数据运营（BI）在物管数字化转型中的重要性

　　在数字时代，总会有这么一个说法：企业数字化转型要从BI做起。

　　这个说法对不对呢?

　　数据运营(BI)，是互联网企业的致胜法宝。

　　BI部门可以是业务决策者的眼睛——内观自身、外看市场;可以是鼻子——嗅察机会和风险;还可以是脑子——决策当下、预测未来。

　　因此，这句话也许有点，，但BI在企业的数字化转型，尤其是传统行业里，BI确实应该占据一个非常重要的位置。

　　以传统物管行业为例，在科技尚未发展的阶段，基本上都是靠人的经验来管理，但人的经验、能力水平都参差不齐，而且现场质量同样依赖现场管理者的管理，一旦出现人员波动，也会造成质量的不稳定。

　　业内也曾考虑过规模化发展的前提必须是先形成标准化的管理，然而制定了服务标准后，标准的落地却自上而下形成了一个“漏斗效应”。尤其对集团企业来说，缺乏统一的服务标准，项目的统筹管控更难。

　　而物管科技发展起来后，AI、大数据、物联网等技术开始应用于管理提效上，然而和其他行业一样，收集到数据不代表能够实现数据互通，不代表能够很好地运用数据，让数据创造更大的价值。

　　在当下整个物管行业普遍面临数字化转型焦虑时，自带科技基因的爱物管率先选择了物管与科技的融合，具备先天优势的跨界基因使得爱物管成为了国内首家全数字化物管服务商。

　　爱物管通过对服务标准的数字化建模，完成了对服务过程的数据采析，实现了可视化的服务过程还原。

　　为了更好地洞察数据背后的意义，运用好数据，爱物管建立了一套核心数据指标，可以通过几个核心指标去判断服务的交付过程和满意度，比如我们的服务标准完成率、工时成本分布、综合评分、服务的及时响应率、完成率等。这在物管服务实现服务标准可视化之前是没有的。

　　通过数据的反馈，我们就能知道项目的实际情况到底如何，和项目成本、效率、质量息息相关的数据，都一目了然。

　　接下来我们就可以通过数据运营专家、大行专家、品控专家等团队，帮助业主们找到质量、成本、效率的，解。

　　在数据运营过程中，不仅只通过现场运营团队去反馈现场的用户满意度，更会通过数据去“证明”线下团队反馈的真实性和准确性。

　　更重要的是，通过数据的反馈我们很容易就可以知道一项线下整改是否起到了作用，这样就可以更好的帮助我们看到决策的正确与否。甚至能够帮助我们去对线下服务专家团队的整改措施，进行专业性的考评。

　　因此，爱物管的数字服务标准，在标准的更新、成本的再分配、质量的集中整改等方面，都会起到基础性的作用。比如，在过去可能3年、5年都不会更新，或者更新成本非常高的服务标准，可以根据现场的实际情况，针对性的调整项目区域、点位的服务标准，实现按月的高频率、低成本更新迭代，从而更好的提升服务质量和效率。