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纷享销客CRM洞察 | 数字化变革，让制造业思考起来

纷享销客 · 2022-11-28 17:33:15 关注

近段时间以来，一个不再保守的秘密，已经在全球咨询行业和投资界蔓延开来。根据全球社交及电商交易平台的相关数据，结合人口统计和行为分析，相对于过去的十年，已经发生了一些根本性的变化。这使得企业必须适应这些变化，并制定相应的市场营销和销售策略，来应对不断变化的客户需求。

其中有两种变化最为明显：一是客户更加强调时间的稀缺性；二是客户基于他们的技术，技能和产品知识的持续增加，客户开始获得更多的影响力，有些影响力已经超过了企业。

对数据的进一步分析后，我们发现，有七项令人印象深刻的变化，包括：

1. 随着相关技术的发展，客户获取信息的渠道越来越多，而且越来越灵通，如：产品的比较网站，行业的验证，智能产品推荐器等，在产品购买上具备很大的自主选择权。

2. 越来越多的客户基于自助服务，而不是基于信任大企业，大媒体或政府。客户变得越来越难影响。

3. 客户更倾向于坚持“时间就是金钱”，以快速轻松地完成工作，以使他们有更多的时间在更重要的事情上。

4. 会关注产品及服务评论，以比较不同的产品，并权衡购买选项。

5. 购买行为没有固定的模式，购买的决定与客户自身的行为习惯有时是矛盾的。

6. 使用智能手机，可穿戴设备的时间越来越长，客户有时难以理解在线与离线世界之间的差别，“数字化”客户带来的业绩增长越来越不容忽视。

7. 技术先决的导向性加大，数字化客户对于新技术的早期持开放态度，也倾向于利用技术做出预测和选择，即：技术的可靠性而不是人的可靠性。

同时，也必须注意到，一些前瞻性的，具备良好投资价值的企业，开始针对这些变化，进行了市场营销和销售策略方面的调整。相对于传统经营，企业通过内部财务管理，产品管理及人员管理建立信息技术管理措施，前瞻性的，具备良好投资价值的企业更加侧重于与数字化客户保持联系，不仅仅是建立客户关系管理，而是保持客户连接，扩展客户沟通渠道，以确保传统客户变革为“数字化”客户的过程中上，能基于Digital CRM( 数字化客户关系管理 )，确保业绩增长措施的有效性，制定相应的营销策略，及优化交易合同。

对于制造业来说，理解企业当前的所处的市场环境及市场地尤为重要。基于事实的对标和优化及改进把握机会的能力，是企业成长的重要驱动力。而制订业务计划并实时展示进展，是另一项保障力。这两项能力常常作为数字化CRM的首发策略。而要适应客户的最新变化，只依靠这两种能力还会稍显力有不足。如何针对客户的最新变化，提供数字化客户所需要的倾向性选择，建立连接到客户一端的资讯、技术及产品导向性，是一件能够让制造业企业思考起来的重要规划工作之一。这就要求制造业企业导入边际扩展的能力，进行开放性，基于SaaS的连接型CRM思考。

如果我们基于数字化客户的角度来看待其对传统制造业的冲击，我们至少可以发现两点：一是相对传统行业对于客户资讯的单一性（主要集中在公司名称、地址、电话、工商注册等），数字化客户具备更丰富的内容维度和相关性，如：

1. 二八法则中，谁是 20% 的客户？

2. 80% 的业绩中，突击业绩是在哪一个季度？

3. 重点客点在客户维度的表现及管理权重的分步阶段，是否与销售团队的工作决策链路相契合？

4. 数字化建设过程中，是否意味着二八理论受到挑战？

要回答上述这些问题，基于数字化管理，我们会常常依赖于数字能否产生这些问题的决策建议？

在过去不久的时间里，我们所服务的客户A所面临的管理困局，是制造业在数字化变革过程中较为典型的案例:

客户 A 在中国市场上已经存在了近 20 年，作为一家从品牌代理走向自营产品的发展路程的更具奋斗史的一家优秀公司，其业务团队涉及全国省市，有四大区板块布局。为了细化管理，其将客户按细分，属地等划分为超过 6 个维度。这些维度包括：

按行业维度（工业客户、科研客户、贸易客户）
按地区维度（东部地区，南部地区，北部地区）
按产品维度（新产品开发客户，老产品维系客户）
按业务维度（使用代理品牌产品的客户，使用自研产品的客户）
按国际区域维度（国内业务，海外业务）
按业务状态维度（试用产品阶段，产量供货阶段，新产品研发阶段）

尽管这些维度从业务的角度看，都具备丰富的业务现实，但客户 A 的组织结构（拥有约 600 名员工）承载这些维度的划分，及为这些管理维度设定相应的业务规则，还是存在很大的压力。这就造成一个现象：数百名的业务团队将不得不花费大量时间，去维护这些维度，并执行基于这些维度设定的管理规则，而消减了用于客户开发和客户业务拓展的时间（见图 1）。

（图1）

从图 1 上看，能够清楚看到制造业向数字化转型的一种矛盾：保留传统的管理方式，能够获得已经习惯的管理资源调度；采用数字化管理，提出更细分的业务管控措施，将对现存的管理资源占用产生压力，即：要求工作时间越长，工作内容增加。显然，后者会面对更大的管理压力和执行困难，管理效率也有可能降低。

客户A面临两难：一是要么维持既定的管理现状，接受市场的日渐压力；二是加强管理内容，深化客户管理维度，这会让团队工作时间和工作习惯面临很大压力。这种“不太可能”的两难选择，是数字化变革过程中，制造业常常会走入的误区。

