大數據時代下的服務需求管理新思路

■沈曉雨 中國傳媒大學經濟與管理學院

一、服務的不可儲存性

服務的不可儲存性又叫服務的易逝性，是指服務產品無法保留、轉售及退還的特性。服務的無形性以及不可分離性使得服務不可能像有形的產品一樣被儲存起來，以備未來出售。服務作為一種非實體的產品，不管在時間上還是空間上都是不可儲存的。體現在兩個方面：

1.服務不能在生產后儲存代售

理發(fā)店的服務能夠典型地體現出服務的不可儲存。

2.服務客戶也無法購后儲存，客戶不能在空間或時間上將服務保存

例如客戶接受洗浴中心桑拿服務，離店之后，中心提供的所有服務結束，客戶不能在離開后的時間和空間上繼續(xù)享受這個服務。

由于不可儲存，企業(yè)在投入固定的人力物力財力形成一定服務能力的情況下，在較少顧客購買服務時，企業(yè)的部分服務能力就會造成浪費；而到消費高峰期時，企業(yè)不能在短時間內改變較固定的消費能力，從而造成服務能力不能滿足消費者需求，影響部分消費者的購物體驗，這種不良后果會降低消費者的忠誠度，進而損害企業(yè)名譽。因此，如何妥善處理供求矛盾是服務營銷過程中所面臨的一個重要問題。

二、傳統(tǒng)供求矛盾處理方法與生產動態(tài)變化機制

需求管理中供求矛盾主要體現為供不應求和供過于求。

1.傳統(tǒng)供求矛盾處理方法

企業(yè)生產能力與消費者需求之間的變化關系如下：

圖1 傳統(tǒng)的服務行業(yè)供需關系

目前需求管理的很多方法將眼光瞄準了“需求”二字，以峰填谷，盡量引導消費者將需求的變化趨緩。例如：供過于求時，通過服務創(chuàng)新、價格優(yōu)惠及降價和廣告促銷等刺激消費，將需求從高峰期轉移到非高峰期，從而使人員和設備得到均衡使用；供不應求時，通過調高價格或減少優(yōu)惠轉移分散消費者需求等。

2.生產動態(tài)變化機制的假設

服務企業(yè)花了很多精力來研究怎么樣以峰填谷，但是，影響消費者消費的因素有很多，企業(yè)很難利用各種方法來緩和消費者的需求曲線，即使耗費大量成本，供與求仍然存在較大矛盾。創(chuàng)造一種與消費者消費規(guī)律曲線相平行的靈活的服務生產動態(tài)變化機制，在今天以顧客為導向的營銷界，似乎顯得比改變消費者需求更有效和更理性。消費者的需求與服務者的服務能力達到和諧統(tǒng)一是需求管理的目標。

因此，服務生產動態(tài)變化機制區(qū)別于傳統(tǒng)需求管理，如下圖：

圖2 動態(tài)變化機制下的服務行業(yè)供需關系

動態(tài)變化機制能夠為需求管理提供另一種方向，即從服務生產角度來定義需求管理，以供應管理需求。本文將對該機制的假設、實現可能性大小的探究以及相關實現方法進行探索。

三、服務參與層級理論

1.服務參與層級理論概念解讀

讓供應隨需求變動的方法有服務設備數量變動、人員配備數量變動、服務效率的變化、平均被服務時間的改變、勞動強度的變動等等，但這些方法在今天看來，高變動成本和低靈活性成為了生產能力變化難以突破的瓶頸。如何在低變動成本和高靈活性上尋求突破？

金牌教授理查德·B·蔡斯在1978年根據顧客對服務推廣的參與程度將服務分為三大類，即高接觸度服務、中接觸度服務和低接觸度服務。這種服務分類方式是從消費者（即被服務者）角度進行劃分的。但事實上，服務的兩個基本對象為消費者和服務者，因此，服務一定可以從服務者角度被分類。本文從服務者的角度出發(fā)，以服務者參與程度不同，提出一種新的分類方式：高參與度服務，中參與度服務和低參與度服務。例如顧客參與程度較高的電影院在服務者角度看屬于低參與度服務，而被看做低接觸度服務的快遞業(yè)卻屬于高參與度服務類型等。

通過這樣的分類方式，我們從需求管理中的消費者一方轉向服務者一方。

理論圖示如下：

圖3 服務參與層級理論

這種分類并不是將服務行業(yè)的所有服務簡單分為三類，而是將一種服務整個過程的多個環(huán)節(jié)分為三個層級，層級①是必須人參與的服務環(huán)節(jié)；層級②是有技術支撐人就不需參與的服務環(huán)節(jié)；層級③是大多數時候不需要人參與的服務環(huán)節(jié)。

2.理論成立前提條件

（1）一項服務不是一個不可分離的整體，而是由多個小服務單位組成的過程。

（2）服務業(yè)最大的成本是人力成本。

（3）技術一次性開發(fā)成本較高，邊際成本較低。從長遠來看，技術總成本小于長期占用的人力總成本。

3.理論內容

基于上述條件，理論內容如下

（1）服務可分為多個環(huán)節(jié)，分別處于不同的層級中。

就目前發(fā)展來看，入住賓館服務分析如下：

?

