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天远科技陈亮:基于客户服务思维的数据化建设

昨天08点
2019年10月27-29日,2019中国工程机械营销&后市场大会在山东济南举行,大会以“变局中的可持续发展”为主题,汇聚业内外知名专家、学者以及行业精英,共同探讨处于国内外宏观政治、经济环境及行业变局中,工程机械制造商、代理商、技术服务商如何看待变局?如何拥抱变化?如何跨越周期,实现可持续发展。

10月29日上午,新营销——D造客户生态论坛如期召开,石家庄天远科技集团有限公司信息本部本部长陈亮为大家作《基于客户服务思维的数据化建设》主题分享。

大家好,我是陈亮,来自石家庄天远科技集团有限公司(以下简称:天远科技集团)。天远科技集团是一家已经有着27年历史的公司,非常感谢今天协会给我们机会,可以在这里跟大家分享一些内容,我们是如何通过数据来驱动业务的?

首先,请允许我先简单介绍一下我们公司。天远科技集团有两大业务板块:第一是传统的商贸板块,第二是ICT科技板块。2010年,我们的科技板块利润首次超过了商贸板块,2012年,公司正式更名为天远科技集团有限公司。

27年来,我们在做什么?我们只做一件事情——把“传统机械装备”和“最适应的ICT”这两大板块进行融合。

为什么说是“最适应的ICT”,而不是“最高精尖的ICT”?因为不是所有的技术都适合我们这个行业,比如说互联网,我们并没有采用例如淘宝、京东、拼多多等消费互联网的架构,而是选择了工业互联网的架构。因为在消费互联网里,很少会用到终端,更不用说会用到类似边缘计算、交叉确认等技术,但这这些技术恰是我们行业里最需要的。

天远科技集团对自己的认识很清晰,单看工程机械领域,我们不是最优秀的;单纯来看ICT行业,我们也不是最优秀的。可是当我们把这两个产业进行融合的时候,我们好像发现,我们有那么一点点的优秀。

为了这一点的优秀,为了这种融合,天远科技集团付出了巨大的努力。

2018年3月,天远科技集团投资5000万元人民币和清华大学软件学院共同建立“清华天远智能装备大数据联合研究中心”,这个中心有两个目标:计算出我们的客户和计算出我们的故障。

以天远科技集团下属公司“河北小松工程机械贸易有限公司”为分析对象,我将介绍许多数据驱动业务的案例。河北小松从1996年至今,累计销售小松产品超过100亿元人民币。在此期间,我们可以很自豪地告诉大家,我们没有丢失过任何一台设备,我们没有失联过任何一个客户。

我们到底是怎么做到的?这么多年,我们实施的管理方式是什么?就是“机号管理”!

机号管理

我们认为传统的客户和机器之间的关系,已经从串联变为并联,业务形态也从传统的金字塔,变为现在的扁平化架构。

前些年,不论是工程机械厂家还是代理商,我们必须通过到现场去拜访,才能知道机器的工作情况。但是现如今,我们完全可以通过机器远程了解情况。因为现在每个机器都安装了天线,安装了一个“盒子”,我们完全可以通过“盒子”传回来的机器运转数据,来了解关于客户的信息。这也就是我刚才说到的在消费类互联网的架构中,他们是不可能做到这个程度。

我们这么做不是强调客户管理不重要,而是我们认为“机号和客户”之间的关系更重要。“机号和客户”的关系就是“代理商和客户”的关系,也就意味着“品牌和客户”的关系。这在很多方面都得到了印证。

经过多年的数据挖掘,我们发现数据自身存在着极强的规律性,下面看一下具体的实例。

债权管理规律

对于工程机械代理商来说,债权管理是最重要的,我们最担心机器销售出去后,在购机款还没有全部还清之前,机器就消失了。

今天我跟大家分享的第一个维度就是“债权管理规律”。

我们认为,债权车一定存在一个理想的安全施工范围,设备只要在这个范围内施工,基本上就是安全的。

河北小松定义安全施工范围的标准是什么?对于小挖,我们认为,只要在直径“22公里”范围内施工的债权车就是安全的,中挖是“42公里”,大挖“76公里”。

有很多人问我们:“为什么你们的标准是这样的?公里数还有零头,还不是整数?”

其实我们回答不了这个问题,因为我们是通过数据分析得到的结论,我们找到的是数据的“相关性”而不是“因果关系”。

我们从数据库里发现,设备只要在河北省就不会有风险,一旦我们债权车的施工范围超越了这个界限,这台债权车的“债权风险”就会加大。实践是检验真理的唯一标准,这个逻辑我们已经应用了15年,15年的实践足以证明它的正确性。

我们甚至有时还会遐想,下一轮经济箫条来临的时候,这个标准会被改成什么样?虽然我们不知道,但相信一定是在这个版本的基础上进行迭代。

这时可能有人会问:“如果客户把挖掘机GPS部件拆了怎么办?如果你们找不到他,一样控制不了他”。这也是我们特别要强调的,天远科技集团对于设备债权管理的最核心竞争力,就是有“拆不掉的GPS”。

