售后服务蕴藏着巨大的商机。但企业首先需要明确目标市场，并制定合适的开发策略。
Aftermarket Services: The near-term growth opportunity in targeting the right customers | McKinsey 译：数字基座
对工业装备制造商而言，通过开发新产品实现有机增长往往耗时长、成本高，且风险不小。企业可能需要投入数年时间和巨额资金用于研发、原型设计、客户调研和市场营销，才能确定新产品是否能获得客户认可。
相比之下，发展售后服务业务能为企业带来更快、更直接的新收入来源。通过优化售后服务策略，企业可以充分利用现有产品线、已安装的设备基础以及客户数据，对客户进行细分，并将资源集中于最具潜力的目标群体。这不仅能改善财务表现，还能为企业的长期发展提供支持。
然而，要在售后服务领域取得成功，工业制造商必须深入了解自己的客户群，并根据客户购买售后服务的倾向进行精准定位。换言之，企业需要评估这些客户购买产品之外的服务（如零配件、维护计划、物流支持或零件管理服务）的可能性有多大。
虽然制造商对这些客户已有一定了解，但销售团队可能缺乏优先筛选潜在买家所需的规模或技能。不过，通过利用内部和外部的客户及市场数据，制造商可以运用高级分析技术来量化客户购买服务的倾向，从而实现更精准的客户细分。
那些深入了解客户群、合理优先发展售后市场业务并坚持不懈执行策略的工业企业，有望在三到五年内将服务收入提升30%到60%，而无需在固定资产投资、新产品开发或成本削减计划上投入大量资金。更重要的是，这种增长能直接促进现金流，并在经济周期中保持相对稳定。在某些情况下，甚至可以在短短几周内实现盈利。
认识售后市场机遇
工业售后服务涵盖范围广泛，包括备件、软件、现场运营、报废服务以及保证正常运行时间（也称为”按小时计费”服务）等。总体而言，这些服务创造了巨大的价值池，但很少有公司能充分利用，主要是因为除了设备原厂及销售公司外，还有其他专业供应商提供这些服务。
因此，在大多数行业中，购买设备以外服务的客户比例较低。例如，在农业领域，即使是表现最好的装备原厂商，其售后服务平均也只覆盖了已安装设备的不到一半。其他行业，如发电设备、小型电气设备和民用航空航天，在低绩效和高绩效企业之间存在显著差距，顶尖企业的售后服务覆盖率超过80%（图1）。这意味着制造商仍有很大的改进空间。
售后服务的经济回报潜力巨大。以大型旋转设备为例，如涡轮机和发动机，这类设备通常需要复杂的服务，故障率相对较高，且与客户保持长期关系。在这种情况下，服务期收入可能超过原始设备销售收入，息税前利润率甚至可能高出四倍（如图表2所示）。相比之下，像输配电这样的行业，虽然故障率和服务需求较低，机会似乎较小，但其息税前利润率的差异仍可能同样显著。
考虑到售后服务的巨大增长潜力，我们不禁要问：为什么没有更多装备制造商全力以赴地销售售后服务？根据我们的观察，这主要是因为他们在运营中存在一些误解：
- 销售资源分配不当：许多装备制造商没有将足够的销售资源投入到售后服务中。他们的现场团队往往忙于销售设备（无疑是更大的交易），以至于无暇顾及服务业务。
- 对战略调整的误解：一些装备制造商可能认为，要成功开展售后服务需要进行战略重组。
- 组织结构的误解：还有一些公司可能认为必须创建一个专门的服务组织才能取得成功。
然而，我们的经验表明，这些都是错误的观念。事实上，无论公司的战略或组织结构如何，都可以在售后服务领域取得成功。原因在于，售后服务的成功主要取决于执行力，而不是新的战略或专门的业务职能。那些能够通过深入了解客户购买服务的倾向，从而提高销售人员效率的公司，最终将在这个领域胜出。
有效运用“购买倾向”分析方法
工业公司需要深入分析客户群，了解他们购买售后服务的可能性，即“购买倾向”。这看似显而易见，但实际上很少有公司这么做。许多装备制造商在“销售”设备时会采用复杂的客户定位和优先级策略，却忽视了对售后服务的同等重视。其实，对潜在服务客户进行细分并不困难，因为公司已经掌握了大量现有客户信息，远比一般的销售线索丰富得多。
