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到底是什么阻碍了汽车后的数字化进程?

发布时间: 2022-08-24 文章分类: 行业观察
阅读量: 0

企业数字化转型

最近两年,笔者专门琢磨汽车后市场的数字化领域,也发表了一些自己的见解,在多篇文章中介绍了集群车宝、开思以及其他企业在汽车后市场数字化基础建设方面做出的贡献,也引起了后市场的广泛回应。

本文将结合部分反馈,谈一谈阻碍汽车后市场数字化变革根本性原因是什么。

1、数字化的价值

谈及汽车后的数字化进程,有两位行业知名老师发表的文章比较典型。

其中一位老师的观点是:后市场产业数字化是果不是因,同时用数字化改变行业的成功概率很低,因为汽车后市场是块烂泥地。

还有一位老师的观点更为深入:企业不接受数字化是因为这是一场组织变革,成本之高难以承受,同时因为虚假宣传的太多了。

二十年前,笔者的观点同以上两位老师的观点高度一致。

笔者曾在台资企业里面任职董事长助理,主要工作就是ERP系统导入,建立所有的流程规范和所有产品的标准(包括作业标准,工艺标准,工时标准,物料标准等等)。在职期间,笔者看到有两家企业都请了十分有经验的台湾高管,花费上千万元,历时两三年,结果一家倒闭了,一家转型做贸易商了。

那时候笔者认为,传统企业尤其传统民营企业,由于自身产品和流程不规范,流程和组织再造的成本又承受不了,根本没有办法进行互联网信息化改造,更别提什么数字化了。

然而,2021年,笔者在浙江参观两家传统得不能再传统的工厂——汽车配件制造厂和圆珠笔制造厂,彻底颠覆了二十年来的认知:

这两家工厂原本都属于十分传统的行业和十分传统的组织生产形式,但是经过数字化智能化改造后,人工成本是以前的十分之一,产能是以前的十倍以上。

更重要的是工厂实现了柔性生产:从前只能为批量订单生产,现在可以只为一个车轴、一支圆珠笔的个性化需求生产。

2、阻碍车后数字化变革的根本原因

众所周知,最近几年我们国家一直在重点推进传统企业数字化转型。2020年9月,国家互联网信息办公室印发《数字中国建设发展进程报告(2019年)》,分析了数字中国建设面临的新形势、新挑战和新机遇,提出了努力方向和发展重点。

数字化其实不是IT技术应用在产业的终极目标,只是“信息化、数字化、智能化”这三个阶段的中间阶段。

先说信息化。其实还处于线下思维向线上转变的过程,把线下的流程搬到线上进行处理,是为了更高效更严格的对线下物理世界的活动进行管控。在信息化应用中,流程标准和规范是核心,信息系统只是工具,而数据则是信息系统的副产品。

传统企业的流程标准和规范,更多的是在多年实际工作产生的惯性或者潜规则。比如4S体系售后服务,因为有主机厂家对DMS系统严格的操作要求(Dealer Management System汽车经销商管理系统),信息化程度相对较高。

除此之外的汽车后市场企业,本身标准化、规范化、执行力都是问题。据笔者了解,大多数汽车后市场独立企业,ERP或SAAS系统的操作是不规范的;甚至仍旧有相当一部分小微型企业,根本不使用系统记录和处理日常工作。

其次,信息化也是流程再造,流程再造当然要进行组织调整。

而对于传统企业来说,组织调整是一件万分痛苦的事情,特别是对于汽车后市场的中小型企业。因为他们的组织结构是能养活多少人、有哪些人,然后分配工作岗位和职责。

标准规范的组织结构应该是有具体的达成目标,以及为了达成目标需要配备哪些工作岗位和职责,然后为每个工作岗位挑选合适的人才,才能够更高效的工作。

所以,传统的汽车后市场企业看不懂标准配备的4S体系的组织结构和人员配备。他们认为很多工作岗位是多余的,是浪费人力物力。

但摆在我们眼前的事实是,整体上4S售后体系在执行力、在服务体验上,在诸多方面完胜独立售后,并不仅仅是因为先发优势。

在笔者看来,这也是两种截然不同经营理念的优胜劣汰——更看重的是结果,结果是唯一导向,过程可以省略;或者,更着重有效的过程管理,好的过程自然会产生好的结果。

再看数字化,其实也是流程管理。

数字化并不是推倒重来,数字化是在信息化产生的大量数据里寻找规律和真相,进而以技术手段优化流程,达到提升管理和运营的水平。

笔者曾一直强调:企业经营行为中的所有改变以及改善的行为和措施,一定要以真实有效的数据作为依据。

很简单的一个例子:汽服门店往往热衷于新客户招揽,而忽视自己经营多年积累的数千上万个老客户,并且对于客户的资料留存既不重视,也不规范。一个月营业额50万以上的门店,客户资料缺失率能够达到30%以上,这样的门店已经算业绩上游了。可以想象,广大中下游门店又是什么样的状况,更别提客户资料的有效管理和利用了。所以很多门店只能拼命花钱割肉去吸引新客户,永远没有尽头。

信息化不标准不规范,得不到有效真实的数据,很多你所认为要做的改进和改善只是你以为,大多数做了无用功,投入和产出不成比例。

数字化的下一个阶段就是智能化。智能化算法本身需要大数据的支持,智能化形式上看就是通过对大数据的分析,找出规律、设计算法使该项事务能够自动处理。

比如,我们在使用门店管理系统中,找出了车辆各类基础保养的时间规律,并且在系统中进行自动提示的设定,提醒相关岗位的工作人员进行跟踪;或者,系统对接智能机器人,进行自动访问、邀约、投诉处理转人工等。

或者,我们根据大数据分析,找出了某门店各种配件材料的最低库存警戒线,一旦低于警戒线系统提示相关工作人员补货;或者,系统自动查询总仓库存,下达调货单,发指令给配送人员进行取货配送。

3、汽后数字化进程不可逆

传统汽车后市场企业,信息化普及率虽然比较高,但是使用率和数据真实有效性比较低,数字化的普及率就更低了,极大的阻碍了汽车后市场企业转型升级的步伐。

但是我们能因为困难就不推动啊!

如前文说到的改造成功,成本降低十倍、产能提升十倍的工厂,和改造不成功倒闭退出的工厂;时代在进步,不能前进只能淘汰,放在十年二十年的时间长度去看,这就是真理!

特别是目前整个汽车产业因为新能源车的迅猛崛起,正在经历天翻地覆的变化。

未来的后市场企业,也只有高度互联网在线化、数字化甚至是智能化的企业,才堪与之对接合作。

试想,还拿着纸和笔记账的修理厂,能够和新能源车的售后服务对接吗?

结果其实不言而喻,只是你假装不知道而已!

 

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文章来源:AC汽车(ID:acqiche) 黄卫强

编辑:云朵匠 | 数商云(微信ID:shushangyun_com)

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