企业需要什么样的ERP运维服务

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       在微博上看到一个说法:顾客为什么会离我们而去?因为得不到想要的,这又往往同价格没有什么关系。45%的顾客离开是因为“服务原因”;20%是因为没有人关心他们;15%离开是因为他们发现了更便宜的价格;15%离开是因为他们发现了更好的产品;5%离开是源于其它原因。

       这说明什么问题,这说明企业在信息系统上线之后,需要的是一个响应及时、服务专业的运维,只要解决ERP系统应用中的面临的所有问题,客户才会认账。下文是我某房地产企业的业务部门经理接受采访时的一段:

1.    明天开盘,房源、面积、价格等信息怎么导入?

答:上午打电话,下午MY的人过来导。

2.    有业务选项参数要调整,怎么调整?

答:上午打电话,下午MY的人过来调整。

3.    要交房了,代收费用和面积补差计算怎么处理?

答:上午打电话,下午MY的人过来处理。

4.    收据的打印格式稍微变了一点点,怎么处理?

答:上午打电话,下午MY的人过来处理。

……

……

5.    你们平时自己不维护系统的吗?

答:我们只管付钱和使用,维护的事情,上午打电话,下午MY的人过来处理。

 

从上面这段对话中,可以看到企业对于ERP的运维服务要求非常简单:

1、 及时:有什么问题,用户上午打电话,服务商下午过来就处理,企业要的就是这个及时雨,想想企业要是在系统运用上碰到什么问题,都是火烧眉毛的事情,如果要等上三五天才过来处理,业务部门能满意吗?业务部门对系统的服务不满意,这个时候自然就得向CIO施加压力了。但CIO就能有招吗?不一定,到了这个时候得要和软件商反复的强调服务质量,但服务质量是和软件商服务能力直接相关的,服务能力的提升估计也不是一朝一夕的事情了。

2、 专业:什么叫专业?只要是和ERP系统相关的所有问题,包括软件功能问题,企业流程设定问题,报表和单据格式问题,所有问题都应该由软件商的服务顾问来搞定。而这些问题往往是涉及到了企业运营的管理领域,这就要求服务顾问对于客户的所在行业有深刻了解。不然,来了一个服务顾问,上来就问业务人员:面积补差计算是什么意思呀?为什么要做这个东东?业务部门的人员岂不要当场气晕,这不是“鸡同鸭讲”嘛,根本不对口嘛。

3、 主动:上述这段对话,讲的就是对于企业的系统使用问题,采用了被动响应的方式,但其实还有更为主动的方式,就是需要软件商定期对系统进行巡检,这就如同汽车需要保养一般,ERP系统也是需要定期进行保养的,只有定期保养才能确保ERP系统的应用处于最佳状态,与企业的运营管理更好地磨合起来,这个时候一来主动巡检,主动排查问题,基于问题给出相应的应用提升方案就非常重要了。

 

           

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### DxOMark测试的具体流程及其对消费者购买决策的影响 #### 测试流程 DxOMark的测试流程基于严格的科学方法,确保结果的客观性和可重复性。以下是其主要测试环节: - **传感器测试**:在受控实验室环境下,使用标准化光源和标板拍摄一系列图像。通过分析这些图像,评估相机传感器的关键性能指标,包括动态范围、色彩深度和低光照表现等[^1]。 - **镜头测试**:针对不同品牌和型号的镜头进行详细测量,涵盖畸变、色差、暗角以及锐度等多个维度。每款镜头会在多个焦距和光圈值下进行测试,生成详尽的数据报告。 - **智能手机摄像头测试**:除了传统单反和无反相机外,DxOMark还对大量智能手机摄像头进行了评测。测试内容涉及照片质量(如曝光准确性、细节保留)、视频录制能力和特定场景下的表现(例如夜景模式或人像模式)[^2]。 #### 评估标准 DxOMark采用了一套综合评分体系来量化相机和镜头的表现: - **子分数结构**:每个设备都会根据不同的性能方面获得单独的子分数,例如曝光对比度、色彩还原能力、自动对焦速度等。最终得分由这些子分数加权计算得出[^1]。 - **真实世界应用考量**:虽然技术参数很重要,但DxOMark也强调实际拍摄体验的重要性。因此,在制定评分标准时会充分考虑摄影师在日常工作中可能遇到的各种情况[^2]。 #### 对消费者购买决策的影响 DxOMark的成绩已经成为许多摄影爱好者和专业用户选择产品的重要参考依据之一: - **透明度提升**:通过提供详尽的技术数据和直观的比较工具,帮助消费者更清楚地了解各款设备之间的差异。 - **市场导向作用**:制造商往往将取得高分作为营销亮点,促使他们在设计新产品时更加注重图像质量和用户体验优化[^2]。 - **风险降低**:对于普通消费者而言,依靠权威第三方机构提供的评测信息可以有效减少因缺乏专业知识而导致的错误决策可能性[^2]。 ```python # 示例代码:如何查询某款相机在DxOMark上的得分 import requests def get_dxo_score(camera_model): url = f"https://www.dxomark.com/search?q={camera_model}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: # 假设可以从HTML中提取总分 total_score = extract_total_score_from_html(response.text) return total_score else: return None def extract_total_score_from_html(html_content): # 实现具体的HTML解析逻辑以获取总分 pass # 使用示例 camera_model = "Nikon Z7 II" score = get_dxo_score(camera_model) if score: print(f"{camera_model} 的 DxOMark 总分为 {score}") else: print(f"未能找到关于 {camera_model} 的 DxOMark 评测信息") ```
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