曾经家电⌒　行业在我国是洋品牌的专场，但在20世纪以后，本土品牌的迅速崛起结束了洋■品牌一统天下的局面，于是各种品牌各类产品同放异彩，进入千家≡万户。

多品牌既给了人们多面的选择，同时也带来了维护修理的难题，不同→品牌的产品之间，配件不通用，售后＠服务点也零散分布，因此许多大品牌都选择将售后外包给第三方服々务商，后家电市场逐步形成，对智慧维修管理♀系统的需求也变得尤为迫切。 

 

 广东省一家□家电维修服务商同时承接了格力、美的、格兰仕、康佳等品︻牌的售后服务，面对各品牌客户的大量售后咨询和上门需求，人工处理的效率十分低下。既要通过接入品牌方的入口获取各品牌的售后工单，又要对工单进行地理分类和任务分配。不仅效率▲低下，时效性无法保障※，也容易让工单变得混乱，同时更需要解决大量的人力成本问题。

因此一个基于大数据的多方信息集成系统变得十分重∮要，合肥乐维基于多年的数据服务经验和旗下核心的数据抓取软件火车采集器以及火车浏览器，为维修服务商打造了一个售后工单集成和分配的系统管理方案。数据通过云部署7*24h不间断々地统一归集到自己的工单中去，再根据品∞牌与地理位置及时派发工单。

 

除此之外，还基卐于售后维修点的联系方式和地理位置数据打造了家电维修点自助查询服务，当庞大的用户量接入时，客户可以先通过查询来解决↙自行携带小型家电去网点维修的需求，而大型家电的上门维修需求再通过管理系统接入㊣　后台进行分配，大大提高了工单效率，也优化了用户体验。

 

通过合肥乐维提供的大数据解决方案，维修①服务商降低了人力成本的同时也获得了高效率，第三方后家电服务模式在☉目前市场中还是Ψ相对空缺，家电行业的维修需∴求很大，未来或有更大的发展空间，但未来各行▓各业的发展都离不开大数据智能。