CN111126635B - 一种基于顾客满意度分析用于diy商店pos机维护类型选择的评估方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法。它涉及POS机维护类型选择的评估方法。现有技术中存在维修成本高、浪费资源、影响经营问题。本发明包括：步骤一：POS机收集基础信息；步骤二：将收集的基础信息存入数据存储模块；步骤三：建立不满意度评估模型；步骤四：解算出顾客不满意程度；步骤五：建立受影响顾客比例评估模型；步骤六：解算出受影响顾客比例；步骤七：建立的矩阵；步骤八：确定维护类型；本发明适时、自动、合理地确定DIY商店的POS机维修类型。节约资源同时，保证了DIY商店正常营业。本发明用于DIY商店POS机维护类型选择的评估。

Description

一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的 评估方法
技术领域
本发明涉及用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法。
背景技术
随着DIY(do it by yourself自助)商店的逐渐增多，POS(point ofsaleterminal)机使用的机会也会越来越多。在POS的使用过程中必然会出现多种故障，这些故障有些可以通过重启等方式自己修复，有些需要厂家派人到现场维修，有些则需要返厂维修，有些需要报废换新。在不同维修类型的选择上，需要综合考虑成本问题、客户的不满意度、影响客户的比例等多种因素，然后快速地找到最优的维修方案。如果维修过于频繁，影响正常经营，也浪费资源。如果维修不及时，会导致DIY商店收银系统瘫痪。由于DIY商店方兴未艾，目前对这个问题尚没有很好的解决方案。
发明内容
为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法，包括以下步骤：
步骤一：POS机收集基础信息；基础信息包括：用户正常等待时间、发生故障情况下用户等待时间、正常工作情况下每小时服务的顾客数、服务一个顾客POS机的平均处理时间、因故障导致的停工总时间、正常情况下POS机的工作时间；
步骤二：POS机通过网络将收集的基础信息存入数据存储模块；
步骤三：建立不满意度评估模型；
T1＝[(1-a)/a].T3；
a＝b/c；
F＝1-e-m(T1-T2)；
T1代表POS机发生故障的情况下用户平均等待时间；T2代表用户正常等待时间；b代表实际每小时服务的顾客；c代表正常工作情况下每小时服务的顾客数；F代表顾客不满意程度；T3代表服务一个顾客POS机的平均处理时间；m代表函数起点处斜率；
步骤四：调取数据存储模块信息，通过步骤三模型解算出顾客不满意程度；
步骤五：建立受影响顾客比例评估模型：
h＝u/v
h代表因故障受影响顾客的比例；u代表因故障导致的停工总时间；v代表正常情况下POS机的工作时间；
步骤六：调取数据存储模块信息，通过步骤五模型解算出受影响顾客比例；
步骤七：建立由F值和h值组成的矩阵，确定启动维护的F和h的边界值，由边界值组成维修区域；并根据故障严重程度将维修区分为现场维修、返厂维修、报废换新三种类型；
步骤八：根据步骤四和步骤六的数值和步骤七建立的矩阵，确定维护类型。
优选的是，步骤一中基础信息还包括历史维护次数；在步骤八之后增加步骤九：修护完毕后，将维护信息存入数据存储模块，更新历史维护次数。
优选的是，步骤七中还包括：确定启动维护的历史维护次数的边界值；建立由F值、h值和历史维护次数组成的三维矩阵。
本发明的技术效果：通过网络技术和计算机技术的应用，综合多种因素，通过评估顾客不满意程度和受影响顾客比例，确定启动维修的边界，适时、自动、合理地确定DIY商店的POS的维修类型。即节约了资源，避免不必要的浪费，也保证了DIY商店正常营业。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2实施本发明的系统结构示意图。
图3为具体实施例一步骤三的说明，横轴代表POS机出现故障时，顾客的等待时间；纵轴表示顾客的不满意度。可见，随着等待时间的增加，顾客的不满意度变化减缓。
具体实施例
具体实施例：一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法，包括以下步骤：
步骤一：POS机收集基础信息；基础信息包括：用户正常等待时间、发生故障情况下用户等待时间、正常工作情况下每小时服务的顾客数、服务一个顾客POS机的平均处理时间、因故障导致的停工总时间、正常情况下POS机的工作时间；为完成以上步骤，POS机自带储存和分析功能，优选使用ARM9芯片。利用ARM9芯片的储存分析功能，计算出以下数据：用户正常等待时间、发生故障情况下用户等待时间、正常工作情况下每小时服务的顾客数、服务一个顾客POS机的平均处理时间、因故障导致的停工总时间、正常情况下POS机的工作时间。
步骤二：POS机通过网络将收集的基础信息存入数据存储模块；网络可以采用因特网、WIFI等方式。数据存储模块为包括非易失性存储器、高速缓冲存储器、控制电路、以及信息处理装置的存储系统。
步骤三：建立不满意度评估模型；
T1＝[(1-a)/a].T3；
a＝b/c；
F＝1-e-m(T1-T2)；
T1代表POS机发生故障的情况下用户平均等待时间；T2代表用户正常等待时间；b代表实际每小时服务的顾客；c代表正常工作情况下每小时服务的顾客数；F代表顾客不满意程度；T3代表服务一个顾客POS机的平均处理时间；m代表函数起点处斜率；
步骤四：调取数据存储模块信息，通过步骤三模型解算出顾客不满意程度F；
步骤五：建立受影响顾客比例评估模型：
h＝u/v
h代表因故障受影响顾客的比例；u代表因故障导致的停工总时间；v代表正常情况下POS机的工作时间；
步骤六：调取数据存储模块信息，通过步骤五模型解算出受影响顾客比例h；
步骤七：建立由F值和h值组成的矩阵，确定启动维护的F和h的边界值，由边界值组成维修区域；并根据故障严重程度将维修区分为现场维修、返厂维修、报废换新三种类型；
步骤八：根据步骤四和步骤六的数值和步骤七建立的矩阵，确定维护类型。
以下为F和h组成的矩阵示意图，可以清楚显示启动维修的边界。并根据故障严重程度将维修区分为现场维修、返厂维修、报废换新三种。从右上角四个方格，向外大约分四层。第一层F值和h值均较大，采取报废换新的维护类型；第二层F值和h值均一般，采取返厂维修的维护类型；第三层F值和h值均较小，采取现场维修的维护类型；第四层F＝0或者h≤10,不采取任何措施。
Figure GDA0004183651270000051
具体实施例二：具体实施例二是对具体实施例一的进一步限定，限定在于：步骤一中基础信息还包括历史维护次数；在步骤八之后增加步骤九：修护完毕后，将维护信息存入数据存储模块，更新历史维护次数。
具体实施例三：具体实施例三是对具体实施例二的进一步限定，限定在于：步骤七中还包括：确定启动维护的历史维护次数的边界值；建立由F值、h值和历史维护次数组成的三维矩阵。
实施本发明需要一个系统，如图1所示，包括POS机、网络、存储模块、服务器。POS机收集完数据通过网络存入数据存储模块，服务器用于从数据存储模块中调取需要的数据，然后通过模型计算分析数据，得出维护类型的结论。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物、等效方法界定。

