关于91大事件，我把效率提升讲清楚后，很多问题都通了
在过去的半年里，我接手并梳理了一组被称为“91大事件”的问题集合。它们来自产品、客服、运营和技术四个方向：有的看似偶发、有的长期积压、有的牵一发而动全身。面对这样复杂的局面，我把重点放在“效率提升”的可落地策略上——当方法讲清楚、执行到位，很多看起来难解的结点就自然而然地打开了。
问题的本质：不是事件太多，而是流转太慢 91件事件的共性并非种类繁多，而是处理链条里存在重复工作、责任模糊和信息孤岛。很多时间被低价值的沟通、重复排查和权限等待吞噬，真正能产生影响的决策反而被延迟或搁置。把“效率”作为切入点，就是要把有限的注意力和资源放在能最快释放价值的环节。
我用的四步模型（用起来很简单） 1) 快速分级
- 将事件按影响范围和紧急程度分为A/B/C三类。A类优先处理并直接指定负责人；B类分配到小组窗口化推进；C类收集成批次周期性处理。 2) 明确责任与最小可交付物（MVP）
- 每个事件定义一个“解决里程碑”，并明确谁是责任人、谁是协同人、以及下一个必须完成的最小交付成果。把“解决”拆成小步子，避免无限循环讨论。 3) 流程可视化与信息打通
- 用简单看板把所有事件流转路径、阻塞点和进展透明化。把关键数据（如平均处理时长、阻塞次数、重工率）做成每周的可视指标，推动链条持续优化。 4) 自动化与标准化
- 把重复性校验、日志收集、常见回复模板等环节自动化。对频发问题设立解决手册或FAQ，把处理步骤标准化，减少“新人学不会/老员工忙不过来”的情况。
两个落地案例（简短但有代表性）
- 客服类事件：原本平均处理时间为15天，很多是因为跨部门审批与信息传递延迟。通过分级+看板+模板，我们把平均处理时间降到3天，客户满意度反馈提升了约18%。
- 技术故障类：重复排查消耗大量工程师时间。通过建立标准复盘流程和自动化采集故障上下文，平均定位时间从4小时缩短到45分钟，回归稳定速度明显提升。
常见阻力与破解方式
- “我们每个事件都不一样” → 现实是：大多数事件有可归类的共性。先把可复用的部分抽象出来，再处理特例。
- “自动化太复杂/成本高” → 从低门槛开始，先自动化最耗时的单一点，快速见效再扩展。
- “责任不清/推诿” → 把责任显性化，结果与绩效挂钩，结合周会把执行透明化。
你能直接复用的五条操作清单 1) 建立A/B/C分级规则并在24小时内完成首轮分级。 2) 每个A类事件设置“24小时内必须完成的最小交付”。 3) 每周把5个阻塞最多的问题上看板讨论，并指定两位负责人。 4) 对于周处理量前20%的问题，梳理成模板或自动化脚本。 5) 真正每周复盘一次KPI（平均处理时长、重工率、满意度），并公布改进成果。
结论：方法比勤奋更能放大结果 面对91大事件，单纯加班或无限讨论只能短期应付。把“效率”这个杠杆讲清楚、做实，然后持续迭代，会把复杂问题逐步简化为可管理的工作流。很多曾经看似难以攻克的结点，都是因为没有人把链条画出来并负责推通。