（2）每個環(huán)節(jié)對各種顯性隱性要素的需求不同，服務不可儲存，但是實現最終服務的顯隱性要素可以預儲存。

（3）層級②是一個假想的動態(tài)的過渡范圍，實際是指存在于層級①中并隨時可能進入層級③的部分。層級②中提到的技術包括有潛力實現的技術或展望未來的技術。

（4）每個層級的范圍并非一成不變，而是隨著服務業(yè)的發(fā)展在不斷擴大或縮小范圍。從過去到現在，隨著科技的進步，服務的發(fā)展方向是①→②→③，①會逐漸減少但不會完全消失，③會逐漸增多。

（5）層級②的空間巨大，而且會一直存在，需要企業(yè)具備前瞻性，進行挖掘并利用。基于以上理論內容，我們深入淺出，引入一個時代新概念——大數據，并分析這種新技術可以如何根據上述理論，節(jié)約成本，靈活運行，實現服務供應曲線與消費者需求曲線契合的可能，并以此給國內服務業(yè)提供一些啟示。

四、大數據引領服務新形式

1.大數據概念

大數據是一個數字集合，包括三類數據：一是結構化數據，如人事系統(tǒng)、財務系統(tǒng)等；二是半結構化數據，如電子郵件、網上的新聞等；三是非結構化數據，如社交網絡（如微博、微信、MSN等）產生的圖片文字符號等交互數據。其中，非結構化數據占到數據總量的85%左右。

隨著移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、云計算等的快速發(fā)展，及視頻監(jiān)控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。特別是智能終端的應用，使數據越來越大，越來越快，越來越復雜，多種數據交織存在，推動了大數據的研究及應用。

2.大數據案例

目前企業(yè)對非結構化數據的利用程度非常低，但事實上，這一部分的數據對企業(yè)掌握消費者的購物習慣和性格偏好非常重要。企業(yè)如果能夠把結構化的交易數據和非結構化的交互數據糅合起來進行大數據處理，就會實時掌握目標消費者的有效信息，實現精準營銷。

沃爾瑪最早通過大數據受益。早在2007年，沃爾瑪就建立一個超大的數據中心，其存儲能力高達4PB以上。通過對數據中心中消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商，并創(chuàng)造了“啤酒和尿布”的經典案例。

阿里巴巴也開始運用大數據。2012年，阿里巴巴在拿到金融執(zhí)照短短幾年時間就已經對12.9萬家企業(yè)實行微貸款，總額260億萬元，成為銀行界未來最可怕的潛在對手。阿里金融利用網上的客戶信用數據與行為數據，建立網絡數據模型與信用體系，借此給每一個商鋪、每一個店家做信用等級的評分，阿里金融根據這個評分，去發(fā)放從500元到100萬元不等的微貸款，并開發(fā)了很多業(yè)務產品。阿里金融不需要抵押，不需要貸款，只依賴于大數據，打破了銀行的傳統(tǒng)做法，改變了游戲規(guī)則。

無論是沃爾瑪還是阿里金融，無疑都創(chuàng)造了新的服務方式，將以前屬于層級①的服務環(huán)節(jié)通過大數據處理發(fā)展為層級③環(huán)節(jié)。人力成本節(jié)約的同時，服務質量不僅沒有下降，反而更顯人性化。如此一來，因技術而導致的邊際成本（主要為人力成本）的降低就為創(chuàng)造圖2.2所示的動態(tài)機制提供了條件。

3.大數據在服務分環(huán)節(jié)和預儲存中的應用

（1）在服務分環(huán)節(jié)中的應用。按照前述理論，服務分為多個環(huán)節(jié)，針對服務的每個環(huán)節(jié)進行逐一分析，尤其對正處于層級②的環(huán)節(jié)，要看技術是否可支持其進入到層級③范圍內。

例如，前面提到的酒店服務中，咨詢信息，預訂賓館，辦理手續(xù)等環(huán)節(jié)處于層級②。隨著大數據的應用，在預訂賓館環(huán)節(jié)中，賓館的住房系統(tǒng)會根據顧客在互聯(lián)網上的相關信息和過去的消費數據，分析該顧客的身份地位、性格特點（如溫和或暴躁型）、資金實力、消費習慣（是否喜歡臨時變化或者是否經常對服務產生不滿情緒）、地點偏好（靠窗或喜歡安靜）等，在顧客下單前已為顧客選擇好合適的房間。而且分析顧客性格和資金實力會有利于賓館編排房間以及決定當客流量高峰時應該首先滿足哪部分人群的消費。至于入住手續(xù)，未來身份證可以依托大數據技術形成一卡通，在安全系數保證下，網上預訂交款后可刷卡直接入住，無需賓館人員辦理手續(xù)，這樣節(jié)省了人力成本，等等。

