2019帆软第二届“数据生产力”大赛

17. 【银轮股份】践行“一切业务数字化”,从0到1落地银轮“以客户为中心”的理念

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践行“一切业务数字化”,从01落地银轮“以客户为中心”的理念

一、项目基本信息

1、项目信息

项目名称:银轮大数据决策分析平台(销售模块)

负责人信息:销售总监 冯宗会;信息化负责人  杨杰

团队成员与岗位:银轮信息化团队+帆软项目实施团队

2、平台运行状况

平台报表总量:112,本期主要是销售模块内容(包括营销、市场以及客户)

平台月访问量:还处于开发阶段,预计500-1000的日均访问


二、项目背景

1、公司介绍

浙江银轮机械股份有限公司始建于1958年的国营天台机械厂,于1999年改制而成一家民营上市公司。公司围绕“节能、减排、智能、安全”四条产品发展主线,专注于油、水、气介质间的热交换产品及后处理排气系统相关产品的研发生产。公司在国内外多地都建有研发和生产基地。目前,公司员工近6000名,2018年销售额50亿。

2、项目背景

随着互联网和数字技术的飞速发展,社会各行业都纷纷拥抱数字经济,打造“数字银轮”的信息化战略目标也应运而生。银轮在十多年前就非常重视信息化的建设,贯穿销售/生产/管理的各类信息化系统基本上全,也是首批通过国家两化融合体系评审的企业。然而,随着业务系统的逐渐增多和使用的深入,各个系统的差异化越加严重,这制约着系统间的协同,降低运营效率,使得各系统逐渐成为数据孤岛,缺乏对数据的统一、规范、集中管理。

针对当前存在的数据问题,银轮需要寻求一款优秀的商业智能产品,助力构建企业大数据中心与分析平台,挖掘企业数据价值,打造“数字银轮“。经过选型对比,银轮最终选择与帆软合作,开启了数字化的新征程。


三、应用场景与价值

银轮生产的产品属于汽车零配件,由于行业的特性,服务的客户基本都是B端的主机厂。公司销售部门肩负着与客户对接及完成公司销售指标的重要任务。但是,现在销售部门在日常工作中存在着诸多痛点:

1、客户数量众多,销售部门的客户经理人数有限,很多客户经理一个人需要同时维护多个客户。日常的市场情报获取、客户分析等一系列工作都由客户经理承担,基础工作量繁重,无精力去做更多有价值的工作。

2、目前缺乏一个有效的系统来支撑客户经理的工作。工作还基本停留在线下填报、Excel汇总统计等阶段,各类数据也无法关联,形成联动。

3、各级领导需要了解某些紧急指标和报表的时候,销售部都要连夜加班,到处去要数据,然后形成统计分析报表,时效性低下且容易出错。

4、传统的CRM软件大多偏向于C端的客户关系和用户画像分析,与银轮的业务场景存在较大差异,需要很多定制化的内容才能满足银轮的需求,价格昂贵且无法保证今后的实用性和扩展性。

针对销售部门的上述痛点,我们使用帆软报表平台,整合各业务系统数据形成数据仓库,支撑各类业务报表、分析报表和驾驶舱的实时呈现,形成符合银轮特定业务场景的CRM数据决策分析模块。

CRM模块主要包括市场、销售和客户,涵盖了市场份额、行业数据分析、销售预测等40多个子模块,贯穿整个销售业务的始终,使所有数据集中统一管理使用。

场景一:管理驾驶舱

1、销售驾驶舱

销售驾驶舱解决了之前高层无法直观看到集团整体营销数据的痛点。通过可视化大屏,各级领导可以看到各自权限下的数据统计分析,包括了销售额、新项目、毛利、资金回笼等管理层最为关注的几个核心指标,为部署下一阶段的工作任务提供决策辅助。


2、客户驾驶舱


“一切以客户”为中心是银轮的宗旨, 通过客户驾驶舱,可以非常清晰明了的看到该客户的工厂分布、份额、风险情况、项目情况等,做到客户信息实时掌握,维护好客户关系才是销售增长的关键。


3、移动端

将帆软的应用集成到钉钉上,各级员工拿出手机就可以直接了解第一手数据,还可以定时推送给相关领导,解决了原来信息传递的滞后性和实效性。

 

