本书在与服务领域中的同业共同探讨「为何需要标准差管理思维?」、「服务标准差管理能做什么?」、和「服务标准差管理思维如何应用?」,也就是共同思考服务标准差的Why、What、和How。以统计基础、等候理论、机率模式来探讨「为何需要服务标准差?」;透过经营原则、程序管理、及系统逻辑来谈「标准差能做什么?」;以管理目标平衡、务实态度、及服务科学技术讨论「服务标准差如何运用?」
。本书适合在各产业中与服务作业有相关的初、中、高阶主管,做为进阶的管理参考;提供给对客户服务作业有兴趣的同好,进行客户服务作业运营议题的研究;也帮助大专院校高年级或研究所学生,做为研究服务管理相关学科的参考书。其中虽然涉及相关理论与公式的内容解释,都辅以实际服务作业个案来相互说明,尤其是在每一个章节里都运用了模拟企业服务的案例及数据,让读者得以轻松跨越理论障碍,建立一个无学术障碍的讨论平台。
服务管理的议题讨论范围宽广,本书设定了副标题「服务作业品质最小变异管理」,是以「服务作业」为讨论主题,标准差的管理思维逻辑为基础,提供一个完整平衡架构来评量多维的价值关系,透过服务作业标准差的设计逻辑,协助经理人有效管理多元的服务作业量,同时降低服务作业成本与提高客户满意;不仅如此,经由服务标准差思维也可以协助收敛个别服务人员发散的作业品质,进而创造出精进的客户服务作业品质。
作者简介
邱登崧
美国加州大学河滨分校电脑科学硕士 12,1988
国立成功大学交通管理科学系 06,1982
现职
台湾优势客服科技股份有限公司 首席顾问
台湾客服中心发展协会 理事
任职台湾客服科技股份有限公司总经理期间,带领员工2,200人,管理1800个席位,为台湾最大的委外电话客服中心。曾获得亚太客服协会颁发2002年度杰出行政总裁奖及年度最佳委外服务团队奖,并于2003年1月发表第一套华文唿叫中心管理丛书「 探索客服中心金字塔」。
这本书《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》无疑是一本让我耳目一新的著作。我之前读过不少关于服务营销、客户关系管理的书籍,但它们大多侧重于宏观的策略和理念,而这本书则将焦点聚焦在“作业层面”的“最小变异”上,这是一种非常独特的视角。作者以一种近乎“解剖”般的方式,拆解了服务交付的每一个环节,并告诉你如何像对待工业生产中的“质量控制”那样,去管理服务作业。我印象特别深刻的是书中关于“服务触点分析”的部分。它不仅仅是列出服务过程中有多少个与客户的接触点,更重要的是,它指导你如何去评估每一个触点的“表现一致性”。比如,同样是“引导客户入座”,不同的服务员在姿态、语言、眼神交流上可能都会有细微的差别,这些差别累积起来,就会影响客户的整体感受。作者通过详细的图表和案例,说明了如何通过标准化培训、SOP(标准作业程序)的细化以及定期的现场观察和反馈,来尽可能地减少这些“人为的变异”。这让我意识到,那些看似微不足道的细节,往往是决定服务品质高低的关键。而且,书中对“衡量”的重视程度,也让我印象深刻。它告诉你,如果你不能衡量,你就无法管理。如何为服务作业设定可量化的指标,如何收集和分析这些数据,以及如何根据数据反馈来调整和优化作业流程,这些都是书中非常宝贵的实操性内容。我感觉,这本书就像是一位资深的服务工程师,手把手地教你如何打造一台“永不失误”的服务机器。
