家政服务流程图
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家政O2O工单系统设计全流程复盘:从调研到功能设计编辑导读:工单系统,是用于客服-客服、客服-业务、业务-客服之间沟通工具系统,它的主体使用人员是客服工作者,同时也会包含其他需要联系的业务人员,是个比较典型的To B产品。
本文作者对工单系统从调研到功能设计的全过程进行了详细的梳理分析,希望通过此文能够加深你对B端产品的认识。
前些时间参与了一个面向家政公司的工单系统,现在系统研发接近尾声,自己收获很多。
希望通过复盘的形式巩固自己学到的知识,同时也能帮到在B端产品路上前进的小伙伴。
本文详细记录了工单系统从调研到功能设计的全过程,适合初级产品经理阅读,有助于形成系统设计的基本方法论。
由于隐私限制,部分关于公司内容已删除,同时受篇幅限制,文章复盘内容只展开关键部分,小伙伴只要懂得大概方法论即可,无需过多关注细节。
话不多说,开始阅读吧。
一、确定调研目标确定工单系统的定位,战略目标,未来的发展规划;调研公司当前的组织架构,经营策略,管理模式;调研当前的业务人员的工作流程,工作内容及工作细节;梳理当前业务现状和痛点,确定优先级;二、梳理调研结论通过访问公司CEO和公司总经理,确定以下内容:确定工单系统的定位是希望可以取代现有的手动派单的工作方式;战略目标是通过工单系统实现业务线上化,信息化,进而提高公司业务效率;未来的发展规划是把工单系统拓展为商城后台,客户可以在小程序上下单,后期拓展为公司内网系统,同时支持以家政为核心业务,以生鲜电商,房屋中介,相亲交友,商家联盟为辅助业务的公司战略,推动公司信息化;确定公司的组织架构图,在管理模式上,公司采用统一管理模式,员工统一向对应负责人报告,负责人向总经理报告,总经理向CEO报告;为了和市场上同类产品差异化,公司的家政产品大多采用年套餐形式,比如19999元保洁50次,6999煮饭20次,主要的目标客户是有住家保姆的家庭。
近期内不考虑以低利润率获取市场的进击的营销行为,需要保持10%-20%的利润率。
附件:家政服务体系建设项目验收标准(试行)一、制定依据根据《财政部商务部关于做好支持搞活流通扩大消费有关资金管理的通知》(财建[2009]16号)、《财政部关于印发〈中央财政服务业发展专项资金管理办法〉的通知》(财建[2009]227号)以及《关于2012年开展家政服务体系建设有关问题的通知》(财办建[2012]14号)等有关业务指导文件精神,制定本验收标准。
二、验收原则验收工作必须遵循科学、公正、高效的原则,实事求是地做出验收判断,保证验收质量,并按规定时间、频次完成相关工作。
三、验收组织由省商务厅牵头、会同省财政厅严格按照有关程序组织开展验收工作。
家政服务网络中心项目、大型龙头家政服务企业项目、中小专业型家政服务企业项目原则上由省级负责验收。
中小专业型家政服务企业项目可委托市州验收。
四、验收内容按照商务部、财政部发布的《家政服务网络中心建设规范》《大型龙头家政服务企业建设规范》、《中小专业型家政服务企业建设规范》进行验收。
三、验收程序(一)验收申请。
家政服务负网络中心建设项目、大型龙头家政服务企业建设项目、中小专业型家政服务企业建设项目实施主体按照相应规范建设或改造完成后,向所在市(州)商务主管部门、财政局提交申请项目验收的相关资料,包括:1、项目实施主体申请项目验收的报告(简要阐述项目投入、建设、运营、申请补助资金情况);2、贵州省家政服务体系建设补助资金申报表(见附件);3、项目实施主体工商营业执行或事业单位法人执照复印件;4、会计师事务所对项目出具的专项审计报告;5、相关家政服务企业与家政服务网络中心间的合作协议(证明试点城市的“家政服务网络中心”与相关家政项目企业具有良好的联动机制,具有包括家庭服务、维修服务、养老服务、医疗服务、物业管理、社区导购、房屋租售、人才招聘、法律服务、生活百事等十项服务内容);6、项目实施主体相关管理制度、服务流程图、运营情况说明;7、项目投资建设的相关凭证(费用明细、主要支出凭证等)的复印件;8、家政服务网络中心还应提交中标文书及项目建成并投入使用的相关证明;9、其他证明材料。
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务特点,本文算法采用巾断机制唤醒方式获取数据流。2.2图像预处理由T家政服务机黑人环境相对固定,灯光对采集的图像质量影响较大,在用Kinect采集|冬|像信息时机器人运动会便问像变模糊,电磁干扰会使附像有噪卢,就需要对|刽像进行干消和|降噪处理。图像立H骨和降噪主要使用滤波器,常见的滤波器包括:归一化滤波器、高具rr滤波器、中值滤波器和双边滤波苦苦等141飞在真实环境中,噪声往往不是由单一源头造成的,而是很多不同米源的噪声复合体,把真实噪卢看成非常多不同概率分布的随机变量的辛辛加…M个随机变量都是独立的,那么根据巾,心极限在理,归一化和就随着噪声源数量的上升趋近于一个高斯分布,因此使用高斯滤波器会以得较好的效果|气利用肖散南斯卷积模板与含噪|冬11象进行苍积运算可得到降噪后的|冬11象。宰内电视机含噪图像ím图2所示,各滤波器的降噪效果对比如图3所示,(a)(b)(c)(cI)分别为高斯ÎÆì皮、归一化滤波、中俏滤波与双边滤波降蝶结果,从巾可看出高斯滤i皮的优势。图2噪声图像(a) ) 'hu ( (c) (d) 图3降嗓后的图像2.3物体识别本算法采用了深度学习技型实现室内物体识别3深度学习是一种基于无监督特征学习租特征层次结构的学习方法,通过构建多隐含层的模刑和海量训练数据来学习更有用的特征,从而最终提J1分类或预测的准确性υ传统的深度学习网络者.~使用了随机稀疏连段,然而现有的计算平台对非均匀稀疏数据的计算效率很差。2014年Google提出了GoogLeNet模型,此模型使用了In仰ption结构,该结构在保持网络纳构稀疏性的同时.又能利用密集矩阵提高计算件能[礼Inception结构的特点提升了计算资源的利用率.可以在保4 . 福建电脑|川年第7期。持网络计算资源不变的前提下,通过结构上的设计来增加网络的宽度和深度Inccption结构的主要思想是找时让已有的稠密组件接近与覆盖卷积神经网络中的最佳局部稀疏结构。IIlt;叩tion 1主网络的最后一层进行相关性统计,将高相关性的结构聚