《信息通信技术》是中国联合网络通信集团有限公司主管、主办的国内外公开发行的中英文科技期刊（CN11-5650/TN，ISSN1674-1285)，2007年12月正式创刊。本刊旨在反映国内外信息通信技术最新研究成果，提供信息通信技术交流平台，推广先进信息通信业务和应用，为我国建设信息社会和创新型国家服务。
【作者姓名】张瑜琦 裴 培 彭 雨 王 爽 褚 鑫
【作者单位】中国联通智网创新中心
【摘要】随着移动互联网的普及，线上化已经改变了人们的生活和消费方式，线上线下一体化需求变得越来越迫切。区别于线下网点的面对面交互办理模式，线上订单业务办理涉及环节多，为保证各环节高效协同，提升客户感知，建立业务全流程端到端的运营效能分析非常重要。文章通过业务全流程端到端分析省分运营情况，客观、量化订单全流程数据，借助大数据手段进入深入分析，找出影响省分交付能力的核心原因，并协助省分进行解决，从而在一定程度上提升省分交付能力。
【关键词】线上线下一体化；端到端分析；数字化运营；中台；数据分析
引言
移动互联网时代，人们不再依赖于线下的传统门店，从衣食住行到休闲娱乐都从传统线下模式转移到线上，可以随时、随地在移动设备上办理业务，网络购物、网上外卖、网络支付、网络视频、网络直播、网约车等已经彻底改变了人们的消费模式，人们对线上化办理业务的需求越来越旺盛。运营商企业过去主要是依赖于线下的运营网点来开展业务，在线上下单、上门服务越来越便捷的今天，运营商也需要改变业务交付模式来更好地满足客户需要[1]。
对于“线上下单、上门服务”的业务交付模式，从用户下单到交付完成的总时长直接决定了客户感知好坏，从而影响业务发展。线上订单的全流程包括用户下单、订单审核、订单分配、订单生产、订单交付，每个环节时长都会影响全流程总时长，并且每个环节间互相影响，比如订单分配的精准性直接影响交付人员上门交付效率，所以需要建立业务全流程的端到端监控模型，将业务全流程订单信息数据化，提供从用户下单到交付完成的端到端可视化视图，挖掘影响整体交付效率的关键因素，通过对关键因素的优化提升生产交付效率，从而提升客户感知[2]。
1 运营效能评价总体思路
1.1 业务流程说明
本文所述的业务主要指移网单号卡业务的端到端全流程，包括从用户下单到激活完成的全过程。用户在统一的线上触点下单，订单审核后下放到省分调度池，省分通过本省的省分中台的订单中心将订单分派给码上购(即上门办理业务的移动APP)交付人员，再由交付人员上门为客户办理开户、激活、充值等服务，流程如图1所示。
主要业务流程包括：1)正常交付：用户下单后由总部电商侧进行订单审核，审核完成后分配至省分中台，进入省分订单中心，由省分订单中心将订单派送至总部码上购系统，码上购交付人员接收订单后进行上门交付，完成激活；2)重回审单：当交付人员在上门交付过程时发现订单有问题，需要交付人员发起重回审单，订单需要再重回总部电商侧进行重回审核，然后再次进入调度和再交付环节(红色表示)；3)重回调度：当交付人员发现订单分配有误需发起重回调度，订单需要重回省分调度池进行再调度、然后再次交付(黄色表示)；4)订单流失：在全流程各个环节都可能发生用户退单，造成订单流失。
将全流程总时长按各环节划分，涉及到各环节时长说明如下。
审单时长：用户下单后，到电商侧审单结束的时长；衡量电商审单效率。
调度时长：省分订单中心接收到订单后调度到码上购的时长，如涉及重回调度、重回审单等，需要多次叠加；衡量省分中台处理效率。
交付时长：分配到码上购到交付人员上门完成激活的时长，如涉及重回调度、重回审单等，需要多次叠加；衡量省分交付团队效率。
总时长：从用户下单到订单激活完成的时长；衡量省分总体运营能力，影响客户感知。
1.2 运营效能评价总体思路