关于债权,我们还有一个叫“债权关键期”的概念。我们追踪债权机的角度是什么?河北小松的所有债权车当中,有50%的首次逾期发生在“第一期”。比如给设备做了“三年分期”,相当于36个月的还款期。如果第一次约定还款就发生逾期,有将近90%的债权车机号,首次逾期会发生在“还款周期的前6期”。根据这个数据,河北小松从另外一个维度强化了债权管理。我们认为,只要抓住了前6期还款的时间点,这期间尽可能用各种债权管理手段,让客户养成还款习惯,就基本控制了90%的风险,这就是“债权”。

如果说“还款”是我们和客户之间一个维度的契约,接下来我要跟大家分享的第二个维度,是另外一类契约——质保期。

超级质保

1万小时质保,在今天来说已经不新鲜,它相当于是一个“标配”,但是我要告诉大家的是,这1万小时到底是从哪里来的?

10年前,我们就开始追踪每一个机号的“首次故障发生时间”,从中发现:在标准的维护保养基础上,中挖和大挖发动机的首次停机故障,有97%是发生在11000小时以上。

当时,我们在没有厂家任何支持的情况下,直接将我们的设备质保期从“2000小时”提高到了“1万小时”。

但是仍然有3%的停机故障(1万小时以内)概率存在,为了保险起见,我们将每一台整机的销售价格提高2万块钱,来尽可能覆盖住这3%的概率产生的成本。当年,我们的整机销售了1000台,我相信这是一笔很容易算的账,当年我们因为这个数据确实发了一笔小财。

我们公布这个事例就是想告诉大家,其实所有品牌的发动机都有很强的数据挖掘潜力。重要的是,我们不是通过“经验”去挖掘,我们要从“数据”去挖掘。从“2000小时”跨越到“10000小时”,如果没有数据支撑,没有人会有这样的底气!

故障管理

说到“故障”,在质保期间,作为代理商一定要保证设备的“出勤率”,当设备出现故障时,我们要有最快的响应。

首先我们把故障分为八个级别,也就是我们的“八级报警”:

1-4级,是“停机故障”。如果发生故障,证明这个设备已经因为故障,不能工作了。

5-8级,是“非停机故障”,我们将根据级别的轻重缓急,灵活调配所有的服务资源进行对应。

传统情况下,我们对“故障分类”如何区分?

我们会根据这个故障给客户造成的“疼痛时长”,简称“疼痛度”来进行分类。在我们的警报里,“一级”是最高级别,它的级别代表这个机号已经因为这个故障不能工作,并且超过了72小时。72小时是什么概念?就是已经停机3天了!我们认为“3天”是用户可以对我们容忍的最大极限值。也因此,我们把这个级别的责任人授权给了河北小松的最高管理者——总经理。他会调动一切可以调配的资源进行服务响应。我们其他级别的责任人也是以此类推,包括本部长、部长、主管、副主管在内。

这样做的好处是,首先,我们把客户的“疼痛度”量化、数字化;其次,我们和各个级别相关人员的“责任”进行了捆绑。


当我们的客户拨打400客服电话报修,或者通过“我的小松”APP报修,或者通过设备GPS反馈回来的故障,我们就知道了一个工单、一个服务的需求存在。那么,我们如何能快速把这个工单派发给最适合的服务人员?

简单来说,我们会考虑每个工单自身的技术要求,应该调配具备什么样技术能力的服务人员,以及时间和空间维度方面,公司要付出多少成本。

在这里,我们有一个特别纠结的点,就是一直拿捏不好它的“权限”,目前我们自己也在测试——就是服务人员和这个机号的历史服务关系,通过这个分析是派经常服务这个机号的人员过去?还是派不经常服务这个机号的人过去?我们现在也在做各方面的测试。

但是通过我们自己的测试,这个系统目前的派工合理度达到了93%,大大降低了我们的服务管理成本。


以上说的所有事例,都是在机器的数据上做挖掘和采集,我们也确实从这些数据上分析计算出了一些降本增效的办法。在同业务类型的公司中,我们拥有的“数据量”是比较多的。但是越到深度计算,我们就越发现自己的无力。因为越深度的数据挖掘,难度越大,单靠一个数据维度,无法支撑我们现在对数据的苛求,需要增加新的维度,来降低计算难度。因此我们正在尝试通过以“智能头盔”为主的“人号管理数据”和“机号管理数据”的交叉确认,来提高数据利用率。

传统的服务汇报包括“我的小松”APP在内,已不能真实反映服务现场的情况,钻空子、弄虚作假的事情时有发生。所以,我们已经用了两年时间进行测试,让服务人员戴头盔,对现场的服务活动进行可视化管理。

那么,头盔对我们来说意味着什么?就是把服务的现场过程从原来的“用耳朵听”,变成我们现在自己“用眼睛看”。

总结来说,我们要通过对数据的挖掘,找到降低成本的空间,找到提高工作效率的空间,找到代理商的生存空间。

(来源:匠客工程机械)

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