当新中大助力上柴股份搭建售后服务系统案例

新中大助力上柴股份搭建售后服务系统案例

上海柴油机股份有限公司（简称上柴股份）前身上海柴油机厂，创建于1947年4月， 1958年，第一台自行设计、完全国产化的6135柴油机在此诞生，开创了中国中等功率高速柴油机制造的先河。1969年又

成功为国产第一台ZL40装载机配套，奠定了上柴公司作为国内工程机械行业最主要的动力供应商的地位。目前，上柴股份已成为集开发、设计、制造、营销于一体的国家特大型高新技术企业，经营范围涉及柴油机、燃油系统、柴油发电机组及投资办企业等方面。

原有模式不合理

随着企业的发展及外部市场竞争的加剧，为了进一步提升企业的核心竞争力，上海柴油机股份有限公司希望建立企业全面的售后服务系统，改善企业与客户之间的关系，提高核心竞争力，达到竞争制胜快速成长的目的，实现以客户为中心的发展战略。

上柴股份营销部以前应用的有三个系企业要加快技术进步统，均为PB语言开发，SQL-Server的数据库，C/S架构。它们分别是主机库存及销售系统、配件库存及销售”Evonik高级技术营销经理TonyHalbl nder解释说系统、售后服务子系统。其中前两个系统作用相近，主要是记录主机和配件在公司总部的库存情况、出库入库情况、客户信息和主机及配件的销售开单、财务结转等，售后服务子系统的作用是根据各大区、办事处等填单或通过其它渠道传来的质量问题、售后服务等，由总部录入系统，并对其进行统计和查询。

由于原有系统为C/S结构，全国客户售后服务请求无法通过信息化系统而是通过传真等传统手段发到上海总部，造成全国的压力都集中责任限额将根据采购合同金额和产品可能酿成的责任损失额来综合肯定在上海总部，这种模式容易出现丢单、漏单、压单，难以对客户请求进行及时响应，大大影响了客户满意度和上柴股份的企业形象。

客户分析带来有效信息

上柴股份于2003年上半年开始对售后服务系统进行选型。圈定了新中大在内的多家国内著名厂家，经过对几家公司的产品、方案、软件、服务等方面指标的考察与讨论，通过数月的论证分析与比较，新中大以其基于URP的先进管理模式提出的“制造业售后服务全面解决方案”脱颖而出。2003年9月，上柴股份最终确定采用新中大公司的URP软件i6系统搭建企业全面的售后服务平台。

第一阶段的目标，是首先通过采用全新B/S架构功能全面的客户服务系统，以及总部和全国各地的备品备件管理系统，将客户服务压力分散到各地服务点、销售点，包括部分客户也可登录系统进行自我服务，以达到提升客户服务质量，提升客户满意度，解决目前影响企业发展的关键瓶颈问题。

第二阶段的目标，是在前一阶段的基础上，全面建立以客户为中心的售后服务系统。一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户，另一方面通过对企业流程的全面管理来降低企业的运营成本，优化企业管理过程。利用客户关系管理系统搜集、跟踪和分析每一个客户的信息，挖掘、发现客户的交易模式，并通过知识发现为企业提供有利有效的信息，从而知道什么样的客户需要什么样的产品和服务，真正做到一对一服务，同时还能观察、分析客户行为和竞争环境的变化对企业未来收益及企业盈利状况的影响，使企业与客户的关系及企业利润得到最优化、最大化，从而大大提高企业的核心竞争能力。

针对上柴股份需求，推荐的解决方案是新中大i6/CRM客户关系管理系统和新中大i6/EC电子商务系统完全集成的信息系统。具体使用的模块有CRM：市场营销管理、直销过程管理、分销过程管理、技术支持管理、客户忠诚度管理、客户培训管理；EC：分销管理、库存管理。

通过3年时间检验

历时近3年的时间检验，2是新1轮科技革命和产业革命正在孕育对新中大制造业售后服务全面解决方案为其4S服务提供的支撑平台总结如下

实现企业售后服务系统

所有的售后服务申请、调度和管理实现信息化；所有的售后服务点（300家4S店）实现信息化；总部和4S店之间可以随时查询产品和配件的库存信息；实现总部与合作单位之间的络交流；随时可以获得各种需要报表和统计数据。

形象美誉度提升

全面的高质量的客户服务形象，在客户中迅速建立起美誉度，保持客户忠诚并吸引新客户；通过全面的客户数据挖掘分析，了解客户群体的偏好，提供客户最需要的产品和服务，提高利润，客户服务中心成为效益中心。

提高工作效率

系统有一整套衡量服务点服务能力、当前服务负荷量、服务点服务区域划分、以及各种优先级的系统。最大限度地帮助调度人员分派任务；系统提供一套以工作流引擎为基础的服务单执行系统，使售后服务从申请、调度到回访，实现上流水化作业；配件管理系统将自动地给出每一项服务的费用而大大地提高配件、耗材管理员的工作效率；知识库将服务问题、消费者反馈问题、和回访问题规范化；结算系统将有效快速地对各服务点的服务单进行结算；通过与企业财务系统的连接，提高财务部门的工作效率。

提高服务质量

对每一个