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四大视角创新服务;元宇宙服务的可能性?

服务时代的服务设计会有怎样的创新?元宇宙服务的可能性有哪些?这篇文章从四个视角出发创新新时代的服务设计,并针对元宇宙服务的发展提出了自己的看法,推荐对服务设计或服务创新感兴趣的童鞋阅读。

服务时代的服务设计会有怎样的创新?元宇宙服务的可能性有哪些?这篇文章从四个视角出发创新新时代的服务设计,并针对元宇宙服务的发展提出了自己的看法,推荐对服务设计或服务创新感兴趣的童鞋阅读。

写在前面

服务的复杂与不确定性在服务系统中,无论是服务的主体还是服务的对象,很多时候都指向人,这就给服务系统带来了更大的不确定性,如何应对服务系统的这种复杂性呢?从系统工程的观点来看,应对复杂的系统绝不能够简单地将复杂问题简单化,而应该用应对复杂问题的工具来应对这种复杂性。

在这个命题下,一部分的人认为我们应该积极面对和利用这种不确定性和复杂性,一部分人认为我们需要尽量降低这种不确定性和简化复杂系统,两个方向都是正确的,实在地解决服务过程中的问题才是核心问题。

本文将介绍4种服务创新的不同视角,该内容源自清华大学工业工程系李乐飞教授的研究结果,这里特整理分享。

4种视角分别是:网络视角、资源视角、需要视角和文化视角。

一、网络视角

在观察服务创新趋势的过程中,第一个重要的视角是服务与产品开发的网络视角。具体来说,其中包含了低成本网络、跨组织网络、高效运营网络,以及线上和线下网络4个方面。低成本网络,就是从网络结构角度,将更低成本的全新模式服务于一个既有行业,并带来全新的服务体验。

典型的低成本网络案例是联邦快递,它是整个快递行业的标杆性企业。在20世纪60年代,联邦快递创始人弗莱德·史密斯在耶鲁大学读书,其间在撰写一篇课程论文时,他产生了一个很有意思的想法:在电子工程领域有一个简单的装置叫作接线盒,即很多条线路汇集到一个盒子里面,这里就能实现任意两条线路之间的导通。

史密斯先生设想,如果用同样的原理,在美国找一个城市当“接线盒”,让其他城市的包裹都乘飞机汇总到这一城市。然后在这一城市里建一个转运中心,并利用夜间时间在转运中心完成任意两个城市之间的包裹的交换,在次日早上这些完成交换的包裹坐飞机飞到它们的目标城市,整个过程就实现了一夜间完成全美国的快递交换。

网络视角的第二个方面是跨组织的网络整合。我们先看一个例子:在中国香港和台湾地区,顺丰与7—11便利店等合作推出了24小时取件服务,即顺丰包裹不一定非得由快递员送到顾客手里,也可以直接被送到离顾客最近的7—11便利店,然后顾客自己去便利店取包裹。

目前,香港地区已有370余家7—11便利店提供自助取件服务,OK便利店、壳牌加油站、华润超市以及一些小型连锁商店也与顺丰合作,为顾客提供更多服务点。除此之外,为了解决快递配送的最后一公里问题,由顺丰领投的丰巢科技公司提供智能快递柜服务,自助智能收取快递。

截至2018年,丰巢智能柜已覆盖全国100多个重点城市,布局网点1.4万个,在北上广深的市场占有率超过70%,日均处理超过900万件包裹。其中,这对顺丰的好处是显然配送的整体效率(主要是末端配送环节)提高了。其次,这对于7—11便利店来的好处是为其带来了客流。

在消费行为学中,消费者在店里的消费可以分成两种类型:计划内购买和计划外购买,而计划外购买的能量往往会超乎我们的想象。

为什么要提倡要跨组织开展网络整合?