基于业务全流程，建立中台效能评价模型，探讨如何最大限度发挥中台优势，缩短时长提升客户感知，减少流单率提高企业收入。
首先，建立模型，以业务指标导向，从业务视角出发构建评价模型，业务部门参与模型设计；以客观、量化指标作为评价依据。第二步，上收省分订单数据，使用自动化方式采集数据，不经过任何中间环节加工，保证数据的真实性。第三步，进行数据分析，包括横向进行省分对比，深挖优秀省分案例；进行省内环比，探究变化规律；通过因果分析，分析引起问题的关键因素。最后，基于数据分析结果发现问题与不足，对标优秀省分，为其他省分提供整改建议，定期进行数据复盘，跟踪执行效果[3]。
业务全流程包括用户下单、订单审核、订单分配、订单生产、订单交付，结合业务部门意见、省分沟通意见和初步数据分析结果，从业务发展和客户感知两个角度制定了两个关键指标：总时长和流单率，总时长是指从用户下单到业务办理结束的全流程时长，是影响客户体验，体现全流程运营效能的最关键指标；流单率是指未激活订单/总订单，其中总订单是指用户在线上下单意向单的全部订单，未激活订单指用户虽然下单但是最后未成功办理业务的订单。流单率影响因素很多，本文主要是从IT支撑的角度去分析流单率。
2 总时长分析
依据过程法方法论，从订单全流程分析影响总时长的关键因素，如图2所示。
通过对2019年4月至2020年3月某运营商12省分的移网线上订单全流程分析，审单时长、调度时长、交付时长在总时长的占比分别为：13%、1.5%、85.5%，可以明显看出交付时长是影响总时长的最关键因素。下面分别从影响时长原因方面分析交付时长、审单时长、调度时长，给出各个时长缩短建议。后续数据来源都是2019年4月至2020年3月某运营商12省分的移网线上订单全流程数据。
2.1 交付时长
2.1.1 交付时长定义
交付时长占总时长占比约为85.5%，是影响总时长的最关键因素。交付时长是指从派单成功到上门交付完成的时长，中间涉及多次上门交付的话进行叠加计算，交付时长=扭转时长(扭转次数×平均扭转时长) 最终交付时长，其中：
1)扭转是指进入交付阶段后，交付人员间转派和因其他原因不能正常交付导致扭转，所以单笔订单存在多次扭转情况；扭转时长是指扭转次数×平均扭转时长，扭转次数是指分配至上门交付人员的次数，在交付阶段重新分配交付人数都算扭转次数。扭转次数由审单、调度准确性决定，因在审单和调度过程中信息不准确或分配错误，会导致交付人员发起重回调度、重回审单等操作，增加扭转时长，延长交付时长。
2)平均扭转时长是指所有交付阶段的扭转时长总和/总的扭转次数；平均扭转时长是由交付人员处理订单的及时性决定，交付人员被分配的订单量越少，对订单越熟悉，可以尽快发现问题发起相应处理；与调度规则的精准性相关，分配至当前接单量少的交付人员进行交付。
3)最终交付时长是指交付人员正式上门办理业务的交付时长，代表省分交付能力。扭转次数由审单、调度准确性决定，因在审单和调度过程中信息不准确或分配错误，会导致交付人员发起重回调度、重回审单等操作，增加扭转时长，延长交付时长。最终交付时长与派单精准性和自身工作效率相关，根据交付人员位置和接单量等多维信息进行派单，可以保证交付人员在最短时间完成交付；交付人员工作效率越高，完成交付时间越短。
综上所述，影响扭转次数、扭转时长和最终交付时长的主要因素包括审单准确性、调度准确性和精准性、交付人员工作效率，其中审单准确性和调度准确性、精准性需要省分结合订单交付效果，不断优化审单程序和调度程序；交付人员工作效率可以通过加强培训和引入针对性的激励机制来提升。本质在于省分侧运营管理能力，一方面是数字化运营能力，将系统数据和业务紧密结合，借助数据分析不断调优运营；另一方面就是运营保障，加强员工技能培训，提升员工技能水平和工作效率，同时采取有效的激励措施，促进员工的工作积极性。
2.1.2 交付时长分析
