如何用互联网思维改善家装的服务

通过一次电信宽带故障处理经历,作者反思家装行业的客户服务流程,强调快速响应及透明沟通的重要性,并提出借鉴互联网思维改善家装服务的具体建议。

最近闹心的事挺多,这不,这两天家里的宽度上又上不去了,依旧拨打电信的客服电话10000,把情况告知他们。客服的MM很客气,又是记录,又是安慰。在了解了不是我操作的原因之后,说将问题转给相关技术部门处理。挂段电话,那就等着吧。1分钟过后,有短信过来,打开一看,是电信的提示短信“尊敬的客户,你反映的问题已通知有关部门,正在进行处理,给你带来的不遍敬请谅解。”,看样还真是转了,不是敷衍我,效率还挺高,好吧,继续等待。

不久,有电话进来,是电信的技术部门,询问了情况之后,给了我技术人员的电话,让我联系上门看看,我拨打技术人员电话之后,也终于了解了上不了网的原因,是机房的原因,正在处理。好吧,那就继续等着吧。

事情到这里,显然还没完,让我没有想到的是后面的,不一会,是电信的自动回访电话进来了,让我选择问题是否已经解决,当然没有啊,于是选了没有解决,等待不久,手机又响了,拿起来一看,依旧是电信客服,接吧,是客服MM的声音,问我问题解决了没有,还需要哪些帮助,估计是看了我选的是没有解决的原因,她们主动来了解了,我告知了她是机房的原因,正在处理,她记录了下来,说有需要可在联系她们,挂段电话,我不禁开始琢磨,虽然电信的宽带老出问题,但服务的效率还是蛮高的。

这不禁让我想到了家装行业,一直以来,我们都在讲互联网思维,且不说互联网思维对家装有什么质的改变,但有一点,我想用互联网思维倒可以把家装的装修服务做好。

对于家装公司来讲,我们对客户总是讲我们的服务如何好,但在实际执行中,总是不如人意,尤其是在对客户反映问题的处理上,也总是遮遮掩掩。在互联网思维中,有一句话是将体验做到极致,那么在家装中实际就是将服务做到极致,用户在装修中体验的就是公司的服务,那么什么是极致呢?说的通俗一点,就是超出用户预期,本质就一个字,快。在家装公司中,经常会出现这样一种理解,以为工程做的好,就是服务好,但实际呢,客户并不买账,这到底为什么呢?

其原因还是工程做的好,对客户来讲,是公司应该的,这并没有给客户带来超出预期的感受,那么什么是超出预期,举个例子,我们给客户承诺的问题处理时间假设是三天,那么实际给客户的一个心理暗示是,客户提出的问题,我们会在第三天给他处理完,但如果在客户提出问题的半个小时后,我们就告知客户,问题解决了。客户是不是会有一种惊喜的感觉?解决问题是应该的,但我们给客户造成了惊喜的感觉,这就是超出预期,但如果半小时完成不了呢?那我们该怎么办呢?很简单,看看上述电信的服务,一个短信发给客户,“尊敬的张先生你好,你的问题已经转交给项目经理,正在处理,给你带来的不遍请谅解。”,千万不要小瞧这条短信,拒有关方面调查,客户在提出问题后,最怕的就是石沉大海,而我们首先给客户告知的就是我们的态度,他提出的问题我们已经在处理,让客户感觉我们对他的重视,如果这个问题即使最终真的是三天才能处理完,那么我们也不要在第三天才告知客户,每天都可以用短信来通知客户,问题的处理进程,直到最终问题解决完成,这么做的原因是,让客户感受到我们确实在处理他的问题,而不是把问题拖到最后才解决,当然,越快解决,越能让客户感到满意,甚至超出预期。

客户服务做不好,往往是执行力的问题,毕竟很多都是琐碎的事情,很容易被人遗忘,在实际操作过程中,一般配备一套完整的客户服务系统,是比较好的,可以最大程度的来帮助客服完成这些工作,比如问题处理阶段的短信自动反馈,如果单靠人力,这些环节是难以最终执行的。而且系统一般也都会有客户的调查系统,通常和问题解决部门是分开的,主要是有利于互相监督。

对于公司来讲,一切的目的都是让客户感受到公司的专业与温暖,客户满意了,公司也就满意了,有一句话是,客户消费的是种感觉,这值得每个家装从业者好好思考。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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