售后現場服務客戶服務代表外駐策略研究

曹永榮

上海交通大學安泰經濟與管理學院管理科學與工程系，上海 200052

售后現場服務客戶服務代表外駐策略研究

曹永榮

上海交通大學安泰經濟與管理學院管理科學與工程系，上海 200052

外駐客戶服務代表是改善售后服務質量的有效手段。本文根據售后現場服務的特點，應用聚類分析將所有客戶按其距離遠近分類，采用最小樹法尋找各子類的中心作為客戶服務代表的外駐點。結合現場服務排隊近似M/G/M模型確定最優的外駐決策。該方法可以有效地為決策者提供外駐決策。

售后現場服務；客戶服務代表（CSR）；外駐決策；排隊模型

市場競爭越來越激烈，對于醫療設備企業，完善的售后服務是企業獲取用戶信任、提高客戶滿意度和獲取市場份額的關鍵因素[1,15]。Brignall等曾提出用競爭力、財務、質量、柔性、資源利用和創新來評估服務質量[2,14]。但針對服務業的客戶，時間是非常重要的價值因素,提高客戶的時間滿意度，對贏得客戶青睞和保持客戶忠誠有非常重要的作用[3]。劉勇等[3]、Ma et al.[4]研究客戶時間滿意度與服務時間的關系，發現隨著平均響應時間和平均停機時間的增加客戶時間滿意度會大大降低。

Hokstad[5,6], Kimura[7]和Yao[8]用接近方法獲得M/G/M模型的特征描述，然而現場服務涉及客戶服務代表（Customer Service Representative,CSR）的旅行問題。Smith[9]提出了一組長方形、正方形、菱形等規則幾何圖形的現場服務期望旅行距離模型；Hambleton[10]和Kolesar[11]則提出針對多服務代表情況下的“平方根法”近似模型；Tang et al.[12]在文獻[5-11]的基礎上，針對售后現場服務的特點，提出現場服務支持系統的狀態相關近似模型（State-dependent Queuing Approximation of Field Service Support System），借此研究客戶服務代表配置計劃問題。曹永榮等[13]進一步建立現場服務排隊近似M/G/M模型，并比較準確地獲得M/M/3和M/G/3模型的近似值。

設備銷售后通常遍布一個國家或地區的不同角落，為提供必要的售后服務，CSR需要花費部分時間旅行，如果在某地區，某設備的市場占有達到一定份額，就意味著該地區的服務形成一定規模，設備銷售公司就可能需要派遣CSR長期駐扎在該地區，如果該地區的業務持續增加，甚至會考慮在該地設立辦事處等。目前研究CSR外駐決策，和外駐地選擇的文獻比較少，本文采用文獻[13]的仿真模型，對企業的外駐地和外駐決策的選擇進行研究。

1 現場服務排隊近似M/G/M模型

售后現場服務環境下，服務代表往返于客戶間，如果忽略服務過程的空間特性，將客戶服務代表旅行和現場服務看作流程的一部分，那么該問題依然可用M/G/M模型處理[12]。通常服務代表的旅行時間可以根據客戶的地理位置明確確定，設有N客戶，服務代表的辦公地點只有1處，則形成(N+1)*(N+1)距離矩陣CD，如果任兩客戶間往返距離相等，對角線上距離則為零，CD為對稱方陣，模型中涉及的變量名及意義見表1。

表 1 變量名表及其說明（部分）

假設第i期客戶出現設備故障，其總服務時間為服務代表從上一客戶（或公司）到達下一客戶旅行用時間和現場服務時間ST(i)=CD(o,p)+FST(i)。第i期服務代表的響應時間是該客戶出現設備故障到服務代表到達客戶現場所花費時間RT(i)=max{0,CSRL(k,i-1)-AT(i)}+CD(o,p)。服務代表平均響應時間(E[W])為:

設備停機時間為服務代表完成服務離開時刻減去設備出現故障時刻，DT(i)=FT(i)-AT(i)，設備平均停機時間(E[DT])為:

Q(i)是第i期排隊隊長，平均排隊隊長(E[Q])為:

