知网论文检测范文-基于SERVQUAL模型的快递服务对策和建议

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(1)及时响应客户要求且缩短投诉流程

快递收发速度是民营的快递公司与邮政EMS所提供的快递服务最大区别所在。所以速度快是快递企业的一大特点。快递的速度快主要体现在快递运输和派送的时间短,这一点每个快递公司所能达到的水平也不一样,快递的运输派送速度是根据本快递公司的运作模式、网点建设、人员分工还有最重要的最后一公里的派件速度综合后得出的,而这恰恰体现了一个公司的服务水平。像镇江这类城市一般都要进过无锡和常州的中转中心转运,那么公司能否及时做好这一环节,以及承包区派件的路线规划都起到很大的影响。

第一,快递公司要做到及时响应客户的需求,为客户提供便捷、快递的服务。这就要求快递员要有足够的人手、时间保证在客户要求的时间和地方将快递送到客户手中。然后在快递员上门服务的过程中,尽可能地简化操作流程,缩小不必要的时间的浪费,根据经验和专业的路线规划,设计合理方便的派件路线,也能大大减少派件时间。

第二,快递公司需要做到完善自身的投诉和解决系统,做到及时响应客户的投诉,当天限时解决客户的问题。这就要求缩短目前的一套投诉流程,做到客户能在第三天物流信息的查询中能够直接联系到自己快递的负责网点的联系方式和负责处理投诉的联系方式,然后由客户直接联系片区派件人进行投诉并直接反馈于系统之上,规定时间内未解决客户的要求则进入投诉处罚环节,与派件员切身利益挂钩。然后完善投诉处罚监督体制,要有一份严格详细地各种问题处罚认定责任书,这样很好地规避了双方在责任在的互相推诿。

(2)强化内部管理并降低快递损坏丢失概率

快递能否安全、完整的送到客户收中,受到很多环节的影响,其中主要要注意的是快递员在收件时,快递公司在装车和运输中,还有派件员在派件的过程中的这几个环节。

第一,快递员在收取客户寄发的快递的同时,需要根据物品的类型分类进行包装并做好标注,特别是易碎、易破的快递包装要尽可能地严格,对于快递包装袋和盒子提高要求,确保快递的完好。

第二,在中转站进行转运的过程中,首先要确保高素质的工作人员对所有快递都做到不抛、不摔不压。然后装车过程中对特殊要求的快递区别对待,放在厢货车的上方,防止压坏。然后整体操作流程要有监督人员,防止快递丢失。

第三,在快递送到派件员手中的过程要加强管理,防止人为丢件的情况发生。具体措施如下:要具体细化快递专业分拣的流程,避免扫描完某片区派件后,又不能完整而及时地送到各网点。然后每次从中转中心转运出的快递数量做严格的记录和比较,防止出现扫描完快递,而快递员没收到,最后丢失的情况。对快递员派件做好绩效考评制度,对快递的损坏和丢失要和工资挂钩。严格要求快递员的标准派送流程,先验货再本人签收或代签,代签必须明确代签人和联系方式,防止出现其他人代签完或者门店物业保管中出现的丢失问题。

(3)针对顾客个性化特点来提供差异化和定制化服务

客户是独立的,每个客户的要求和对服务的期望都不一样,需要通过个性化服务满足或超出顾客期望,提高客户满意度水平。

快递公司在具体提供服务的同时要根据客户的类型、区域、年龄等区别对待,提供个性化的服务。比如,一般单位和公司的快递需要很高时效性,在熟悉片区的同时了解他们的工作时间,尽早派送,小区的快递尽量在收件人在家的时间段派送,且注意不要打扰他们的休息。年轻人会希望有特色的服务语言和方式,多做沟通交流,而年长的客户我们需要有更多的耐心对解答客户问题,并且送货上门等提供更便利的服务。

快递公司根据时间和一些活动节点,还有人群,提供定制的服务,如对公司的大批量发货采取月结的方式比较方便,淘宝客户要定时定点且及时地收发快递。在各大高校寒暑假及应届毕业生离校阶段,有选择的做一些行李托运的优惠活动,能够提高公司在他们心中的形象,有利于保留老客户,获取新客户。

加强售后等与客户的交流沟通 。在客户于本网点寄发快递后,要有专门的人去负责快递的跟单,及时掌握客户快递的动向,并向客户提供反馈,告知其快递是否出现问题,是否在承诺时间内被送达及签收。

(4)重视快递从业人员服务意识和素质的提升

快递企业的公司形象和客户的认可度主要是和负责最后一公里物流的承包区派件员息息相关的,派件员的一些行为和素养会直接影响到客户对公司的整体映像,而这恰恰是很多快递公司的问题所在,人员素质不一,普遍较低。

快递公司要对各承包区的人员素质严格把关,定期组织相关技能和操作流程培训,确保快递派件人员的稳定和素质的提升,尽量接近直营快递网点的水平,即承包的模式下的直营化规范。采取一些具体的措施:将快递员的服务水平加入绩效考核,而非单一的按派件数量结算工资。通过具体的规章制度和管理培训逐渐培养快递从业人员的服务意识。不定期对各片区进行暗访,记录并评价快递工作人员的具体服务,并做出相应的奖惩制度。快递公司可以考虑在承包区更换承包人时,优先考虑高素质的年轻人,方便管理。

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发布日期:2017年11月12日  所属分类:论文检测样例