对于我们的组织来讲,我们需要的资源很可能不需要由我们自己建设,我们需要的资源很可能恰好在别人手里;反之亦然,很可能我们手里的资源也是别人所需要的,这就是跨组织合作的基础。这种思维方式是双向的、共赢的,其合理性源于边际成本与规模效应之间的权衡交互。

高效运营网络除了经济上的可行性,网络效率的高低对大多数服务企业来说是体现差异、影响顾客满意度的重要因素。早期亚马逊以供应链制胜,其中第一个举动就是在2000年前后,亚马逊推出了全新的服务模式,叫“在线集市”。

也就是,传统B2C(企业对消费者的电子商务模式)电子书商的卖书模式是将图书存放在中心仓库,在用户下单后,卖家就把这本书拣选出来,打包好快递寄给用户(在亚马逊的初创阶段,贝佐斯甚至亲自去邮局寄包裹)。

后来亚马逊换了一种思考模式,既然已经有好几百万用户在我们的平台上买书了,我们自然就有了这些用户的信息,如果用逆向思维来看,用户既然能在我们的网站买书,那么我们能不能让他们在我们的网站卖书?在买卖这件事情发生角色切换之后,整个模式就被颠覆了。

“高效”已经成为一种产业,在价值链中被细分出来。

当然,为了“高效”,仅仅依靠软件的手段已经不够了,在厨房里设置专门面向外卖的生产线(如美国沙拉快餐连锁店Sweetgreen)、在送餐途中的卡车里烹制比萨饼(如比萨公司Zume Pizza)等做法也就不足为奇了。因此,从制造业诞生的工业工程学科正在全面进入服务业,通过运筹学和精益管理等方法提升服务效率和服务质量的实践比比皆是。

线下向线上靠拢。线下胜在体验,主要在于实体感,但是如何能够把线上丰富的信息拿来进一步增强线下的体验呢?随着技术的发展,我们现在有了新的突破机会。线上线下融合第二类解决方案,就是把线上线下融合。苏宁采用的就是这种方案,即将苏宁易购和苏宁的线下店相结合,实体店变成体验中心。在实体店里挑选好的商品,最终还是要到网上下单。

线上向线下靠拢我们提到过线上体验的缺憾,那么如何让线上的体验像线下般真实呢?这里不妨讲一下美国的一款游戏——《第二人生》。玩家可以在里面构建城市,修建自己的房子、家具,决定自己人物的穿着等,跟生活相关的全部内容都可以根据自己的喜好去定义,然后玩家就可以生活在自己喜欢的世界里面,所以叫《第二人生》。

当游戏的用户数发展到一定程度的时候,有趣的模式出现了:丰田汽车在游戏里开了一家4S店。这就像元宇宙下的服务场景,在虚拟场景下购买和生活,有着和真实世界一样的体感。

因此,无论是线上向线下靠拢,还是线下向线上靠拢,都可以归为更广义的线上线下融合的一部分,将优势整合起来的力量是可观的。

腾讯的智慧零售板块开始致力于将微信公众号、微信支付、小程序、腾讯云、社交广告、企业微信和泛娱乐IP(知识产权)这7大资源打包成“工具箱”,为传统的零售商赋能,例如,2018年5月,在家乐福首家智慧门店“Le Marche”推出后,消费者的热情超过预期,门店销售业绩比预计高出40%,这就得益于腾讯智慧零售“工具箱”的使用,包括“人脸识别付款”“IP互动引流”等。

可以预见,社交与零售的深度融合,辅以人工智能及运筹学技术融入服务流程,将真正引领线上线下无缝融合的全新体验。

二、资源视角

让信息成为资产。信息在服务中的价值是什么?驱动业务流程、支持数据分析,这些显然都是信息之于服务的重要作用,然而,更能凸显信息价值的视角,应该将其视为资产。当你跟竞争对手玩的是同一个游戏的时候,最终很可能会掉进价格战。但如果你跟别人玩的根本不是同一个游戏,那么很可能议价权就抓在你手里。

什么叫利用信息资产?就是我们要时刻注意自己的信息应该被如何开发利用、如何创造价值。大数据的魅力在于从海量数据当中挖掘出关于用户的一些关联、一些模式,继而围绕用户的偏好设计产品,这样做出来的东西就是大家喜欢的。

