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）