近年來，國內圍繞O2O展開的創業公司如雨后春筍一般突現，各種O2O產品層出不窮，其中大部分O2O企業已如白駒過隙一般消失無影，能活下來的屈指可數。O2O企業的存活除市場、機遇、方向、資金等關鍵因素外，技術平臺支撐也是非常重要的一環，強大的技術平臺必將助力業務高速增長，實現殘酷競爭下的強勢突圍！
作為國內知名智能手機及設備維修服務商，上門維修服務的開拓者與標準制定者，在過去的4年當中，閃修俠技術團隊為適應業務的高速發展，以及不斷出現的新業務需求場景，對整個服務平臺體系進行了大大小小2000多次的優化升級。內容涵蓋供應鏈、訂單體系、合作對接、工程師做單、客服支持、基礎運營及服務監管7大項服務支持平臺，子系統達100多個，同時建立起了PC、WAP、APP、微信小程序、支付寶小程序及百度小程序等的全平臺服務下單入口。
閃修俠的所有平臺體系完全自主研發，深度符合并適應業務發展的需要。例如服務方面，從下單的數據監測開始，訂單流轉，上門效率，服務質量，售后跟進建立起了全鏈路的服務監控體系，深入到服務的每一個細小環節。例如工程師10分鐘響應，系統會第一時間提醒工程師需要響應的訂單，到時間會提前有多途徑提醒，超時會自動接入就近服務監管，如服務響應時間過長，總部監管平臺也會及時報警。全方位立體化地對服務進行細致監督。例如物料方面，從采購、質檢、調撥、分發，一直到工程師手中，整個物料的生命周期都由供應鏈管理系統全面接管。每個物料從哪來，到哪去，層層系統跟進。另外，針對全國的備料情況，系統會收集多方數據，以及對歷史情況進行自動分析，為物料的采購備貨提供精準數據支持，避免物料多備或少備的同時，也為物料的整個生命周期提供了技術保障。除服務及物料，并且在大數據分析及計算方面投入大量的精力，用先進的技術保障優質的服務，使得整個服務體系在行業遙遙領先。
利用人工智能與大數據分析 助力服務不斷升級
從最初的一個想法發展到40多個運營中心和1500多名專業的服務人員，用戶數達千萬級，這么大的增量背后有著閃修俠強大的IT技術支撐。目前，閃修俠的技術團隊著力解決配件供需預測和智能調度派單等難題，通過模型的不斷優化縮短運算時間，讓用戶的需求更便捷滿足，體驗度更好。
以配件供需預測為例，閃修俠會綜合前3個月歷史配件用量展開當月的物料計劃，通過對歷史配件用料大數據分析，提前畫出用戶物料供需圖，并對每一個SKU進行精準的數據預估，分析出配件需求波動數據，區分出正常波動與非正常波動，最后配合公司活動推廣計劃做出總體趨勢預判，提前60天對用戶即將維修的材料，提出精準訂單需求。正是利用了大數據分析，許多公司都會因為備貨量較大而占用較多的資金，往往會是銷售額的幾倍，而閃修俠的備貨量僅需要保證安全庫存即可，備貨金額僅占銷售額的一半不到，這完全得益于對配件供需的精準分析。
同時，對于智能調度派單系統閃修俠也在不斷的優化中，用戶的在平臺下單后就會有工程師上門維修這一簡單的操作背后其實需要借助大規模分布式計算對工程師和用戶進行最優匹配，目前閃修俠針對匹配環節設立了30項匹配指標，不僅要將用戶與工程師位置進行匹配，還要分析出工程師是否攜有該單的維修物料，如果沒有是否協調周邊工程師的物料，對于工程師的維修能力、專精能力都會進行匹配，同時還要規劃出工程師最佳上門服務路徑，做到總時間最短，有時還要人性化考慮用戶需求來進行匹配，從而實現平臺效率和用戶體驗最大化。
以上的這兩個例子很好的詮釋了閃修俠強大的技術支持，也得益于閃修俠采用了連互聯網巨頭的“阿里”也十分青睞的微服務架構。
利用低耦合、高內聚的微服務架構提供尖端服務
“閃修俠目前使用的是微服務架構（Microservice Architecture），它是一種架構概念，旨在通過將功能分解到各個獨立的服務中以實現對解決方案的解耦。”閃修俠IT相關負責人表示。
可以說這個架構形態與“藕”形似，每個微服務組件都是簡單靈活的，能夠獨立部署。不再像以前一樣，應用需要一個龐大的應用服務來支撐；可以由一個小團隊負責更專注專業，相應的也就更高效可靠；微服務之間是低耦合的，微服務內部是高內聚的，每個微服務很容易按需擴展；微服務架構與語言工具無關，自由選擇合適的語言和工具，高效的完成業務目標即可。
閃修俠便是借助這樣的架構模式，獨立打造了業務的全流程平臺，目前已經打造了訂單接入、訂單管理、訂單分揀、訂單調度、服務監管5個微服務獨立平臺，每一個微服務平臺都是高內聚的，在需要提升的時候可以很容易的進行單獨擴展升級，而不會影響到其他平臺的正常運營。以服務監管的微服務平臺舉例，通過服務監管平臺對分公司工作臺、客服工作臺、工程師端APP進行全程把控，并形成閉環。期間不斷累積儲存了海量的數據，因此衍生出了閃修俠的“數據魔方”大數據體系。
閃修俠服務監管平臺
搭建“數據魔方” 提供“預警、預測、決策、智能”支持
“數據魔方”是閃修俠獨立打造的大數據分析平臺，其中含結構化、半結構化和非結構化數據區域，有著下單量、完成率、評價率、活躍度等40多項維度的數據量，為閃修俠提供預警、預測、決策、智能的依據與支持。
“預警即通過數據采集、數據挖掘、數據分析，對已經存在的風險發出預報與警示;預測是指立足于縱向時間軸，對相對長時間內某些問題的判斷從而形成指導;決策是指通過所有相關數據的聯動，形成基于數據和分析之上的決策或結論;智能，即基于對現實問題的分析與判斷，通過技術手段實現智能化的行為。”閃修俠IT相關負責人表示，正是有了“數據魔方”大數據分析平臺，支持閃修俠商業模式不斷地創新，延伸出了如保修、保險、回收等業務。
這些大數據和人工智能發展應用的背后，也體現了閃修俠的IT服務平臺建設能力。公開的資料顯示，閃修俠目前日完成訂單超過5000單、系統可以秒級發現任務異常并智能提示、服務監管指標百余項、每日服務監管任務執行量10萬次以上，約相當于50人的團隊每天24小時不間斷進行服務監管。
閃修俠不斷對技術迅速迭代升級，利用大數據分析做出最優的決策，為每一位用戶設計最貼心最智能的服務方案，從而進一步“構建國家IT服務基礎設施”。
