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成功案例


全球最大泵送SY重工

项目背景:
        DS创立于1896年是韩国最大的财团之一世界500强。涉及其在中国江苏省、湖北省和安徽省的工程机械群。SG创立于1905年是日本工业三大主力厂商世界500强。涉及其在中国山西省和河北省的工程机械群。2012年后中国工程机械行业靠财务杠杆的野蛮生长突破5600亿之后全行业进入重大债权风险,新客户增长乏力,后市场流失严重的全产业链生死大限阶段。


总体目标:
        通过大数据支持韩国DS与日本SG在中国的代理商的销售/后市场/风控/债权经营管理变革试点,实现现金流、利润、收入与市场份额的提升,提升新客户开拓、老客户经营及债权逾期额的大幅长降。


问题:

  1. 24套系统数据形成信息孤岛近4万台机车信息被淹没;
  2. 缺乏基于GPS行为价值数据的客户分群;
  3. 育婴活动不基于客户群特征展开导致转化率低。

主要工作:

  1. 定义五大端到端数据竞争力领域、目标KPI与流程取数;
  2. 数据抽取调测、数据质量评估;
  3. 数据规则差异分析与业务规则确认;
  4. 数据清洗去噪、转化与加载;
  5. 端到端流程数据的集成与可视化;
  6. 业务意义解读、价值测量与评估;
  7. 透过销售 224个变量、后市场134个变量、债权风控106个变量的假设检验,完成聚类分类关联优化预测算法模型开发;
  8. 模型与业务流程对接与实际落地,支持组织与流程全面变革。

项目交付:

  1. 客户全生命周期模型(客户价值评估模型、客户流失预警模型);
  2. 商机漏斗管理模型(线索、3/6/9分商机预测模型);
  3. 后市场需求管理模型(配件、保养与维修预测模型);
  4. 全面风险控制模型(售前/中/后风控模型);
  5. 债权逾期管理模型(业务、审计与恶性债权管控模型)。

项目绩效:

  1. 成功预测老客户潜在6个亿金额流失,其中重度流失2.8个亿,中度流失2.3个亿,潜度流失0.9个亿;
  2. 成功挖掘新客户8.2个亿销售机会,其中大机2.2个亿,中机3.5个亿,小机2.5个亿;
  3. 基于人/区/客/店数的维度支持1000人覆盖20个亿的债权逾期管控。

 

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