大数据天然的缺陷是:无法做到“超越顾客”。大数据分析的数据都是什么数据?都是过去已经发生的数据,都是顾客的历史和现状。为什么说大数据做不到超越顾客呢?因为连顾客都还不知道的那些事儿,大数据是不可能发现的。

信息系统提醒我们,现在的信息化技术给我们创造了前所未有的机会去更多地了解顾客。此时,我们的服务方式就不能停留在传统的管理模式上。当我们能更好地掌握、观察到顾客的心理状态的时候,我们就能进行更加及时而有效的过程干预。将优势转化为市场在今天的服务业,优势都是脱胎孵化出新生市场的机会。

从本质上讲,资源优势的转化也属于“范围经济”,它是服务能力柔性化的过程,从绝对的保障到绝对的共享之间,存在广阔的柔性空间。

例如,欧洲老牌旅行社Thomas Cook(托迈酷客),它除了拥有与管理旅行社、旅行团之外,还拥有租车公司,甚至有自己的飞机和度假村,这样它就能够围绕着旅行体验这个主题,让核心资源拼成链条,同时辅以其他资源从而完成规模扩张。

资源共享不是伪命题。值得一提的是微信和大众点评,腾讯为什么为大众点评投入资金,却不选择自己开发一个类似于大众点评的服务?我们仔细思考一下就会发现大众点评的核心资源是它多年沉淀下来的商户信息和大家的点评数据,这些评价数据不是在短时间之内就能获取的,这些才是它的核心资产。

因此腾讯的选择非常明智。它选择合作,而不是复制。恰好双方的优势可以互补,腾讯能够给大众点评带来强大的社交支撑,二者的合作就是一次重要的资源共享。

三、需要视角

需要视角依据服务主导逻辑,服务最重要的无非是满足人们的需要。从需要到需求。在现在的风投领域中,评价一个项目值不值得投,大家经常会用一个词来评判:高频入口。也就是这个项目要做的这件事情,对用户或消费者来讲,是不是高频率的需要,还是说一年只有一次的需要?显然,更高频次的入口是更值得我们关注的,其具有更大的价值。

如果我们想对比需要和需求,那么哪一个的频次更高呢?显然,需要的频次更高。需求是指我们去某家餐厅,可能一个月只去一两次。但是吃这件事情,我们一天就要吃三顿,甚至有行为学研究发现,人平均一天关于吃什么东西的决策多达227次。所以说,更高的频次在需要这层。

以上这些因素,都会影响我们从需要往需求的转化,而且我们可以越来越多地获取这个过程的数据。通过对过程数据的分析,我们完全可以更加清晰地掌握顾客的需要,而且更加定制化地理解这个人和那个人的区别是什么。

换言之,基于数据分析和智能算法的精准匹配与供给正成为这个时代重要的服务竞争力。如何判断我们的服务是好的?这里涉及到一个理论,就是用户的服务期望小于其服务感知,用户才会觉得是好的服务。

怎么去做呢,这里有几条参考:

服务的可靠性。

服务的响应性。响应性就是当出现了问题的时候,服务供应商有没有第一时间聆听顾客的声音,有没有第一时间想办法给顾客解决问题。

服务的保证性。这一点也值得我们去思考,保证性是指你提供的服务是不是有保证的。此外,服务的保证性有没有让顾客知道和理解同样很重要。

移情性。即服务管理者能不能站在顾客的角度去想问题,这是非常重要的一点。

服务的有形性。在服务里面,最重要的方面自然是享受服务的本质属性。所以作为服务设计者,我们要有意识地管理用户的服务期望,努力提升用户的服务感知,这就是我们努力的方向。

既然要管理用户的服务期望,那么用户的服务期望来自哪儿?

