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管理之窗
淺談數據分析在收費工作中的應用
來源:鄖縣管理所  作者:任謙  發布時間:2022-03-22 21:56:14

  數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程,以求最大化的發揮數據的作用。

  一、數據分析的目的

  數據分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背后的信息集中和提煉出來,總結出研究對象的內在規律。在收費工作中,數據分析能夠幫助收費管理員進行判斷和決策,以便采取適當策略與行動。

  二、數據分析的應用

  在統計學領域,有些學者將數據分析劃分為描述性數據分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析。我們日常學習和工作中涉及的數據分析主要是描述性數據分析。在管理所收費管理過程中,為提升整體收費業績,數據分析的應用至關重要,通過數據分析找出癥結的源頭和收費員工自身的不足,對癥開方,避免眉毛胡子一把抓,畢竟多數員工都積累有一定的工作經驗,概而論之反而不利于工作的推動。因此,筆者簡單從以下幾個方面列舉將數據分析用于工作中的實例,供大家參考。

  (一)誤操作分析

  誤操作一般從兩個方面進行分析,一方面是分析管理所前一時期整體誤操作情況,從全所誤操作數據里找出被扣分值最多的類別、產生的時間段、坐道人員等信息,基本會出現三種結果,一是極度分散,即每個收費員誤操作次數差不多,在可排除因流量加大因素外,應高度重視,意味著整體操作出現問題,可加強對前三類別誤操作的實操培訓;二是高度集中,即部分收費員操作次數較多,可給部分收費員開“小灶”;三是非常規律,即每個月都有幾次誤操作,此時應考慮調整績效考核,提高無誤操作獎勵分值。另一方面是分析每個員工的誤操作數據,找出該員工誤操作的類別、時間、道口、頻次,對次數最多的員工應重點關注,以轉變其工作態度為切入點,輔助實操培訓、心理疏導等措施,幫助其走入正軌。

  (二)服務上榜分析

  服務上榜情況分析應將上榜率作為重要分析指標,服務上榜一般分三種情況,一是半數以上員工上榜率高,即有半數收費員的上榜率超過50%,此時應對上榜率在50%以下的員工進行鼓勵,調整班組分配采取一幫一提升,因為榜樣和老師就在身邊;二是半數以下員工上榜率高,可判定為半數以上的員工服務意識差,應從員工思想上找原因,是堅持不了八小時或壓根不愿意做服務,分類引導;三是少數員工偶爾上榜,此時應考慮調整績效考核,可將上榜率作為考核指標。

  (三)車流量分析

  車流量情況分析除為通行費收入提供分析支撐,一是可用于指導一線人員配置,便于做好人員的內控管理,保障在車流量高峰期或突增時有足夠的人員能投入到疏堵保暢中,提高現場通行率。二是可用于指導POS機熱敏紙、打印機色帶、車道零錢的儲備數量,按照常備無憂的原則,打好提前量,比如若5元備用金消耗較大,可固定100張5元的備用金只作為應急用,并優先保障備用金中1元和5元基礎面額的數量。

  (四)設備故障分析

  車道收費工作很重要的兩個組成部分就是人和設備,因此設備的完好率是人操作效率的基礎,通過設備故障率分析車道中哪類設備經常性發生故障,對達到一定年限的設備應提高檢查頻次,采取更換核心配件或將臨道替換使用,提高設備的使用率和完好率。

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