交付时长计算结果如表1所示。
通过省分间横向对比，只有最终交付时长和扭转时长同样短才能保证总的交付时长短。最终交付时长与交付员工工作效率有关，很难通过系统手段得到快速提升，但是扭转时长可以通过减少扭转次数实现快速提升。上海、北京、宁夏的对比中可以明显看出扭转次数是影响交付时长的主要原因，扭转次数由订单中心的系统派单准确性决定。上海属于交付时长短扭转次数少，通过对上海的交付流程深入分析，发现上海交付效率高的主要原因在于上海的派单准确性很高。上海采取了下面两个举措来提升派单的准确性：1)新增预约调度池，支持到预约时间到期再进行派单，尽量保证派单至预约时间段空闲的交付人员；2)派单团队制，按多维度权重进行分配，每个网格绑定派单团队，结合交付人员位置信息、接单量、转化率等属性得出的权重进行派单。
再看北京和宁夏，扭转次数多主要因为省分中台在订单分派时准确性不高导致转派次数过多，不断重回审单然后再发起派单，北京和宁夏的数据分析结果如表2所示。
2.1.3 缩短交付时长建议
通过上述数据分析可以看出，提升派单准确性，可以大幅度缩短交付时长。通过下述关键举措可以提升派单准确性：1)省分必须增强运营意识，从交付时长和扭转次数等方面分析订单交付质量，找出影响本省交付时长的核心因素；2)基于系统沉淀的运营数据，加强团队和网格的精细化管理，数据分析的基础上结合多维度属性进行精准化派单；3)优化调度流程，增加预约时间判定，结合预约时间点的交付资源进行派单。
2.2 审单时长
2.2.1 审单时长说明
审单时长占总时长占比约为13%，对总时长影响较小，应避免订单因异常长时间停留此环节。审单时长是指在审单环节停留的时长，平均审单时长=平均审单次数ⅹ平均每次审单时长，其中：
1)审单次数是指首次审单、重回审单后进行的审单、订单撤回后进行的重新审单。平均审单次数由首次审单准确性决定，首次审单如果不准确，会导致重回审单，需要多次审单，所以审单时长变长。
2)平均每次审单时长是指每次从订单到商城后到审单结束的时长。平均每次审单时长由审单人员审核效率以及系统自动审单率决定，审核效率越高，审单时长越短；系统自动审单率越高，需要人工审单订单越少，可以及时进行审单，缩短审单时长。
首次审单准确性、审单人员审核效率、系统自动审单率好坏本质在于省分侧运营管理能力和总部电商系统能力。
2.2.2 审单时长分析
通过省分间对比，可以明显看出审单时长的关键因素：平均每次审单时长、重审率，省分数据分析结果如表3所示。
下面分析导致审单时长的主要原因。一是每次审单时长较长，主要原因如下：省分个性化要求高，不采用电商自动审单结果，仍然依靠人工审单；个别订单审单时长太长，导致平均审单时长整体偏高，排除5%时长较长订单，12省平均审单时长由5.54降至2.87小时。二是重审率高，主要原因如下：1)总部电商针对超时订单由系统自动发起重审(与处理及时性有关)；2)客户自身原因，比如退单、拒收、不在本地、信息有误等由交付人员发起重回审单(基本无法改善)；3)省分个性化业务规则，比如重庆针对用户退单必须先重回审单，审单环节联系用户进行再次营销，提升转化率。
2.2.3 缩短审单时长建议
首先， 提升自动化审单效率，可以大幅度缩短审单时长，可采取的关键举措包括：1)电商侧优化自动审单程序，提升审单结果准确性；2)总部建立省分个性化需求配置模块，提升自动审单结果可用性。
其次，对于主要依赖人工审单的情况，缩短审单时长和减少重回审单次数的有效举措包括：1)健全运营管理体制，明确审单时效，基于审单时效对审单人员进行考核；2)加强实时监控，完善预警机制，对超时订单及时发起提醒。
2.3 调度时长
2.3.1 调度时长说明
调度时长占总时长比重小，仅为1.5%，应避免订单因异常长时间停留此环节。调度时长是指在调度阶段停留的时长，各省平均调度时长=(自动派单率×平均自动调度时长) (人工派单率×平均人工调度时长)，其中：