评分说实话,《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》这本书,彻底改变了我对“服务质量”的看法。我以前总觉得,服务质量是个很主观的东西,很难衡量,也很难改进。但这本书告诉我,服务质量,尤其是“可感知”的服务质量,很大程度上取决于“服务作业的一致性”。作者用“标准差”这个核心概念,为我们提供了一个非常强大的分析工具。我尤其喜欢书中关于“服务流程优化”的论述。它不仅仅是告诉你“这个流程可能不对”,而是告诉你“如何通过数据分析,找出流程中的哪个环节最容易产生变异,以及这种变异对最终服务结果的影响有多大”。然后,它会给出具体的改进建议,比如“重新设计作业步骤”、“加强员工培训”、“引入自动化工具”等等。我记得书中有一个关于“餐厅点餐和上菜”的案例,它详细分析了从客户点餐到菜品送达过程中,每一个环节的“时间标准差”和“准确性标准差”,并给出了具体的优化方案,让整个流程变得更加流畅和可预测。这让我意识到,原来那些看似简单的服务流程,背后蕴含着如此多的管理学问。这本书让我明白,卓越的服务不是偶然的惊喜,而是必然的“设计”和“管理”的结果。
评分坦白讲,《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》这本书,对我而言,是一次极具启发性的思维洗礼。在阅读之前,我总觉得服务这东西,很大程度上依赖于“人”的感性发挥,想要做到绝对的一致和稳定,几乎是不可能的任务。然而,作者通过书中深入浅出的讲解,将“服务”这个概念,从一种模糊的、难以捕捉的体验,转化为了一种可以被量化、被分析、甚至被精细化管理的“作业”。我尤其对书中关于“过程控制”的阐述印象深刻。作者详细地剖析了服务过程中可能出现的各种“跑偏”,并提供了识别、诊断和纠正这些偏差的有效工具。举个例子,书中关于“客户等待时间”的案例,不仅仅停留在“等多久”,而是深入到“为什么会等这么久”、“等待时间的波动有多大”、“这种波动对客户满意度的具体影响”等等。作者并没有简单地告诉你“要缩短等待时间”,而是教你如何通过分析等待时间的数据,找到影响效率的关键瓶颈,并通过优化流程、调整资源配置等方式,来降低等待时间的“标准差”,从而达到让大多数客户都能在一个可接受范围内的等待时间内获得服务的目的。这种“由果溯因、由表及里”的分析方法,让我对服务管理有了全新的认识。它不再是简单的“做好服务”的口号,而是变成了一套严谨的、基于数据的科学体系。我感觉,这本书不仅仅适合那些直接从事服务行业的人员,也同样适用于任何希望提升自身工作效率和品质的人,因为它所倡导的“最小变异”原则,其实是适用于任何需要重复性执行的“作业”的。
评分我最近读完了一本名为《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》的书,说实话,在翻开这本书之前,我对“服务标准差”这个概念其实并没有太清晰的认识,总觉得服务品质好坏是个很虚的东西,很难量化,更别说去“管理”它了。但这本书彻底刷新了我的认知。作者以一种极其系统化、逻辑严谨的方式,将那些看似飘渺的服务环节,转化成了可以被精确衡量和控制的“标准差”。读到第一部分,关于如何定义和度量服务中的“变异”,我就被深深吸引住了。书中列举了大量不同行业的服务场景,从零售店的服务员递交商品时的动作是否一致,到呼叫中心客服处理客户问题的响应时间波动,再到餐饮业一道菜从制作到上桌的流程标准化程度,都通过案例分析,让我们看到,原来那些影响客户满意度的细微差别,背后都有数据在支撑。作者并非空谈理论,而是深入浅出地介绍了统计学中的标准差概念如何应用于服务领域,并提供了一套实操性的方法论。我尤其喜欢书中关于“变异的来源”的章节,它引导我思考,原来服务中出现的不一致,并非只是“人不靠谱”,而是可能涉及到流程设计、员工培训、技术支持、甚至环境因素等多个维度的系统性问题。这让我第一次从一个更宏观、更科学的角度去审视我所接触到的各种服务,也让我开始反思自己过去在服务中的一些“经验之谈”,是否真的经得起数据的检验。这本书不仅仅是关于“服务”的书,更像是一本关于“如何做出更好、更稳定、更可预测的卓越服务”的实践指南。我迫不及待地想将书中的方法应用到我自己的工作和生活中去,看看能否真正实现“最小变异”的目标。
