精益管理作为企业修炼的内功很多时候被企业管理者们放弃。是随热钱而动,疲于奔命地抢占各电商入口,生怕错失客户,还是专注修炼内功,着力提升内部管理效率,更好地黏住客户?面对选择,不少经销商曾一门心思选择能够带来更直接收益的前者,不过最近这股风势有所逆转,精益管理被更多经销商频频提及。
正如一位经销商在采访中坦陈:“这一年多我的企业面对两个冲击让我寝食难安,一个是市场,一个是互联网。业内都在说要拥抱互联网、‘+互联网’,但要是这么盲目‘+’下去,就要把我们经销商‘+’没了,现在我终于意识到抵御市场寒冬靠的还得是经销商的内功。”
当我国汽车市场从以产品为导向的卖方市场向以消费为导向的买方市场过渡;当工业4.0与“互联网 ”思想从上 游生产制造端传导至下游消费服务端。为此不少经销商乃至后市场服务商开始关注如何以信息化助力精益管理,打造高效的财务业务一体化体系,提升大型企业的 透明度和管理水平,从而改善自身运营能力和效率,实现可持续发展,已成为业内共识。在此背景下,最近业内几桩合作显得格外瞩目。
近日,专注独立售后维修保养服务的杭州中德汽车维修有限公司宣布与汽车经销商集团管理系统解决方案提供商CDK Global合作,借助后者提供的Au-toline Drive管理系统实施即将在全国范围内启动的大规模业务扩张行动。
无独有偶,10月底,国内企业软件及云服务提供商金蝶集团携手综合性经销商集团厦门国贸成立合资公司,以 创新的ERP 云服务的业务模式助力经销商的转型。而在前不久举行的2015中国汽车流通行业年会上,与会经销商普遍关注的话题除了如何与电商竞合及如何 布局后市场业务链,便是如何实施精益管理。与此对应的是,近段时间以来国内外各大ERP系统提供商都不约而同地在中国市场积极布局汽车经销商领域。种种 迹象表明,经销商精益管理的东风似乎已经到来。
集团化及兼并重组发展的需要
虽然市场和政策等外部环境推动经销商逐渐意识到精益管理的重要性,但在迈向精益管理之路上却并不乐观。相 比国外汽车成熟市场,国内经销商做百年老店的意愿并不强烈,在管理中则体现在对数量、结果指标的要求远大于质量、过程指标,对管理工具的诉求也是短期能否 见成效。“这与中国汽车市场发展时间尚短以及经销商管理意识尚待启蒙有关。”记者在对CDK Global大中华区总裁忻海洪采访时,他说,“不过从经销商对CDK Global关注度的变化已经可以感受到,经销商对精益管理的渴求已经从嘴上落到实际,特别是在经销商集团化发展及兼并重组步伐加快的背景下,主动找到 其寻求业务解决方案的经销商数量已有明显增长。”
广汇汽车公司首席财务官卢翱在今年广汇ERP系统上线时说:“广汇汽车实施ERP系统的目的是要旗下无论身处 新疆还是四川的4S店,都要遵循一套标准的业务流程,实现各店数据的及时、准确、透明、可追溯,为经营管理和决策提供依据,也为新建店和收购店快速融入广 汇体系提供系统保证。”
让财务与业务一同流动
忻海洪告诉记者,在与国内经销商的沟通中发现,由于厂家和经销商集团对4S店管控的诉求不同,一家4S店会使 用多套管理系统,而因此导致的重复录入的现象很普遍,但令经销商更为痛苦的是4S店各项业务的配套系统相互割裂且与财务系统需要重复输入。ERP系统的核 心应是财务业务一体化,每单业务的背后不应只是产品等业务信息的流动,还要需要有每单业务与之对应的财务信息的一同流动,让财务部门承担对业务部门的事中 管控而非事后管控。
流程管控一直是国内经销商的软肋,而ERP等信息化管理系统的应用正是经销商改善流程管控的重要手段,但忻海 洪却发现,CDK Global在为经销商开发系统时,经常会听到类似“你们系统的流程节点太多,操作繁琐,不能一步到位”的抱怨,但系统之所以如此设计是基于欧美市场汽车 经销服务业多年的经验积累,只有将各关键节点上的不同决策人加入进来,才有助于加强流程管控。
在被问到中国经销商与其日本、美国、英国等国客户对管理系统的诉求有何不同时,忻海洪以CDK Global在日本最大的客户——销售进口车的老字号YANASE为例。这家经销商集团成立已有百年,品牌影响力已超过车企品牌,日本消费者甚至以在 YANASE购车为荣,而非所购车辆高端与否。尽管日本移动互联网的发展和应用也走在国际前列,但YANASE对管理系统的要求不在能够覆盖多少种业务 上,也不在管理工具的技术便捷性上,而是力求系统在业务管控上不断深挖,甚至触及到文化层面。
经过这两年的市场洗礼和行业洗牌,国内不少经销商集团有意识地从大向强转型,逐步具备了做百年老店的体量和资 源。对此,忻海洪建议,中国车市进入新常态,经销商应该逐渐接受利润率长期保持在个位数的事实,摒弃赚快钱的投机心态,将发展重心从求规模、增速转向塑品 牌、打造百年老店,同时对于电商、“互联网 ”、大数据的认识不再局限在浅层次地拼价格、抓销量,而是本着共建行业健康生态环境的心态,为今后大数据的应 用添砖加瓦。
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