1)平均人工调度时长由中台人员的工作效率、中台人员数量以及需人工调度的订单量决定，工作效率越高，人越多，需人工调度的订单量越少，平均人工调度时长越短。需人工调度订单量与自动派单率有关。
2)自动派单率是指系统自动通过地址判断进行派单的行为，不需要人工参与。自动派单率主要受两个因素影响：一是地址信息是否可识别，省分中台地址围栏的划分颗粒度和关键字梳理越细，越能快速识别出触点下单时填写的地址信息， 进行系统调度；二是派单阶段和交付阶段维护的交付人员信息是否一致。
3)平均自动调度时长与系统处理效率相关，各省差异不大。
2.3.2 调度时长分析
以北京为例说明，通过省内环比明显可以看出调度时长与自动派单率紧密相关，如图3所示，可以看出调度时长与自动派单率呈负相关，北京在10月份更换地图后，自动派单率大幅下降；12月份进行一系列地图定位功能优化后，自动派单率提升。其中自动派单率主要受订单地址与网格匹配度影响，通过省分上传的失败原因分析，发现失败的主要原因都在于“订单地址无法匹配到网格”。
2.3.3 缩短审单时长建议
从上述数据分析可以看出提升自动派单率可以大幅度缩短调度时长，可采取的关键举措：1)总部提供统一地图选址系统供各触点系统使用，保证省分中台地址库与触点下单的订单地址一致，提高匹配成功度；2)借鉴省分优秀经验，深度梳理地址和关键字，提升地址可识别度。
3 影响总时长的核心要素分析
综上所述，影响总时长的核心要素包括：派单智能化(派单准确性 自动派单率)、审单和交付能力。审单和交付能力影响因素较多，较难通过系统优化解决，可以通过系统优化来提升派单智能化，同时应在保证派单准确性的前提下提升自动派单率。
假设自动派单率提升至100%，派单准确性高至扭转次数为0，订单重审率为0，对总时长的改变如图4所示。
对比原来的总时长与假设优化后的总时长，可以明显看出，总时长改善空间很大。
4 流单率分析
影响流单率因素较多，本文主要从IT角度重点关注基于订单监控的订单处理及时率，订单处理时间过长会导致用户退单。通过数据分析和与业务部门沟通发现主要有以下原因导致订单处理不及时。1)业务、IT未充分协同：省分信息化负责订单监控能力开发与维护，功能开发完成后不关注系统运行效能，业务部门负责监控运营管理，但是业务部门对监控数据和后台数据不敏感，不能及时发现问题，比如业务部门不能及时发现自动派单率明显降低，导致派单时间增长等；2)IT赋能不足：IT侧具备多维度数据分析能力，更易从系统角度发现问题，但目前未参与分析，不能从IT角度去实时报警生产交付流程中的异常断点；3)IT支撑不敏捷：采用业务部门发现问题—提交需求—研发测试的需求支撑模式，即使业务部门发现了某个环节时长明显变长，要想改善此环节功能所需时间较长，影响在修复期间的大量订单交付。
参考上海的优秀经验，流单率较低主要是订单处理及时率相对其他省公司较好，因为快速交付可以提升客户感知，让客户快速获取服务，从而保证订单的正常办理。通过系统监控保障订单及时交付，关键措施有：1)健全监控管理机制：深入分析历史数据，科学设定各环节时效要求(正常值、警告值、异常值等)，制定分级告警机制，通过IT手段及时提醒，比如页面提醒、短信通知、电话通知等，完善管理激励措施，量化管理各环节时效，提升订单处理及时率；2)省分应建设运营一体化、 IT/业务充分协同，发挥IT优势，快速迭代优化程序，从系统数据角度深度挖掘其他影响因素；3)从管理交的按周按月定期对各环节处理情况进行通报。
5 提升省分线上订单生产交付运营效能的建议
5.1 提升线上订单生产交付效能提升
