读懂工业4.0时代的客户

编者按

把客户放在首位似乎是显而易见的，但在许多方面，它代表企业要在业务方式上进行重大转变。本文介绍了在工业4.0时代，如何更好地利用客户关系管理系统，掌握与最终用户接触的基本原则，提供客户体验的四个核心要素：即时性、个性化、一致性和预测性。本文原载于2018年7月的《工业周刊》。作者安德鲁•里斯（Andrew Rieser）是数字转型咨询公司Mountain Point的总裁兼联合创始人，在制造业设计和实施数字业务流程方面有近20年的工作经验。

曾几何时，制造业就是专注于产品制造。一般情况下，制造商开发和制造产品之后，将其交付给一些经销商或合作伙伴，然后赚取一点利润。现在，这种模式不再适应时代。

《哈佛商业评论》在2010年发表了一篇名为《重新思考营销》的重要文章，作者在其中概述了制造业过去的标准做法：制造产品，为其寻找市场，并找到在该市场进行销售的方法。但是，正如文章所指出的那样，这些做法已不再适用。由于“亚马逊效应（在线购物网站亚马逊的销售模式）”，客户希望能够与厂商交互并定制他们使用的产品。

虽然这篇文章是大约10年前发表的，但制造商似乎仍在努力满足消费者的需求和期望。为确保长期成功，他们必须越过分销渠道，直接与产品的最终用户进行交流。

把客户放在首位似乎是显而易见的，但在很多方面，它代表了大多数公司在业务方式的巨大转变。通常，投资CRM软件的制造商仅将其用作活动跟踪的销售工具，而不是使用它的构建功能：从客户体验的全方位视角，帮助企业更好地理解客户并与他们交互，并据此定制更为成功的产品。

制造商应该使用他们的CRM系统所提供的客户体验的四个核心要素：即时性、个性化、一致性和预测性。下面让我们对它们进行详细分析。

即时性

关于新技术对生产车间的影响，制造商都有切身的观感。然而，很多制造商仍然使用老派的方式来提供客户服务，仅安排少量的工作人员在固定电话上接听客户的电话。而现在，在线社区、自助服务门户、短信系统、社交媒体平台和聊天机器人等已成为基本的沟通工具，它们背后都有人工智能的支持。

公司的CRM系统应作为集成中心，统一管理这些渠道。无论客户选择何种沟通方法，你都能够进行快速和一致的响应。

公司的CRM数据库还可以提供关键洞察力，突出相关事项，让你主动解决新出现的问题。例如，关于特定产品的服务电话突然增多时，如果在数据库中正确记录了这些问题，则可以确定问题所在并做出合理的响应。你还可以选择自动标记重点客户的某些问题或事项，以便管理人员做出快速响应。这种优先级排序可以让你的团队对工作按照轻重缓急进行安排，并迅速采取行动，以确保顶级客户的满意度。

个性化

除了期待得到近乎即时的回复之外，客户还希望制造商能够提供个性化服务，就像过去年代的夫妻店所提供的那种服务一样。那么，如何实现客户的这种高标准要求呢？

幸运的是，自动化和人工智能使公司能够虚拟克隆客户服务团队，并快速和大规模地提供高度个性化的服务。

但是，没有人喜欢和机器人说话，因为他们感觉只是收到同样信息的成千上万个人中的一个。因此，成功地使用这些工具需要采取深思熟虑的战略性方法。

在实施任何技术时，建议从你的员工开始，然后检查你的流程。应该精心设计自动化和人工智能工具，让其成为公司文化和品牌的可靠延展。

换句话说，思考一下公司最成功的客户服务专员的特征和实践。这些专员往往只是记住了客户的购买记录或客户最近询问的问题等细节，或者在客户达到重大业务里程碑时发送祝贺短信这样的简单事情。

一旦确定了这些关键触点，就可以通过构建CRM数据库，自动进行周到、真实的通信，来复制达到相应级别的个性化服务。

一致性

大多数制造商都在或多或少地提供上述个性化服务，但往往无法跟上其业务的增长步伐。

为了满足客户的独特需求，许多制造商已经在考虑高度个性化的要求，对定价、程序或流程进行定制。当你的客户群比较小时，很容易做到这一点。但随着时间的推移和客户的增多，一致性的缺乏就变成了一场噩梦。

幸运的是，我们现在能够利用数据获得对流程和结果的清晰洞察，并梳理过去因致力于发展业务而导致的混乱。

首先要审视你的客户，并将他们分为几个层级。我发现“80/20”规则非常有帮助。在大多数情况下，80%的业务来自20%的客户。找到为你提供最大价值的20%的客户，并将其标识为“关键客户”或“顶级客户”。这些人值得你持续关注和提供个性化服务，以及在业务方式上提供一定的灵活性。

当然，剩下的80%客户也很重要，但按照顶级客户的标准为他们提供个性化和定制服务是没有意义的。

在与这一层级的客户合作时，要重新审视你的流程和协议，并想办法将交互的方式简单化、标准化和自动化。与这些客户建立一致的定价结构、服务水平协议和沟通流程，将帮助你更有效地为他们提供服务，同时腾出时间为你的顶级客户提供铂金级别的支持。

预测性

回想一下前面提到的“亚马逊效应”。亚马逊在根据过去的订单历史记录预测客户需求方面做得非常出色。如果你在过去订购过家居用品（比如纸巾），你很可能会在这些产品即将用完的时候看到重新订购的通知。

还有一些零售商更进了一步。例如，一家英国杂货连锁店会向购买尿布的男性顾客发送啤酒优惠券——因为他们知道这些顾客需要待在家中照顾婴儿，不能经常去酒吧！

这种预测性和主动服务不一定局限于B2C领域。以一家供水和管理系统的工业供应商为例。通过挖掘水泵维修的内部数据，该公司现在能够预测客户的水泵何时可能出现故障，以及在客户的独特环境中维修水泵可能需要的费用。他们还可以提供定制的预防性维护计划和时间表，以延长客户产品的使用寿命。

但是这样的服务质量与你获得的数据有关。所以，有必要设置新的岗位和职责，来处理主数据管理战略、构建治理模式以及挖掘数据，以获得有意义的洞察。强大的业务分析师或数据科学家将成为制造领域的一个新兴岗位。

所有这些，将制造商带入一个激动人心的新世界。我们也将第一次有能力在企业层面上提供深度个性化的服务和产品。现在不是恐惧变革的时候，制造商需要抓住这个机遇，提供更好、更快速的服务。