时间:2022-10-27 作者:章颖等
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摘要:
大数据下投诉平台在 F公司风险监督中的应用
章颖骆铭民陈晓 ■
摘要: F公司针对传统模式下风险监督流程信息化程度低、风险汇报机制不完善和投诉要素分析困难的困境,依托大数据技术,搭建线上投诉平台、重构投诉平台内涵和结构化经销商数据,同时推动数字化转型、公共关系维护和数据治理,使得风险监测体系更加完善和成熟,为其他制造业企业提供了有益借鉴。
关键词:投诉平台;风险监测;数据治理
中图分类号: F272文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2022)15—0018—04
投诉管理作为企业应当高度重视并积极参与的一个环节,可以为企业带来多方面的竞争优势。随着大数据技术的不断发展,依托大数据技术、灵活应用投诉平台完善风险监测体系逐渐成为投诉管理的关注重点之一。本文总结了 F公司在传统风险管理模式下风险监督的三大困境、大数据下的投诉平台建设情况及克服困境取得的成效,以期为我国其他制造业企业在大数据下应用投诉平台完善风险监测体系提供借鉴。
一、传统模式下 F公司风险监督的困境
为更好地进行投诉管理, F公司设立了面向全体员工及客户的投诉台账,详细记录投诉事件的各项具体信息,投诉台账将录入...
大数据下投诉平台在 F公司风险监督中的应用
章颖骆铭民陈晓 ■
摘要: F公司针对传统模式下风险监督流程信息化程度低、风险汇报机制不完善和投诉要素分析困难的困境,依托大数据技术,搭建线上投诉平台、重构投诉平台内涵和结构化经销商数据,同时推动数字化转型、公共关系维护和数据治理,使得风险监测体系更加完善和成熟,为其他制造业企业提供了有益借鉴。
关键词:投诉平台;风险监测;数据治理
中图分类号: F272文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2022)15—0018—04
投诉管理作为企业应当高度重视并积极参与的一个环节,可以为企业带来多方面的竞争优势。随着大数据技术的不断发展,依托大数据技术、灵活应用投诉平台完善风险监测体系逐渐成为投诉管理的关注重点之一。本文总结了 F公司在传统风险管理模式下风险监督的三大困境、大数据下的投诉平台建设情况及克服困境取得的成效,以期为我国其他制造业企业在大数据下应用投诉平台完善风险监测体系提供借鉴。
一、传统模式下 F公司风险监督的困境
为更好地进行投诉管理, F公司设立了面向全体员工及客户的投诉台账,详细记录投诉事件的各项具体信息,投诉台账将录入风险台账,风险台账再定期录入数据库,经由数据库进行投诉来源、种类等要素分析。传统模式下 F公司的投诉管理面临以下三大困境:
(一)流程信息化程度低
一方面,传统模式下 F公司的投诉管理尚未形成系统完备的流程,大部分工作仅按照简单的“调查问卷发放——投诉信息分析——缺陷调查整改——投诉台账录入”处理逻辑进行,虽有基础的运行机制,但却是零星、事后、不系统的。审计部门无法明确投诉管理的系统需求,投诉流程的信息化平台搭建缺乏必要的基础。
另一方面, F公司主要由审计部门进行业务方面的数据建模和信息化工作,但审计人员往往缺乏 IT方面的专业知识和技术水平,导致系统建设困难。 IT部门虽然拥有充足的技术人员储备,但并不了解各业务部门的运行逻辑,若由其进行业务方面的信息化工作,则难以满足风险管理体系的系统需求,因此一定程度上导致投诉流程的信息化平台搭建滞后。
投诉管理的流程信息化程度低,大大降低了投诉业务流转的效率,进而影响了风险监督体系的运行效率,需要加强投诉管理流程的系统化、信息化,提升风险监督体系的成熟度和可持续性。
(二)风险汇报机制不完善
在投诉受理环节, F公司主要通过审计人员、审计部负责人或其他业务部门转发等途径接收投诉信息,但对外主要由分公司完成与核心关联方经销商的信息沟通工作,对内也由分公司向上级部门汇报该地区经销商的经营情况与各类投诉信息,因此,分公司是风险汇报机制中衔接上下游的关键枢纽,绝大部分经销商只能经由分公司渠道间接进行投诉,而缺乏直接的上报渠道。随着 F公司业务发展,这种间接的沟通方式逐渐展露出弊端。 F公司定期向总部员工、分公司员工和经销商发放调查问卷,通过采集到的问卷调查数据进行风险要素分析并找到主要的整改方向。其中,针对经销商所发放的调查问卷中涉及到经销商利润率、资金占压率、分公司满意度和大区满意度等数据,以及针对失职渎职、违规操作、日常管理不当等方面投诉的开放性问题。这些调查数据显然会影响到分公司的绩效考核结果,而这些关乎分公司利益的调查数据却又由其向上汇报,为了能够在定期绩效考核中保持良好的成绩,因此时常发生隐瞒经销商问卷调查信息的情况,甚至有时候经销商已经出现较为严重的经营问题,分公司为了自身利益却仍然选择隐瞒不报,严重影响了风险监督的准确性和及时性。此外,间接的沟通方式时常会因为客观原因导致无法采集数据,从而使得所采集的问卷信息不全或错误,进而影响决策的正确性,有必要进一步建立与经销商的沟通渠道,直接听取他们的诉求。