省分的订单中心对于生产交付越来越重要，网上引流、销售行为完成后，最大程度地提高订单转化率，以合理时长送达用户并办结业务，是最终形成用户增量、企业增收的关键措施。必须高度重视生产交付的运营问题，结合自身业务深度剖析总时长太长和流单率过大的本质原因[4-5]。
省分改善总时长和流单率总体建议举措：1)提升派单智能化率(派单准确性 自动派单率)，加强交付团队和地址的精细化管理，结合客户预约时间，交付人员位置、接单量、效率、转化率等信息进行精准派单，减少扭转次数，从而缩短总时长；2)提升订单处理及时性：健全监控管理机制，科学设定各环节时效要求，制定分级告警机制，通过IT手段及时提醒，完善管理。
5.2 强化中台效能提升保障机制
中台效能的充分发挥需要相关机制保障，一方面有赖于省分的持续运营，另一方面需要强化总分协同。
第一，加强省分持续有效运营，主要包含以下几个方面：1)业务与IT高效协同，建议以产品维度建立业务与IT虚拟团队，采用统一绩效考核，减少部门间壁垒，促进业务与IT的深度参与、高效协同；2)量化提升目标，借鉴优秀省分经验，结合本省现状，量化确定省分各项指标；3)加强过程管控，依托IT手段建立全流程监控、预警机制，结合激励手段，保证量化目标实施效果。
第二，加强总部省分协同，主要包含以下几个方面：1)发挥总部统筹优势，明确量化指标标准，及时发现优秀经验进行推广，督促落后省分进行整改；2)加强集约化能力赋能，各省共同资源需求由总部集约化平台统一提供，快速赋能省分。
5.3 优化后续运营效能分析模型
首先，要将数据分析结果和建议下发至省分，然后结合省分情况协同制定实施方案，及时对采取优化措施前后订单数据的变化，形成一个闭环，不断通过数据分析优化模型，以数据赋能生产交付效能提升。其次，需要增加指标维度，将指标再进行细化后，可以进行更深入的数据分析，挖掘各要素间的深层次关系。
6 总结
目前运营商的业务办理逐渐迁移到线上办理，除了移网类产品，宽带业务以及固定电话等需线下安装的业务也逐渐迁移到线上办理，对于从下单到办结的端到端流程的管理和监控变得非常关键。不管是集团还是省分都必须做好实时监控、实时催办以及端到端流程后评价，深入挖掘各环节影响交付时长和交付质量的关键因素，及时发现问题进行优化和改进，提升全流程运转效率，保证在规定时间内完成交付，提升客户满意度。
参考文献
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[2] 科技商业.数字化运营:一个快速兴起的全新服务领域[EB/OL].[2022-09-30].https://mp.weixin.qq.com/s/G85CNvV4XXTRxULwH_ZrrQ
[3] 中国计算机学会.端到端数据分析系统如何构建.[EB/O L ] . [ 2 0 2 2 – 0 9 – 3 0 ] . h t t p s : / / m p . w e i x i n . q q . c o m / s /EvUgggyCPu-TawEnqnF0JQ
[4] 钟华. 数字化转型的道与术[ M ] . 北京: 机械工业出版社,2021:180-195
[5] 新华三大学.数字化转型之路[M].北京:机械工业出版社,2021:190-210
【作者简介】
张瑜琦：硕士，主要从事数字化规划、数字化转型、运营商BOSS系统、OSS系统等方面研究。
裴 培：高级工程师，主要从事电信运营商的IT系统及云网技术的规划、设计、咨询等方面研究。
彭 雨：硕士，高级工程师，主要从事数字化转型规划、信创生态研究等方面研究。
王 爽：硕士，主要从事数字化规划、数据治理等方面研究。
褚 鑫：硕士，主要从事UI/UE、网络IT规划等方面研究。
编辑：王丹瑛
校审：王钐杉
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