在物業服務日益重要的今天，對物業服務的管理將涉及到項目方方面面的需求，極具針對性、技術性和專業性。

因此，有服務需求的企業/機構，都會聘請一支優秀的團隊來管理物業服務，并會對服務的表現作一個“好壞”的評定。

但對這個“好”，往往很難明確地總結出一個普遍適用、快速復制的方法論，也很難持續維持一個“好”的結果。

(相關資料圖)

對于“壞”，更難以快速精確地找出問題的根源。根源不解決，下個月繼續，直到換新的供應商。

本質的問題，并不是供應商的好壞，更不是管理團隊不夠優秀。

管理經驗、管理方法、管理思路都有了，還差什么呢？

——更精細的管理依據。

數字化物管服務商愛物管用AIOT和大數據解析了整個物管服務過程后，發現一個項目一年交付的服務次數動輒都是百萬量級、甚至千萬量級。

這意味著，單純靠一支優秀的管理團隊是無法承擔如此海量的服務交付管理的。

所以，過去很多過程都看不見。未知全貌下的決策，既看經驗、又看運氣。

但是，在我們將數據進行采集、治理及運用后，就能夠通過數據的反饋，真實地還原整個服務過程。

你想了解服務的落地情況，再也不需要到現場監工，因為在過程中，我們就可以搭建數據指標，對員工的工作過程進行監督;

有了過程后，我們就可以對結果負責，告別“不可控”的結果。因為通過數據的呈現，我們能夠快速精準地找到影響結果的關鍵因素，并搭建起核心數據模型，讓我們得以及時處理問題，不再依賴經驗和運氣。

掌握的數據越多，決策就越準確，落地的風險就越小。

無論是需要提質、增效還是控本，都能在各個階段找到滿意的答案。

所以好的數據根基很重要。

重構管理方法論：構建數據根基，打造專屬項目的精細化管理依據

數據根基怎么搭建才合理呢?

愛物管有一套數據閉環方法論——感知-反饋-決策-行動。

我們會從每一次服務交付的行為中“感知”數據，通過數據的還原，獲得服務落地情況的真實“反饋”。拿到數據后，就可以從中提取多個有效指標，讓質量、效率、成本這三個關鍵要素實現更加全面、立體的可視化，讓我們有足夠的信息去分析，驅動 “決策”和“行動”。

而數據是隨著行為的改變而不斷變化的。因此，在這輪行動后，數字化平臺又會開始新一輪的數據“感知”。通過不斷循環，打造一個可控、可視、可優化的服務過程。

通過這套數字化工具和方法論，我們重構了整個管理過程，把管理半徑打到了1:142，是國內目前運營效率最高的企業。

愛物管的集團客戶購買了這套工具和服務后，管理效率比以往提升了4-6倍。一個平臺即可滿足多個地區、甚至是全國所有項目的管理需求。

服務可視化和扁平化的管理，讓客戶得以依據物業公司所交付的服務是否達到標準來進行智能考核，不但有依有據地驗證了服務付費的合理性，還把藍領的服務效率提升了40%。