口碑。别人都说这家店特别好,那么顾客的期望值就会很高,这叫口碑。在服务业,口耳相传是最好的广告宣传,因此,口碑传播的结果自然构建起了顾客基础的服务期望。

个人需要。有的时候顾客对服务的期望,其实受到顾客个人需要的强度影响。

过去的经历。也就是如果上一次顾客体会过服务,那这一次顾客的期望值就会和上次的服务水准一致,所以这叫过往经历。

价格。价格会严重影响顾客对服务的期望。

广告宣传。广告宣传同样会严重影响顾客对服务的期望。

四、文化视角

万豪酒店的创始人威拉德·玛里奥特曾说过一句非常经典的话:“在服务业没有满意的员工,就不会有满意的顾客。”实际上,在服务领域有一个专门的理论和这句话传递的理念非常一致,那就是满意镜理论。

所谓满意镜理论,如图所示,就是我们假想有一面镜子,镜子的左侧是管理者的关注点,包括顾客具体对什么满意,对什么不满意,等等;而镜子的右侧对应的是员工满意或者不满意的地方,它和镜子左侧顾客的关注点在某种程度上是镜像对称的,所以这个理论被称为“满意镜理论”。

虽然管理者非常在意顾客的感受,但是“满意镜理论”告诉我们,镜子的另一侧所对应的员工的感受也很重要,员工满意了,顾客就满意。所以我们要注意这一点:“没有满意的员工,就不会有满意的顾客。”

互动行为与服务创新。将信息技术、智能机器人引入服务中具有两方面的意义:

第一,它会加速服务流程,比如在医生和病人的互动中,如果有更充分的电子病历信息、医疗影像信息、体检数据,甚至未来有可能有精准的基因信息,医生便不再需要将更多的时间用于望闻问切,而将有更充分的时间直接进行诊断或者直接实施治疗。

第二,互动的质量尤其是互动的精准性将得到大幅提升。充分而丰富的用户信息可以避免由于缺乏对用户的了解,采取会导致用户消极情感的互动手法

五、服务设计与平衡原理

我们的世界和我们的生活始终存在着一种平衡的力量,这种平衡的力量会在微观层面展示出不同的趋势。在过去、现在和未来之间,有一种力量推动着人类如钟摆一般摇摆,最终达到一种更高层次的多样性。

这在服务设计中可以带给人类一种方向性的思考:其中的变是由一个不变的道理驱使着,而这个不变指的是事物始终在运动、始终在变化,即变才是永恒的不变。

回归服务创新本身,一个优秀的服务设计者应该能够在这种变与不变之间寻找到自己的方向和边界,并且做到平衡。

六、接地气的服务创新怎么做

服务接触:经济性、有效性与沟通技巧服务接触是服务管理中至关重要的环节,也是服务质量的最大风险点和机遇点。美国学者詹姆斯·A.菲茨西蒙斯的研究表明,每一次服务接触都是一个让顾客满意或不满意的机会。因此,如何设计服务接触过程和服务接触系统是服务设计环节中至关重要的部分。

比如我们经常用“用心服务”来表达与一个好的服务接触的感受。

那么所谓用心,第一要用到服务设计过程中的共情,即能够敏锐地感知到顾客的痛点和顾客的渴望。第二要深入探讨顾客的感知风险,顾客在选择我们提供的服务时,会想对服务本身有更多的了解以使自己“心安”,无论是服务的过程、服务的保证性抑或是他看不到的服务的后台等,凡是让顾客心有不安的因素都构成了感知风险,因此服务提供者要用各种有形的、无形的甚至是基础设施、工作人员的语言等一切办法,努力降低顾客的感知风险。

第三服务接触的一个本质原则是让渡顾客价值,这也是前文讲过的服务差异化竞争的重要趋势。换言之,服务提供者能不能让顾客感觉到服务提供者不是作为商家在达成自身赢利的需求,而是隐去了商家形象的一个个体、一个顾问,能够替顾客着想,能站在顾客生活场景当中去帮他解决问题,维护他的利益。

七、写在后面

本文通过整理四个视角,给服务设计的过程带来了新的可能性,真正做服务创新正是可以利用和影响不确定性来降低用户对服务的期待,同时提升对用户的服务感知,尽管创新的方法有无数种,但最终指向的都是为人的服务,探究的是人与人的关系,研究的是系统的创新,底层是对系统元素的微创新。

如果未来的元宇宙出现的数字孪生世界也一定需要如此的服务创新特征和方式,因为体验于人,服务于人。

专栏作家

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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