场景二:经营分析:辅助管理

1、产品图谱分析


份额提升计划、产品规划、潜在项目识别等关乎未来银轮业务的销售分析结果。过去,由于这项工作涉及到各部门各平台的销售数据,多张Excel表,数据的收集和统计汇总就要投入大量精力,且没有规范性。于是,我们设计了一套产品图谱报表,联动多张填报和分析报表数据,形成了一套银轮自己的产品图谱分析规划体系,让真正的数据分析成果转化为实实在在的份额提升和潜在项目开发。

2、项目漏斗分析


直观展示项目从机会到开发等阶段的过程情况,并结合项目目标达成率,反应项目管理情况好坏,可以定位具体红灯项目,跟进关键问题。

3、客户声音分析


整合OA系统中各流程的数据,以及用填报功能来使各客户经理记录客户声音和客户反馈,使“以客户为中心”的理念真正深入人心和落实到具体的行动中。


4、客户风险分析


展示当前管理的客户群的风险整体情况,通过分类打分以及走势,能够找到关键风险类别,同时,通过风险分数排名,可以追溯到问题客户,从而跟进风险处理。

 

5、客户来访分析


展示和保存各个客户的来往数据,使原来存在于各个客户经理脑子里的资源,都以统一的格式和数据记录到系统中。

 

6、市场份额分析


我们通过导入外部数据源,展示银轮以及竞争对手在市场上目前的份额占比情况,使原先的大量数据可以通过可视化的手段更好的展示出来,更便于管理者进行市场分析和决策。

 

场景三:基础管理:信息交互

1、客户基本信息

我们打通了SAP中的客户数据,使各个客户经理可以在这里查询、新增以及更新当前用户所能管理的客户群。

2、客户问题

查询、新增以及更新当前用户所能管理的客户群的相关问题。

 

四、项目心得

(一)成功经验

1、项目前期一定要和业务部门沟通好需求,划定项目边界,确定本期项目要做哪些、做到什么程度、能做成什么样,确定好项目的具体目标,控制好项目中的需求变更,是项目成功的一大关键。

2、需求调研阶段,一定要与业务部门深入沟通,优先站在业务的视角看问题,梳理清楚业务关系和数据关系,多次沟通后形成完备的原型设计方案和数据方案。

项目过程中,遇到问题一定要作好记录,持续保持问题的跟进,避免出现同样的问题多次出现都没解决的情况,提高项目的整体效率。

3、阶段性的向相关领导汇报项目进度及遇到的问题,寻求领导调配协调资源,助推项目进度,同时让领导对项目保持足够的关注,解决领导的痛点和需求也利于后期的推广和落地。

4、报表开发过程中,每完成一张表的开发,就让业务部门的最终用户参与到试用中来,通过不断的实际使用,快速迭代,使其更贴合业务场景。

5、任何事情都需要循序渐进,对于缺乏数据分析场景的企业做数据类项目,需要找准业务能认同的切入点,切忌天马行空,要让做出来的报表和分析结果真正能被业务认同,使使用的人觉得给他们减负了、创造了价值。只有这样,才能逐步培养起从领导到一线员工的数据分析意识,逐渐重视数据,重视数据分析的过程和尊重数据分析的结果。


(二)改进注意点

1、在做数据调研的时候,尽量把数据的逻辑和底表排摸清楚,并开始写Sql取数。如果在数据调研的时候只是浅尝辄止,后面开发阶段又要重新排摸一遍底层数据,重复劳动,耽误效率。

2、在前期需求调研阶段,也要让报表开发人员和DBA介入进来,共同讨论,共同参与到项目中,使开发人员能对需求有比较正确的认识。否则,仅仅依据开发文档和原型设计,就让开发人员进行相关报表的开发,使非常有难度的。开发人员又需要对不明白的点,重新找业务人员沟通,重复劳动,耽误项目进度。

3、数据分析的基础是数据的准确性、完整性和及时性,如果基础数据都存在诸多问题不解决,那么数据分析的结果可能就不一定能准确反应现实。在做数据项目的过程中,一定要同步推进数据治理工作,重视数据的质量。



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