(三)投诉要素分析困难
由于 F公司所采集的投诉信息主要来自于总部员工、分公司员工以及经销商三方所反馈的问卷调查结果,其所形成的投诉台账中包含的数据不仅囊括结构化数据,还有半结构化和非结构化数据。如经销商通过问卷上传的毛利率、资金占压率和满意度等可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,就是结构化数据;非结构化数据往往格式多样、结构不规则且更复杂,但其所包含的信息量却更加丰富,蕴含了许多待挖掘的隐性信息;半结构化数据则介于结构化数据与非结构化数据之间,如经销商生命周期等存在文字描述的半结构化数据和非结构化数据,则不方便用数据库二维逻辑表来表现。
从问卷调查设置的内容来看, F公司投诉平台所接收数据的结构化程度并不高,因此在将相关信息储存进风险数据库时,半结构化数据和非结构化数据的存储无法像结构化数据一样以简单的二维形式存储,这也导致数据库中关于经销商的业务数据不全,后续的要素分析准确性和全面性不足,经销商选用、退出等环节矛盾频发,使得经销商的满意度降低。而单独对半结构化和非结构化数据进行分析的便利性不足,也降低了风险监督流程整体的效率,需要尽快解决半结构化数据和非结构化数据在存储和处理上的技术问题。
二、大数据下 F公司的投诉平台建设
针对传统模式下投诉管理存在的缺陷, F公司先后实施了搭建线上投诉平台、重构投诉平台内涵和结构化经销商数据等改进措施,将投诉信息数据完整纳入风险监督流程中,使投诉管理能够更好地在风险监督中发挥作用,同时也与 F公司的业务发展相协调。
(一)搭建线上投诉平台
F公司通过搭建线上投诉平台推进投诉管理流程的系统化和信息化。投诉管理的系统需求可以根据流程总体分成四个环节:投诉受理、投诉处理、投诉闭环和投诉报表输出。
投诉受理环节: F公司将投诉来源区分为审计平台接收投诉、审计人员接收投诉、审计部负责人接收投诉和其他业务部门转发投诉四类,所有渠道接收到的投诉转至管理中心,管理中心在 1个工作日内响应,确认投诉内容属实后流转至部长审批,决定受理的则指定投诉处理责任人,决定不受理的则转由业务部门处理。
投诉处理环节:分为一般情况和特殊情况,一般情况是先立项后处理,投诉处理责任人应在接收投诉后的 3个工作日内拟定立项书和处理计划,由管理中心在 1个工作日内对立项信息组织立项评审,通过评审后即可按项目计划执行;特殊情况则是先处理后立项,一般是处理较为危急的状况,投诉处理后应当在 3个工作日内补交立项书。
投诉闭环环节:一般规定投诉的处理周期为 15个工作日,如无法处理完毕则需要向部长及管理中心申请延期,投诉处理结束后管理中心需在 2个工作日内回访判断是否闭环,已闭环的投诉进行系统内存档,未闭环的投诉则流转至投诉处理责任人。
投诉报表输出环节:可以按人员或投诉类型导出投诉台账,台账中所包含的信息包括之前的流程中输入的所有字段(如投诉内容、投诉形式、投诉类型、处理计划、是否立项、是否闭环等),投诉报表除投诉台账所包含的内容,还包括对投诉闭环率的统计(整体闭环率、个人闭环率和各类投诉闭环率)和对投诉周期的统计(整体投诉周期、个人投诉周期和各类投诉周期)。
(二)重构投诉平台内涵
F公司重新定义了投诉平台内涵,从单纯的投诉受理扩展为公共关系维护,使得传统的审计投诉平台概念转变为现在的审计互动平台概念,与经销商建立了更直接、更紧密的联系,能够以更加开放的心态与经销商进行良性互动。在新的平台内涵下,经销商不需要再经过分公司便可以直接为审计平台提供更多外部真实信息,从而为审计风险研究判断提供重要线索。
在平台内涵与场景方面, F公司增加了大量的沟通实践场景。在定向宣传方面,分成制度宣传、节假日问候和包含通讯稿在内的其他形式这三类场景,在制度宣传场景下还形成了动画制作等较为活泼的宣传风格,建立了一个命名为“小秦”的平台后台互动形象,使得宣传效果更具亲和力,拉近了与经销商的关系。在业务咨询方面,分为“小秦”接待和管理层接待,“小秦”作为虚拟化的审计互动平台受理人可以长时间在线,帮助合作伙伴解决难题,降低人工成本。另外,积极推动逆向案例分享和主动回访,主动与经销商进行双向互动,在处理完投诉事件后进行客户回访,倾听合作商意见以获取更高的认同和满意度,为投诉平台创造更多价值。
F公司将所有的投诉按“二八定律”分为两类,其中 20%的严重投诉派遣专人处理, 80%的简单投诉则进行流程化闭环高效处理,以更好地实现成本与收益平衡。(三)结构化经销商数据针对经销商业务数据结构化程度不高的问题, F公司在投诉平台内规
