如果这个场景也戳中了你，不妨亲自体验一下！Quick BI 30 天免费试用，用对话完成分析、归因到结果交付：[点击立即体验]
作为典型的重工产品，挖掘机的销量是工程机械行业乃至基建行业的晴雨表。
现在中国挖掘机市场占据国际挖掘机市场一半以上，迪万伦工程机械是韩国机械产业的先锋，自1994年进军中国以来，在挖掘机、叉车、机床等各项领域中不断扩大投资，如今已成为中国机械产业发展不可缺少的重要部分，并于2023年1月正式发布全新品牌名develon（迪万伦）。
随着国产化品牌的不断崛起，以及大数据、AI等新一代技术的发展，反向推动工程机械行业进行变革和升级。从迪万伦的长期愿景也可以看出，斗山在借助大数据技术来构建智能业务上有着明确的诉求。
迪万伦IT部部长顾蓓莉提到，希望通过数字化项目，实现斗山企业级数据驱动业务、数据资源化、数据服务化3大目标，带来IT运营效率的提升，会员价值和业务成果的倍增。
企业痛点
在发展初期，迪万伦将更多精力放在了基础设施建设上，开发了完整的SAP，使用模块多且深入；建设了不少IT系统，如呼叫中心、销售漏斗管理，把代理商的业务串联到斗山系统中。
这使得迪万伦在IT建设阶段抢夺到了先发优势，但积攒了20多年的数字能力，如何能有效地进行分析和反向指导销售却比较乏力，这也是斗山管理层及各业务部门的强烈诉求，希望通过数字升级解决当前存在的业务问题：
1. 客户信息缺乏统一管理和分析，对客户洞察不够；
2. 客户数据分散于不同业务系统，不便于整合和分析；
3. 分析绝大部分依靠手工统计报表，效率较低；
4. 营销手段欠缺（大撒网，收益低），无法对客户进行精细化触达；
5. 品质部大部分质量问题都是通过客户报修后被动发现，希望能做到主动发现及预防，减少Warranty Cost，提升客户满意度；
为什么选择瓴羊
明确了数字化升级的目标后，接下来需要考虑的是应该选择什么样的技术和方法？是自研还是外部合作？
这个问题并没有困扰迪万伦的技术部门和管理层多久。因为自研就意味着需要投入大量的人力和财力，而且需要持续地投入才能产生效果，这个时间周期可能是1、2年也可能更久。
此时，瓴羊进入了迪万伦管理层的脑海。经过充分的探讨、对焦、调研、分析，迪万伦与瓴羊团队探索出了一条可行之路：围绕数据价值进行迪万伦企业级数据中台的顶层规划，在夯实数据基础服务能力的同时，针对业务场景聚焦打磨数据应用服务能力，为企业构建起快、准、全、统、通的智能大数据体系。
不断地“碰撞”，摩擦出“希望”的火花。
顾部长所带领的迪万伦IT团队和瓴羊项目组一起完成了涵盖客户、商机、设备等多层面的问题梳理和痛点分析，并借助瓴羊Dataphin、Quick BI、Quick Audience产品矩阵，形成满足于迪万伦数据中台建设的“一横四纵”解决方案。
基于Dataphin构建迪万伦数据中台，看清企业数据资产
通过瓴羊产品Dataphin的数据集成能力，并结合阿里巴巴数据中台实施方法论，汇聚迪万伦如DCS（订单）、DooCC（呼叫中心）、DCFL（融资租赁）、 Funnel（商机）等10余个业务系统数据，形成统一的迪万伦数据中台，建设完备的迪万伦客户和设备体系。
基于全面清晰的客户、设备体系梳理及盘点，迪万伦的决策层和业务人员得以更好地看清企业的数据资产，更好地掌握企业经营情况，针对性地开展业务场景数字升级。
Quick BI助力业务快速分析，让售后向预测性服务转型
针对新事业部、融资租赁部、品质部、服务部等部门的核心业务场景，顾部长表示：“原来IT部门需要开发很多报表，大量业务提过来的需求难以消化。但对于各类业务数据最了解的其实是业务部门自己，如果由他们来轻量加工和分析，效率会更高，IT团队也可以将精力投入到更能产生价值的地方。”