如果Q(i)=0令a(i)=1，可能延遲的概率（П）可以由式(4)得到。

采用時鐘推進事件發生法設計程序，初始化階段產生設備故障到達間隔（服從泊松分布），現場服務時間（服從負指數分布），設備所屬客戶（均勻分布）等隨機數矩陣，服務方式為先到先服務（FCFS）。為簡化仿真過程，同時考慮CSR空閑時通常會在公司待命，故設定CSR空閑時返回公司或駐地。

2 類中心分析

N客戶和服務代表的辦公地點形成(N+1)*(N+1)距離矩陣CD，采用聚類分析法將服務公司和客戶群體按其距離遠近關系聚類，本文采用最短距離法。最短距離法用式(5)來刻畫類Groupj和類Groupl中最臨近的兩樣品間距離。

客戶擁有的設備數量不同，CSR為其提供服務的概率也不相同，以時間為單位的距離矩陣不能很好地刻畫客戶間頻繁往來關系，本文采用加權距離矩陣DWo-p來衡量。它表示為客戶o與客戶p之間的距離DCo-p除以客戶o和客戶p擁有的設備數量之和Equ(o)+ Equ(p)，見下式:

類中心需要符合兩個要求：① 類中心到類中其他樣本的距離最短；② 類中心擁有的設備數量超過整個類的平均數。加權距離矩陣DWo-p的任兩點連接后，構成交通網絡圖，每個類會形成各自的子交通網絡圖，應用“破圈法”去掉子交通網絡圖中形成圈的最長邊，直到不含圓圈，且是以某點為圓心向外輻射的樹為止，所得到的圓心為類中心。

3 仿真實驗與結果分析

以某醫療設備公司的售后現場服務為例，分析該公司現場服務的歷史數據，得到設備的故障出現時間間隔服從的泊松分布，CSR的服務時間包括旅行時間(Ttrip)和現場服務時間(Tservice=25)，并服從的指數分布。該公司目前有23家客戶（客戶名為B到X），共100臺設備，設備出現故障的概率相等，且故障出現后會重復出現，模擬次數20000。

3.1 類中心分析

圖1 客戶最近距離聚類圖

采用最短距離聚類分析法對距離矩陣進行分析，聚類結果見圖1，客戶群體被明顯地劃分成3個群體。第一類包括B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M，其中共有41臺設備；第二類包括N、O、P、Q、R、S、T，其中共有34臺設備；第三類包括U、V、W、X，其中共有26臺設備。

圖2為第二子類加權距離矩陣網絡圖 (NETDRAW繪制)，點的大小代表客戶擁有設備數量的多少。用破圈法處理該圖，結果發現O、P和Q都可作為第二類中心，考慮到O與第一類和第三類中心距離都比較近，本文以O點為基礎分析。采用同樣的方法處理第三類，得到其類中心V。

表 2 CSR在不同駐地的仿真結果

圖2 第二子類交通網絡圖

3.2 仿真實驗

在CSR數量為4、5、6的情況下，為每個CSR設定不同的駐地，這就意味著CSR完成服務后，如果沒有其他服務請求，CSR就回到駐地待命。表2中的AAAOV是每個CSR的駐地設定，表示為3名CSR的駐扎在A，1名CSR駐扎在O，1名CSR駐扎在V，其他類同。每次設定后運行程序10次，然后取其平均值，得到不同情況下的各項服務指標：平均排隊隊長、平均響應時間、設備平均停機時間、可能延遲概率，詳細結果見表2。