评分读完《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》,我最大的感受是,服务不再是一门“艺术”,而是一门“科学”。这本书将“服务”这个原本充满主观性和随机性的概念,用一种非常严谨、数据化的方法进行了解构和重塑。作者的核心观点是,要提升服务品质,关键在于“最小化服务作业的变异”。我尤其欣赏书中关于“因果分析”的章节,它教你如何通过数据和逻辑,去追溯导致服务变异的根本原因,而不是仅仅停留在表面现象。比如,当客户抱怨“服务速度慢”时,这本书会引导你去分析是“流程设计不合理”、“人员配置不足”、“还是某个关键环节的效率低下”,并且会告诉你如何通过收集相关数据,来量化这些原因的贡献度。这种“追根溯源、对症下药”的方法,比我过去那种“大致感觉”的改进方式,要有效得多。书中的案例也非常丰富,涵盖了金融、餐饮、零售、医疗等多个行业,这些案例让我看到,无论是什么样的服务场景,只要遵循“最小变异”的原则,都能实现服务品质的显著提升。我特别注意到,书中对于“员工培训”的论述,也并非停留在“教他们如何做”,而是如何通过“技能标准化”和“行为一致性”的训练,来确保员工在执行服务作业时,能够最大限度地减少个人行为带来的变异。这本书让我意识到,卓越的服务,其实是“设计”出来的,是通过一套科学的管理体系,让每一个服务环节都像精密仪器一样运行。
评分《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》这本书,给我最深的印象是,它将“服务”这个曾经让我觉得模糊不清的概念,变得清晰、具体、可操作。作者以一种“工业化”的思维去审视服务,强调“最小化服务作业的变异”,这让我一下子就抓住了问题的核心。我记得书中有一个章节,详细讲解了如何通过“服务作业标准化”,来提升客户满意度。它不仅仅是制定一套SOP,更是通过对每一个服务动作的精细化分解,以及对员工行为的规范化管理,来确保服务的一致性。我尤其欣赏书中关于“客户反馈的解读”的部分。它不仅仅是告诉你“收集客户反馈”,而是教你如何通过对反馈数据的分析,来识别服务中的“模式化问题”和“个体化问题”,并有针对性地进行改进。比如,如果大量客户反映“等待时间过长”,这本书就会引导你去分析“平均等待时间”、“等待时间的最大值和最小值”,以及“等待时间分布的形状”,从而找到导致等待时间过长的根本原因,而不是简单地让员工“加快速度”。这本书让我明白,真正的服务管理,是建立在数据分析和流程优化之上的,它需要我们像管理生产线一样,去精益求精地管理每一个服务环节。
评分《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》这本书,在我看来,与其说是一本管理学著作,不如说是一本“服务工程”的教科书。作者没有停留在“服务理念”的层面,而是深入到“服务作业”的每一个细节,教你如何像工程师一样去打造可靠的服务。我尤其被书中关于“服务标准化”的论述所打动。它不仅仅是制定一套规则,更是通过对服务过程中所有可能出现的“变异点”进行识别和分析,然后设计出最优的作业流程和执行标准,并通过培训和监督,确保这些标准能够被严格执行。我记得书中有一个关于“酒店前台办理入住”的案例,它详细地列出了从客户进门到拿到房卡,每一个动作、每一个对话、每一个时间节点,都应该如何进行标准化,并且如何通过技术手段(比如系统提示、自动检测)来减少人为失误,从而最大程度地降低“办理时间”和“办理过程的复杂性”的标准差。这种对细节的极致追求,让我看到了“服务做到极致”的真正含义。这本书让我明白,真正有竞争力的服务,不是靠一时的“惊艳”,而是靠“持续的稳定”。它强调的“最小变异”不是让你变得“没有特色”,而是让你在提供差异化服务的同时,保证基础的服务作业永远是可靠和可预测的。我感觉,这本书就像是一把钥匙,为我打开了通往“卓越服务”的大门,让我看到了实现这一目标的清晰路径。