（2）在預儲存中的應用。預儲存是指儲存完成服務所需要的各要素內容，而非服務本身，如果有技術支持的服務環(huán)節(jié)能脫離人進行，這些環(huán)節(jié)及要素較容易進行預儲存。

咨詢類服務是可以預儲存的典型服務類型。醫(yī)院看病服務中有一個環(huán)節(jié)就是患者向醫(yī)生咨詢信息，如果患者以往的看病住院和咨詢記錄被儲存起來，這類大數據在該患者再次咨詢時經過技術處理將有效數據（如患者性格，家庭情況與所患病癥的聯(lián)系，身體特征，服藥經歷及患者咨詢頻率和時間等）傳達給醫(yī)生，那么醫(yī)生向患者收集信息并整合的環(huán)節(jié)就被系統(tǒng)瞬間完成，咨詢所用時間就會減少很多。這種預儲存經過大數據處理，會提高服務效率，甚至服務本身在預儲存之后可以由消費者自主完成。例如，在大數據支持下，系統(tǒng)能夠根據以往消費數據和新加數據，提供患病信息以及推薦相關藥物，這種智能系統(tǒng)能夠解決很大一部分常見病癥（如感冒、炎癥等）患者，等于將這部分過去由醫(yī)生完成的服務交由智能系統(tǒng)完成。這也依賴于大數據和預儲存。

4.從成本和靈活性角度分析動態(tài)變化機制的可能性

大數據的使用并非單純的數據羅列，而是大量數據的智能組合和計算，形成更加智能化和人性化的服務方式。隨著技術的發(fā)展，相比人工服務質量受情緒和外界因素的影響較大，大數據處理的智能化和人性化的穩(wěn)定性會比人工服務還強。因此，未來依托技術的服務質量并不會隨著成本的降低和靈活性的提高而變差。在這個前提下，我們分析：

（1）成本

大數據是一種技術，技術相對于人力來說，有初始投入成本高，邊際成本低的特點。長遠來看，技術的成本一般會低于人力成本，這也是社會能夠一直進步的原因。如果企業(yè)覺得初始成本高，可采用社區(qū)化聯(lián)盟的方式做到技術信息共享，降低初始成本。例如，賓館可以和某家餐廳以及休閑中心共建系統(tǒng)，共享數據。邊際成本低就很容易使服務的供應曲線與消費曲線契合，在消費高峰時，增加一個服務和減少一個服務的成本很低。例如，醫(yī)院如果增設了患者自助看病的智能系統(tǒng)設備，那么每當有患者看病，只需要智能系統(tǒng)進行數據智能處理就能完成服務的大部分，這個邊際成本非常低。在消費低峰時，減少系統(tǒng)的這種處理數量也遠比將人力閑置成本低得多。

（2）靈活性

如果服務交由系統(tǒng)完成，那么系統(tǒng)增加一個服務就遠比依靠增加人力物力來增加服務容易得多，靈活性也是智能設備的一大特點，未來的大數據的誕生和蓬勃發(fā)展正是基于這種強靈活程度。另一方面，大數據的處理也會讓企業(yè)對行業(yè)內消費者需求變化規(guī)律更有把握，從而在高峰和低谷到來之時從容應對。

綜上所述，大數據時代下，服務在保證質量的情況下，低成本和高靈活性是完全有可能實現的。因此，前述圖2.2的動態(tài)機制建立的可能性就存在。

五、結論

1.本文論證結論

本文首先通過解釋服務的不可儲存性，之后探究帶來的供求矛盾問題，分析現有以峰填谷的解決辦法之后，提出適應需求的生產動態(tài)變化機制，之后圍繞如何實現動態(tài)變化機制，首先提出服務層級理論，將服務環(huán)節(jié)化，要素化，并提出預儲存的設想，結合目前漸露發(fā)展勢頭的大數據概念，分析技術代替人力以實現供應迎合需求變化的可能性，以成本和靈活性分析，最終得出肯定結論。即，服務層級理論可以應用于需求管理當中，并且可以建立生產動態(tài)變化機制。

2.服務難點啟示

根據服務層級理論顯示，服務的難點是怎樣很好地把握層級②的范圍（服務的哪些環(huán)節(jié)可以被技術代替），在適當的時機分清三個層級的范圍并使服務按照方向發(fā)展。如果在技術未成熟之時就盲目將層級①過渡為層級②，發(fā)展為層級③，會降低顧客的體驗價值，給公司信譽帶來危險；如果在技術成熟之后仍未將層級①中服務環(huán)節(jié)過渡到層級②，會使公司成本上升，效率低下，綜合競爭力下降。

美國已將發(fā)展大數據提高到戰(zhàn)略層面，大部分是源于軍事因素，但是，一旦大數據時代到來，服務行業(yè)必將產生劃時代的改變，也會帶來需求管理的變革，但是變革并非一定帶來益處，一項技術產生，總會有企業(yè)錯失發(fā)展良機，也會有企業(yè)借機增強實力。

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