戶物料供需圖，并對每一個SKU進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)估，分析出配件需求波動數(shù)據(jù)，區(qū)分出正常波動與非正常波動，最后配合公司活動推廣計劃做出總體趨勢預(yù)判，提前60天對用戶即將維修的材料，提出精準(zhǔn)訂單需求。正是利用了大數(shù)據(jù)分析，許多公司都會因為備貨量較大而占用較多的資金，往往會是銷售額的幾倍，而閃修俠的備貨量僅需要保證安全庫存即可，備貨金額僅占銷售額的一半不到，這完全得益于對配件供需的精準(zhǔn)分析。

同時，對于智能調(diào)度派單系統(tǒng)閃修俠也在不斷的優(yōu)化中，用戶的在平臺下單后就會有工程師上門維修這一簡單的操作背后其實(shí)需要借助大規(guī)模分布式計算對工程師和用戶進(jìn)行最優(yōu)匹配，目前閃修俠針對匹配環(huán)節(jié)設(shè)立了30項匹配指標(biāo)，不僅要將用戶與工程師位置進(jìn)行匹配，還要分析出工程師是否攜有該單的維修物料，如果沒有是否協(xié)調(diào)周邊工程師的物料，對于工程師的維修能力、專精能力都會進(jìn)行匹配，同時還要規(guī)劃出工程師最佳上門服務(wù)路徑，做到總時間最短，有時還要人性化考慮用戶需求來進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)平臺效率和用戶體驗最大化。

以上的這兩個例子很好的詮釋了閃修俠強(qiáng)大的技術(shù)支持，也得益于閃修俠采用了連互聯(lián)網(wǎng)巨頭的“阿里”也十分青睞的微服務(wù)架構(gòu)。

利用低耦合、高內(nèi)聚的微服務(wù)架構(gòu)提供尖端服務(wù)

“閃修俠目前使用的是微服務(wù)架構(gòu)（Microservice Architecture），它是一種架構(gòu)概念，旨在通過將功能分解到各個獨(dú)立的服務(wù)中以實(shí)現(xiàn)對解決方案的解耦。”閃修俠IT相關(guān)負(fù)責(zé)人表示。

可以說這個架構(gòu)形態(tài)與“藕”形似，每個微服務(wù)組件都是簡單靈活的，能夠獨(dú)立部署。不再像以前一樣，應(yīng)用需要一個龐大的應(yīng)用服務(wù)來支撐；可以由一個小團(tuán)隊負(fù)責(zé)更專注專業(yè)，相應(yīng)的也就更高效可靠；微服務(wù)之間是低耦合的，微服務(wù)內(nèi)部是高內(nèi)聚的，每個微服務(wù)很容易按需擴(kuò)展；微服務(wù)架構(gòu)與語言工具無關(guān)，自由選擇合適的語言和工具，高效的完成業(yè)務(wù)目標(biāo)即可。

閃修俠便是借助這樣的架構(gòu)模式，獨(dú)立打造了業(yè)務(wù)的全流程平臺，目前已經(jīng)打造了訂單接入、訂單管理、訂單分揀、訂單調(diào)度、服務(wù)監(jiān)管5個微服務(wù)獨(dú)立平臺，每一個微服務(wù)平臺都是高內(nèi)聚的，在需要提升的時候可以很容易的進(jìn)行單獨(dú)擴(kuò)展升級，而不會影響到其他平臺的正常運(yùn)營。以服務(wù)監(jiān)管的微服務(wù)平臺舉例，通過服務(wù)監(jiān)管平臺對分公司工作臺、客服工作臺、工程師端APP進(jìn)行全程把控，并形成閉環(huán)。期間不斷累積儲存了海量的數(shù)據(jù)，因此衍生出了閃修俠的“數(shù)據(jù)魔方”大數(shù)據(jù)體系。

閃修俠服務(wù)監(jiān)管平臺

搭建“數(shù)據(jù)魔方” 提供“預(yù)警、預(yù)測、決策、智能”支持

“數(shù)據(jù)魔方”是閃修俠獨(dú)立打造的大數(shù)據(jù)分析平臺，其中含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)區(qū)域，有著下單量、完成率、評價率、活躍度等40多項維度的數(shù)據(jù)量，為閃修俠提供預(yù)警、預(yù)測、決策、智能的依據(jù)與支持。

“預(yù)警即通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析，對已經(jīng)存在的風(fēng)險發(fā)出預(yù)報與警示;預(yù)測是指立足于縱向時間軸，對相對長時間內(nèi)某些問題的判斷從而形成指導(dǎo);決策是指通過所有相關(guān)數(shù)據(jù)的聯(lián)動，形成基于數(shù)據(jù)和分析之上的決策或結(jié)論;智能，即基于對現(xiàn)實(shí)問題的分析與判斷，通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)智能化的行為。”閃修俠IT相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，正是有了“數(shù)據(jù)魔方”大數(shù)據(jù)分析平臺，支持閃修俠商業(yè)模式不斷地創(chuàng)新，延伸出了如保修、保險、回收等業(yè)務(wù)。

這些大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展應(yīng)用的背后，也體現(xiàn)了閃修俠的IT服務(wù)平臺建設(shè)能力。公開的資料顯示，閃修俠目前日完成訂單超過5000單、系統(tǒng)可以秒級發(fā)現(xiàn)任務(wù)異常并智能提示、服務(wù)監(jiān)管指標(biāo)百余項、每日服務(wù)監(jiān)管任務(wù)執(zhí)行量10萬次以上，約相當(dāng)于50人的團(tuán)隊每天24小時不間斷進(jìn)行服務(wù)監(jiān)管。

閃修俠不斷對技術(shù)迅速迭代升級，利用大數(shù)據(jù)分析做出最優(yōu)的決策，為每一位用戶設(shè)計最貼心最智能的服務(wù)方案，從而進(jìn)一步“構(gòu)建國家IT服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施”。

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