评分说实话,《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》这本书,让我对“服务”的理解,进入了一个全新的维度。我以前觉得,“服务好”就是员工态度积极、热情周到,但这本书让我明白,这远远不够。真正的优秀服务,应该是一种“可预测的、稳定可靠的”体验,而这种稳定性,恰恰来自于对“服务作业”中“变异”的有效控制。书中对“标准差”在服务领域的应用,我必须说,简直是一种“降维打击”。它把一个原本在统计学和工业制造领域才会深入探讨的概念,巧妙地引入到了服务管理中。我记得书中有一个章节,详细阐述了如何通过“流程图”和“鱼骨图”来分析服务流程中的潜在问题,以及如何利用“散点图”和“控制图”来监测服务作业的稳定性。这些工具,我以前只在质量管理课程中看到过,没想到它们在服务领域也能发挥如此大的作用。作者的叙述方式非常直接,不绕弯子,直接告诉你“怎么做”,并且通过大量的案例,让你看到“为什么这样做”。比如,关于“首次响应时间”这个指标,书中不仅仅告诉你如何缩短时间,而是更强调如何让“每次的响应时间”都尽可能接近一个平均值,避免出现时快时慢的不稳定情况,因为后者反而会给客户带来更大的不确定性和负面感受。这本书让我明白,优秀的服务不是偶然,而是“设计”和“管理”的结果,是无数个微小、但一致的作业动作堆叠起来的。
评分《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》这本书,给我的感觉就像是在给我提供一套“服务作业的精确地图”。它不跟你讲空泛的大道理,而是告诉你,在服务的“山峦叠嶂”中,哪里有“潜在的变异点”,你又该如何“测量”和“规避”它们。我一直对服务中那些“时好时坏”的体验感到困惑,有时候明明是同一家店、同一个服务项目,但感受却截然不同。这本书恰恰就解决了我的这个痛点。作者用“标准差”这个概念,将这种“时好时坏”的现象,具象化、数据化了。我记得书中有一个关于“电话客服的平均处理时长”的案例,它不仅仅是告诉你如何让平均时间变短,更重要的是,如何让每次处理的时长都尽可能地接近平均值,这样客户就不会因为等待的时间忽长忽短而感到焦虑。这种对“波动性”的关注,让我大开眼界。书中提供的各种图表和统计工具,虽然我不是统计学专业出身,但在作者的引导下,也能理解它们是如何帮助我们识别服务中的“异常值”和“趋势”。总而言之,这本书让我从一个“感受型”的服务接受者,变成了一个“分析型”的服务管理者。它让我明白,好的服务不仅仅是“一次性的亮点”,更是“每一次都能稳定输出的价值”。
评分读完《服务标准差管理:服务作业品质最小变异管理》,我最大的感悟是,原来“服务的好坏”,很大程度上取决于“服务交付过程的稳定性”。作者以“标准差”为切入点,将服务管理提升到了一个全新的高度。我记得书中有一个关于“银行柜台服务”的案例,它详细分析了“客户办理业务的平均用时”、“办理业务过程中可能出现的各种差错”,以及“这些差错对客户体验的影响”。作者提供的“控制图”等工具,让我清楚地看到了,一个波动性很大的服务过程,即使平均水平尚可,也同样会影响客户的整体满意度。这本书让我明白了,真正的服务卓越,不是偶尔的“惊艳”,而是“稳定且可靠”的输出。我特别欣赏书中对于“员工能力与服务变异”关系的分析。它不仅仅是强调培训,更是强调如何通过“标准化技能训练”和“标准化服务流程”,来最大程度地减少因员工个体差异而带来的服务变异。这本书让我看到了,如何用科学的方法,将服务从一种“经验主义”的管理,转变为一种“数据驱动”和“流程优化”的管理,从而实现“服务作业品质的最小变异”。
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