表2的仿真結果可以解釋為：① 該公司有4名CSR從事某項服務時：不外駐CSR是最佳的選擇，無論外駐1名CSR在O點，抑或是V點都會增加平均響應時間和設備平均停機時間。② 該公司有5名CSR從事某項服務時：依然將所有CSR駐扎在公司是不經濟的，在此情況下，外駐1名CSR在O點，或者外駐2名CSR在O點，抑或是分別在O和V點駐扎1名CSR，三種方案都會相應地減少平均響應時間和設備平均停機時間。最佳的方案是在公司駐扎3名CSR，在O和V點分別駐扎1名CSR。③ 該公司有6名CSR從事某項服務時：仍然不應該將所有的CSR駐扎在公司，在O點駐扎1名、2名或3名CSR都會減少平均響應時間和設備平均停機時間，在此情況下，公司應當考慮在O點籌建辦事處。另外O、P和Q都可以作為第二類中心，為了得到更加滿意的外駐方案，可以重復3.2的仿真實驗，分別將第二類中心改為P或Q，結合O的實驗結果比較，本文不再贅述。

4 結語

在制定CSR外駐決策時，除了考慮服務質量、客戶滿意度等外，成本是最被重視的因素，而旅行費用又是服務費用中的重中之重。CSR的響應時間反映CSR從一客戶或公司到達另一客戶所花費的時間，通常這段時間的長短與交通費用的高低成正比，減少響應時間在某種程度上反映出CSR旅行費用的降低。從這一層面上解讀，基于狀態相關現場服務排隊近似的CSR外駐決策模型提供的決策方案有其應用價值。企業運營的主旨是獲取最大的經濟利潤，同時降低各種成本費用，本文著重從如何減少響應時間和總服務時間的角度來研究，以提高客戶的時間滿意度。在某種程度上，響應時間的減少同時能反映出差旅費用的降低。

[1] 陳子俠.考慮售后服務和配送成本的選址問題系統的建模仿真[J].計算機工程,2003,29(7):23-24.

[2] Brignall T.J.,Fitzgerald L., Johnston R., et al. Performance measurement in service business[J].Management Accounting-London,1991,69(10):34-36.

[3] 劉勇,馬云峰,楊超.基于時間滿意的電信服務網點選址優化模型[J].工業工程與管理,2008(2):68-72.

[4] Ma Y, Zhang M, Dong P. Time Satisfaction Based Maximal Covering Location Problem and the Adaptation of Lagrangean Algorithm[R].Haerbin:Proceedings of 2005 International Conference on Management Science & Engineering,2005.

[5] Hokstad P. Approximations for the M/G/M Queue [J]. Operations Research, 1978,26(3):510-523.

[6] Hokstad P. On the steady-state solution of the M/G/2 queue[J]. Adv. Appl. Prob,1979(11):240-255.

[7] Kimura T. Diffusion Approximations for an M/G/M Queue [J]. Operations Research, 1983,31(2):304-321.

[8] Yao D. Refining the Diffusion Approximation for the M/G/M Queue [J].Operations Research,1985,33(6):1266-1277.

[9] Smith S.A. Estimating service territory size[J].Management Science, 1979,25(4):301-311.

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[12] Tang QH,Wilson GR,Perevalov E.An approximation manpower planning model for after-sales field service support[J].Computers & Operations Research, 2007(3511): 3479-3488.

[13] 曹永榮,韓傳峰.售后現場服務排隊近似M/G/m模型仿真[J].工業工程與管理,2009,14(5):103-107.

[14] 馬云峰,楊超,張敏,等.基于時間滿意的最大覆蓋選址問題[J].中國管理科學,2006(2):47-53.

[15] 曹永榮.現場服務質量改善對策研究[J].價格理論與實踐, 2010(3):81-82.

Customer Service Representatives' Resident Decision on After-sales Field Service

CAO Yong-rong
Antai College of Economics & Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200052, China

C93；C934

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2010.10.016

1674-1633(2010)10-0043-03

2009-05-06

2010-07-26

本文作者：曹永榮，博士研究生。

作者郵箱：caoyongrong@hotmail.com

Abstract:Custom service representatives' resident decision can improve after-sales field service quality dramatically.According to the characteristic of after-sales field service,this paper applies the cluster analysis to divide the customers into different groups based on distance matrix, and finds the sub-cluster's center using minimum tree theory,then uses Field Service Queuing Approximation M/G/m Model to get the best resident decisions. It can provide decision makers with accurate decision alternatives.

Key words:after-sales field service; customer service representative(CSR); resident decision; M/G/M model