基于打通的底层数据，IT部门只需要提前准备好各个业务数据集，业务部门即可通过瓴羊Quick BI产品快速搭建需要的报表，随时调整展现形式，满足其可视化决策分析的需求。
以在迪万伦数据中台项目开展之前，服务部的数据分析主要依赖手工下载数据，制作excel报表，整体的效率低。 通过 Quick BI的敏捷分析能力，重新梳理服务部分析体系， 新增服务分析指标，如服务次数、索赔率、DPTU等，通过对部品故障及维保费用等进行趋势分析，业务人员得以针对部品故障及维保费用进行趋势分析，指导维保政策的优化及库存管理，从而提升服务品质，让服务模式从传统的售后服务向预测性服务转型。
对于设备的监控也不再需要每天导出数据，人工整合后再进行分析，通过Quick BI的监控告警功能，针对重点指标订阅监控即可。另外，业务人员使用Quick BI的即席分析功能，可以任意将多张报表同时进行对比分析，针对性地展开数据探索，解决问题的效率得到大幅提升。
在本期迪万伦数据中台上线完成后， 服务部也是Quick BI产品使用频度最高、制作报表最多的部门。
除此之外，Quick BI在品质部的大臂开裂巡检场景也发挥出了高应用价值。
以往针对于大臂的开裂巡检，更多的是靠经验来开展工作，或者当大臂实际发生故障时，再针对性地做大臂更换。为了能够指导品质人员事前拜访并采取预防性维修措施，避免设备重大故障导致停机，减少品质损失费用，提高客户满意度，迪万伦数据中台项目上线后，通过Quick BI产品实现大臂开裂风险的结果输出，再通过Quick BI设计的Boom Cack预警，清晰地反映出不同区域的风险设备，这样可以指导不同区域的品质人员提前拜访维修。
Quick Audience高效筛选目标市场，让营销更主动
瓴羊是阿里巴巴数据中台、业务中台、服务中台等能力全面输出，此次迪万伦选择与瓴羊合作，也是想将阿里巴巴在零售领域积累的营销理念带入到相对传统的机械行业。
迪万伦的会员中接近70%的比例为个人用户或者小型企业，如何采用差异化的营销方式，在用户需要进行部品更换或者复购的关键性节点，进行有效的内容触达，实现拉升业务增长的目标，迪万伦新事业部对数据中台项目也寄予了厚望。
数据中台项目在迪万伦落地后，通过“一横”的数据集成融通，扩充了迪万伦可运营的会员资产，再通过瓴羊Quick Audience产品识别其中共性特点，为洞察个性化需求、进行全链路用户旅程规划及营销触达提供了帮助。
业务人员的自主能动性可以通过Quick Audience被充分调动，只需灵活地进行条件组合，就能快速高效地筛选出准确的目标市场。再结合Quick BI的全场景数据消费能力，迪万伦新事业部可以从宏观全局视角把握客户、设备、商机、市场状况，实现时间、地域、来源等多维度分析，并有针对性地开展营销活动。
结语
迪万伦数据中台构建非一日之功，浩大的工程离不开企业管理和执行层巨大的决心和通力合作。
在此次项目的落地过程中，迪万伦和瓴羊双方团队重点在企业数据生产资料盘点、营销模式、融资风险评估、数据分析服务等场景中进行针对性的聚焦和突破。迪万伦团队认真、细致、务实的工作风格为中台项目的顺利实施提供了巨大的帮助。
上线后近一年的时间中，迪万伦数据中台运营效果显著，一方面IT团队形成了一套更高效的业务需求响应模式，业务团队自主利用Quick BI和Quick Audience 产品完成全场景的精细化运营，两者结合构建起了一套契合企业数智化发展的中台模式。
迪万伦的数字化2.0征程正逐渐开启工程机械行业的数智新篇章。
如果这个场景也戳中了你，不妨亲自体验一下！Quick BI 30 天免费试用，用对话完成分析、归因到结果交付：[点击立即体验]
