第3节　如何优化O2O运营支撑行为

观众器者为良匠，观众病者为良医。

——叶适（宋代），《法度总论》

数据化的运营支撑

O2O运营支撑行为的优化需要通过数据化手段进行，首先要进行支撑行为的数据采集工作，因为在设计支撑行为的时候，就首先要定义运营支撑行为的数据指标，然后设计产品工具进行采集和统计，当然有些部分工作需要人工采集和统计。以本章所举例的O2O运营支撑行为进行采集数据的定义（见下表）

在定义完这些数据指标后，就需要运营支撑体系中的SOP执行监控小组，通过系统和人工采集的方式，周期性（按周、月、季度等）得到这些支撑行为的数据，然后进行数据统计和分析。

支撑行为的数据统计和分析，主要是分析支撑行为的效率、用户满意度、操作员的工作强度等，并根据数据分析出每个操作员的KPI（Key Performance Indicator）指标、各支撑行为的结构比、支撑行为的用户满意度结构比等，然后提出专题性优化建议，比如产品改进、操作员培训、团队建设活动、降低成本、强化用户培训等。

服务质量、成本、操作效率这三个是运营支撑数据分析的主要目标，服务质量应该永远享有优先权。即使向客户提供的价格再低、快速操作条件再诱人，而服务质量有缺陷，那么运营支撑也不会在O2O互动的市场上站稳脚跟。

在日常行为中，运营支撑本身就是产生问题和解决问题的过程。如果要想弄清一个问题的本质并彻底解决它，人们首先要收集和分析相关支撑数据，才能真正了解这个问题。如果没有数据分析做基础，任何凭感觉或猜测去解决问题的尝试都不是客观的，对有关问题现有状况数据的收集、检查和分析是找出解决问题的办法和进一步完善的措施的基础。

运营支撑工作是由一系列的操作过程组成的，而每个操作过程都有它的上游以及客户。“下一道工序就是客户”这句话表明了两种客户类型的存在：

·内部同事（企业内）；

·外部客户（市场）。

大部分的操作员工只与内部同事有关系，这种事实也要求员工有义务做到：绝不要将有缺陷的工作或信息传递给下道工序的员工。如果每个员工都遵守这个规则，那么市场上的最终客户就会得到高质量的产品或服务。一个真正有效的质量保证体系也就意味着企业的每个员工都有此义务，并认真遵守这一规则。

运营支撑是长期性的工作，数据化运营支撑也是。通过数据化分析来优化运营支撑行为，这是符合快速迭代的O2O组织文化的，这里面以数据说话是为了真正了解问题所在，不然会陷入“凭感觉”的主观评判中去。

对于运营支撑的优化，个人总结了运营支撑中优化的原则：

·放弃将运营支撑中的SOP标准文档视为神话的看法，积极寻找它存在的问题。

·去现场解决，离客户越近，越容易知道问题所在。

·尽量寻找如何解决问题的方法，而不是去寻找不解决问题的理由。

·不要追求支撑行为的完美，也不要追求完全自动化，人永远比系统有智慧。

·马上付诸实施，尽管只达到目标的5%。

·出现错误，请立即纠正，不要过夜。

·集合大家的意见而不仅仅是个别人的主意。

·支撑行为优化的可能性是无穷无尽的，不要被一种方式束缚了。

下面举一个例子，来讲一下如何从优化运营支撑的一个点子中提炼出一个产品的。