我们必须要指出的一个内容是：数字化管理的本质是为了提升效率，在细化管理的过程中提供业务增长的机会。有效的数字化管理，能够轻松避开误区。这也是市场接受纷享销客CRM成为CRM行业的头部服务商的一个原因之一。我们在向客户A的服务过程中，将证实我们具备能力，能够轻松解开客户A的两难误区。

基于数字化的CRM在连接地图服务商的过程中，我们不再要求销售团队提供涉及地区维度（东部地区，南部地区，北部地区）的信息维护，我们把这个工作交给基于AI的地址信息识别及地图服务商的互联接口，我们构建了通过【地址】建立地区维度的数字化能力。客户A的市场存量客户量达到3万多家，我们的措施将减少客户A超过3万个信息点的维护成本，并能提供更精确，更精准的地区维度细分。如图2：

（图2）

在与企业工商信息服务商连接后，我们也不再要求客户 A 的管理团队提供 3 万多家客户的行业细分信息维护，我们仍能减少客户 A 超过 3 万个信息点维护，见图 3:

（图3）

通过 CRM 基础信息建设，客户 A 理清了产品管理的相关维度，这样，我们就通过客户 A 的签约合同和交易订单。建立了与交易绑定的客户业务细分：

1. 定义新产品 >> 使用新产品的定量订单 >> 订单的客户 >> 客户是新产品客户；

2. 定义老产品 >> 使用老产品的定量订单 >> 订单的客户 >> 客户是老产品客户；

3. 非相关定义>> 使用非定量产品 >> 订单的客户 >> 客户是非产品维度客户。

我们发现，相对于客户 A 原有的产品维度，基于数字化的定义，仍然更加准确，定义更清晰，同时，由于定义是基于交易的挖掘回填，我们还是能减少客户 A 超过 3万个信息点维护。

以同样的方式，在产品管理中明确代理品牌产品及自研产品，这样，我们再次在业务维度，减产了客户 A 超过 3 万个信息点维护成本。

1. 定义代理产品 >> 使用代理产品的定量订单 >> 订单的客户 >> 客户是代理产品客户；

2. 定义自研产品 >> 使用自研产品的定量订单 >> 订单的客户 >> 客户是自研产品客户；

3. 定义非业务产品 >> 使用非业务产品的定量订单 >> 订单的客户 >> 客户是非业务维度客户。

至此，阻碍客户实施细化维度的数字化规划，用数字化措施，我们已经解决了超过15 万的信息维护点，客户 A 在不增加管理成本及管理团队的时间占用，获得了更加精确的客户维度细分。为后期价值分析，维度对比，提供更客观合理的依据做出更切合实际业务发生的准备。

所以，客户 A 只剩下按业务状态维度（试用产品阶段，产量供货阶段，新产品研发阶段）建立起完整真实的信息串需求。当然，这涉及更加丰富的数字化方案，及对客户生命周期的定义，这里因篇幅所限，我们将在以后，有机会进行更好的表达。

尽管看上去，客户信息的维度扩展及准确建设是一项非常容易的工作，只需要通过输入就能解决，但显然，这是对数字化管理的一种单向理解。实际上，数字化客户维度的建设要更加丰富，信息点容量非常大，是很难通过人工进行单纯输入的，即便有企业能做到这一点，其准确度仍面临校对压力，人力及时间成本的投入压力也非常大。所幸，客户 A 在这方面的困扰已经被我们解决，因为我们提供了更为正确的方法和措施：用数字化手段解决数字化管理过程中的障碍点。

除了数字化定义结合数据关联能够产生很多信息点的维护能力（这也是数字化工作过程中的常见手段），基于数字化的插值算法和聚类算法，也能提供数字化的数据点维护能力。建立在聚类基础的数据点维护能力，可以很轻松地对 3 万个以上甚至数量更多的客户，提供数据标签和识别，如图 4：

（图4）

这样，基于准确的数据点信息，及相对更低的数据维护成本，我们就能够达成预测表达，比如：建立在逻辑表达式定义基础上的预测表现，这些预测能够与实际业务，判断进行更为贴合的对照分析的依据是否足够强健（见图 5）：

（图5）

由此，我们可以看到，建立在数字化变革基础的信息管理工作，与传统的输入 - 审核 - 输入 - 审核 - 输入 - 审核的信息管理链有差别。数字化变革会产生更为丰富的维度，并对这此维度提供更准确的数据计算策略，当每个信息点成本都足够低的时候。产生报表与报告的时间成本，才能达到企业的管理要求。客户 A 正是这样，从“都不太可能”的两难境地，走到了一个“成本更低，信息更高效，维度更细化”的数字化管理环境中。

但数字化的优化工作并不只停留在这个方面，“君子耻其言而过其行”放在数字化管理工作中，我们也叫：“管理内容丰富而达成的管理收益很少，是一件亏本的事情。”所有的管理，是为了推动管理收益：要么成本降低，要么收益扩大。

数字化管理要求更丰富的管理维度，但同时要求这些管理维度的产生成本要足够低。更丰富的管理维度，必须要有利于推动更好的业务增长，而业务增长的决策，是不可能面向所有的管理维度的，两者之间会存在矛盾。有关这个问题，将会涉及“DDS数字化决策”（Digital Decision Support）。基于DDS数字化决策，我们能产生一系列非常有意义的制造业思考话题，但DDS数字化的基础是企业数字化建设的决心，包括参与面向数字化客户的更多维度建设，及对这些维度建设的充分分析及挖掘，并维持低成本建设和扩展维度的能力。也正是这些能力，能够真正推动制造业，更好地思考起来。