举例来说，一家医疗科技装备制造商会调查客户拥有内部维护团队的情况，这往往意味着客户购买制造商服务概率。同样，了解客户的地理位置也能帮助制造商评估客户对备用发电机的需求，比如根据不同地区遭遇风暴导致停电的概率。
通过整合这些数据，并结合外部公开的客户和市场信息，公司可以将客户分为三类：
1）高购买倾向；2）低购买倾向；3）中间或犹豫不决类（如图3所示）。
这种客户细分方法，结合客户规模因素，可能会导致一些出人意料的选择。实践表明在销售工作中，中间群体的客户反而最为关键。对于购买可能性高的客户群，销售团队往往能以最少的接触次数成功完成交易。同样，对于购买可能性低的群体，公司应该将资源投入限制在成本较低的方式上。如电子邮件营销或委托第三方营销公司,并要认识到这些客户可能难以说服。(值得注意的是:装备制造商可能仍会决定将最优质资源投入到这两类群体中的大客户身上,因为这些客户可能带来可观的潜在服务收入。)
中间群体的客户应该成为销售人员优先关注和投入资源的对象，通过面对面接触、定制化产品方案和其他激励措施来推动销售。举例来说：某装备制造商的销售团队原本平均分配时间接触所有客户。在采用购买倾向分析方法并应用高级分析技术后，销售团队将50-60%的时间集中在中间群体上，结果在不到三个月的时间内，服务收入增加了3000万美元，提升了10%。
通过采用基于数据的客户优先级方法，公司可以制定战略性客户计划，取代销售人员过去可能依赖的直觉判断。管理层能够发现由于组织盲点而被忽视的销售机会，并确保以适当的频率接触合适的客户。即使对于当前最终没有购买服务的高倾向客户，这种互动也会影响他们未来的预算和规划，从而加强长期合作关系。
为了确保这些洞察可以付诸实践，可以将信息输入到实时更新的仪表板中。该仪表板能够为销售人员识别优先潜在客户，并不断根据新的数据更新，包括新设备销售情况以及最新的客户和市场信息。理想情况下，仪表板甚至可以为每位销售代表设定具体目标，并根据潜在客户的质量和购买倾向评分进行权重调整。这些信息也为销售人员的绩效管理提供了依据：例如，拥有更多高购买倾向线索的销售人员将被设定更高的年度目标。
案例研究#1
我们以一家大型电力装备制造商为例。该公司为其现有客户群提供长期服务合同和单次服务，但在优先选择有潜力的客户方面面临挑战。为此，公司启动了一项基于高级分析的客户细分计划。他们筛选了客户账户中的现有数据，包括：
- 服务需求是否与停电相关
- 销售类型（零部件、服务、升级或维修）
- 产品具体信息，如当前设备的使用年限
- 客户关系的持续时间
- 近期销售行为，例如价格敏感度和品牌忠诚度
- 客户规模和所在地
通过这种分析，公司将客户分为高、中、低三个购买倾向类别。同时，他们建立了两种模型——一种基于停电情况，另一种基于其他需求相关的销售——并根据交易的金额对潜在的售后市场产品进行分类。
分析结果表明，销售团队应优先关注39%的客户群——即那些具有高购买倾向的客户（这些潜在客户应该在较短时间内得到资源分配），其次是那些具有中等购买倾向的客户（尤其是有潜在销售机会的客户）。最终，这种分析方法帮助公司在没有增加销售资源的情况下，实现了服务收入30%的增长。
案例研究#2
一家航空航天供应商因内部系统问题和市场信息不透明，难以获取充分的客户数据。为此，该公司采取了一种另辟蹊径的方法，通过数据分析来提升售后市场的盈利能力。他们重点关注了占售后市场收入大部分的备件，从客户角度评估价格调整的可接受程度。备件分类基于以下三个维度：
- 该零件对平台性能和安全性的重要程度，即缺少该零件会导致平台无法飞行；
- 市场上是否存在第三方生产的替代品；
- 零件的使用方式：是直接在平台上更换，还是作为复杂维修的一部分，从而影响维修商的商业模式。
基于这三个维度，通过统计方法将超过40,000个零件划分为七个类别。分析每个类别后发现，如果某些零件历史上涨价幅度较小，或者其价格成本倍数低于类别平均水平，那么这些零件就存在提价空间。
这种方法使得公司能够每年提价约2个百分点，同时保持客户满意度。最终在三年内将利润率提高了25%。
总结
对大多数工业装备制造商而言，售后服务是一个尚未充分开发的重要收入来源和增长机会。对于愿意重视这一领域的制造商来说，这是一个相对容易且能快速获得回报的方向。
