縱觀大數據時代之下，無論是制造生產、企業管理還是行為培養，均離不開大數據分析。我們將海量數據進行采集、清洗、存儲、挖掘、分析和可視化等流水線處理，賦予數據更加具象的外在體現，發揮最大限度效用。

在科學儀器行業中，一個簡單的售后工單，背后實則蘊藏著龐大的數據價值——借由工單數據反饋，圍繞產品數據和服務數據的針對性分析可準確、全面把握客戶對產品質量、服務質量的滿意度及潛在需求，基于真實反映而優化的售后策略更能得到客戶的認可和持續發展。儀器廠商需重視并加快數據可視化速度，實現與售后管理的有機融合，提升客戶效益及市場競爭力。

那么一般情況下采集哪些數據，從哪個維度統計儀器的售后工單數據呢？接下來簡單聊一聊。

整體概況

通常會對儀器全部售后工單進行一個匯總統計，簡要總結一段時間內處理的所有工單總量、客戶數、報修儀器類型以及售后處理人員的工作效率（如完工率、平均用時等），使管理人員對部門工作品質有個大致的了解。

儀器狀態

拋開“人”的視角，站在“儀器”維度可視化工單數據體現出的儀器態勢，如哪類儀器哪個型號故障頻繁，哪個地區經常報修，哪個地區的儀器正發生故障，每月儀器故障率趨勢等。

隨著儀器銷售量的增多，工單數據采集更多、更全，可視化出來的信息更具統計學意義和指向性，輸出的結果一在研發上有助于推進儀器創新且連續不斷地創新，得到客戶的認可；二在銷售上有助于開發潛力區域，獲得更多精準客戶。

工單效率

單純的工單數據積累并不會給儀器廠商帶來任何效益，我們需采用適當的統計工具加工這些大數據，將隱藏在工單數據中的信息加以挖掘和利用，并以適當的圖表可視化，直觀看到全國各地當月工單完成率、完工用時等，才能針對性優化升級售后服務。

來源：儀速安-17無憂