划了相应的模块,从经销商的整个生命周期进行管理,在此基础上结构化经销商生命周期这类半结构化数据,同时实现经销商生命周期的线上管理流程化。 F公司将经销商的生命周期分为“选——用——育——留”四个环节,以此进行整体规划管理。
在选用环节,对新增加的经销商的能力进行定义(如具有良好的品牌意识等),主要是针对经销商按照一定的方法进行评分,逐一拆分细项(如账户余额、资金流水、房产情况和征信记录等),并为每个合作的经销商建立档案资料。在合作和培育环节, F公司会根据是否完成年度回款任务和年度评估结果得分来定义经销商的层级和类别(见表 1),并对应匹配下一年的政策,增加经销商向优质经销商发展的诉求。同时, F公司还会根据财务指标(回款完成率 35分、订单增长率 25分、产品线完成率 5分)、日常管理(价格管理 5分、订单管理 5分、区域规范 5分、顾客投诉 5分、品牌终端管理 5分)和合作度(文化契合 5分、合作意愿 5分)等不同维度对经销商进行评分,评分高的经销商将获得公司适当的资源倾斜。
在退出环节, F公司对退出经销商的情况进行定义,并规范了退出场景。对经销商退出的定义分以下几种情况:经销商主动向公司提出退出专卖店经营;因经销商个人因素对公司产生影响遂终止合作;经销商本年度级别被纳入 C级;经销商未按照公司要求进行业绩改进,或经过整改后仍未达标;经销商所属分公司主动进行切换;包括但不限于经销商本身因运营、资金、债务、人员和违背合同要求等问题导致无法继续操作的其他特殊情况。在确定经销商退出后,还要明确相关门店清理、负卖交接、库存清晰和人员盘点等相关事宜,纳入经销商信息档案。
通过对上述四个环节的管理规划, F公司在此基础上实现了经销商数据结构化(见表 2)。
三、投诉平台建设成效与启示
(一)成效
1.数字化转型提升效率。线上投诉平台建设推进了 F公司的数字化转型进程,大幅提升了业务流转效率,减少了重复性工作和不必要的人为失
2.公共关系维护初见成效。 F公司通过将投诉平台的内涵扩展至公共关系维护,与经销商建立了更密切、更直接的联系,不仅使得风险汇报机制更加完善、快捷,能够更好地理解经销商诉求,提升合作商满意度和风险监测体系的成熟度,而且可以获取更真实、有效的数据,从而作出更准确的经营决策,提升与业务发展的协调度。
3.数据治理实践日趋完善。通过结构化经销商数据, F公司能够构建经销商盈利模型对各经销商盈利状况进行监测,并对经销商的管理执行情况进行长期跟踪。同时,通过完善经销商数据,有效缓解数据孤岛、数据不准确、数据瞒报、数据线下跑等问题,数据治理实践日趋完善,风险管理指标的使用得到数据的加持,可以为企业管理人员的决策提供支持,从而提高业务处理的准确性与科学性。
(二)启示
大数据背景下,高质量的投诉管理不仅可以为企业赢得客户的满意度和忠诚度,而且能将投诉信息通过大数据技术融入企业风险监测过程中,推动企业目标实现。 F公司通过一系列措施完善其投诉平台,有助于提高企业竞争力,对于其他制造业企业具有借鉴意义:
一是要打好流程信息化基础。企业要梳理投诉管理的具体流程,并依托技术手段将其固化到信息系统中,使投诉流程转向信息化、平台化,实现投诉信息实时监控,同时建立起投诉数据与风险监测指标之间的联系,将企业业务与风险监测衔接起来,使业务可追溯定位风险发生的具体环节,为最大程度挖掘投诉信息潜在价值奠定基础。
二是要扩展投诉平台内涵。通过妥善处理客户投诉,企业能够建立起与客户的良性关系,因此企业需要适当扩展投诉平台的内涵,从单纯的投诉受理发展到公共关系维护,完善风险汇报机制,开通更直接的投诉渠道,拉近与价值链各个环节所涉及人员的关系,借此获得更多真实信息反馈,明确企业现存问题,从而及时采取补救和预防措施。
三是要重视数据治理实践。企业要提高包括投诉数据在内的所有数据质量,依托大数据技术和相关管理机制优化解决数据集成和存储环节可能存在的数据结构化程度低、数据孤岛、数据不准确、数据瞒报、数据线下跑等问题。在此基础上,利用标准化、规范化的风险数据,为决策管理层与利益相关者提供全面的风险识别、预警、评估、控制,同时有效改善执行层风险监测面临的工作面大、内容繁多、手工处理低效、无法有效衔接企业战略和运营的问题,帮助企业提升风险监测体系效率,强化对各业务部门的风险监督检查和绩效考核。责任编辑陈利花
基金项目:浙江省高等教育课堂教学改革项目(kg20160254)作者简介:章颖,浙江财经大学会计学院硕士研究生;骆铭民,浙江财经大学会计学院副教授;陈晓,浙江财经大学会计学院硕士研究生。
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