Claims (3)

1.一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：POS机收集基础信息；基础信息包括：用户正常等待时间、发生故障情况下用户等待时间、正常工作情况下每小时服务的顾客数、服务一个顾客POS机的平均处理时间、因故障导致的停工总时间、正常情况下POS机的工作时间；
步骤二：POS机通过网络将收集的基础信息存入数据存储模块；
步骤三：建立不满意度评估模型；
T1＝[(1-a)/a].T3；
a＝b/c；
F＝1-e-m(T1-T2)；
T1代表POS机发生故障的情况下用户平均等待时间；T2代表用户正常等待时间；b代表实际每小时服务的顾客；c代表正常工作情况下每小时服务的顾客数；F代表顾客不满意程度；T3代表服务一个顾客POS机的平均处理时间；m代表函数起点处斜率；
步骤四：调取数据存储模块信息，通过步骤三模型解算出顾客不满意程度；
步骤五：建立受影响顾客比例评估模型：
h＝u/v
h代表因故障受影响顾客的比例；u代表因故障导致的停工总时间；v代表正常情况下POS机的工作时间；
步骤六：调取数据存储模块信息，通过步骤五模型解算出受影响顾客比例；
步骤七：建立由F值和h值组成的矩阵，确定启动维护的F和h的边界值，由边界值组成维修区域；并根据故障严重程度将维修区分为现场维修、返厂维修、报废换新三种类型；
步骤八：根据步骤四和步骤六的数值和步骤七建立的矩阵，确定维护类型。
2.根据权利要求1所述的一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法，其特征在于，步骤一中所述基础信息还包括历史维护次数；在步骤八之后增加步骤九：修护完毕后，将维护信息存入数据存储模块，更新历史维护次数。
3.根据权利要求2所述的一种基于顾客满意度分析用于DIY商店POS机维护类型选择的评估方法，其特征在于，步骤七中还包括：确定启动维护的历史维护次数的边界值；建立由F值、h值和历史维护次数组成的三维矩阵。
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