По мнению руководства компании Caterpillar, её дистрибьюторы упускают ежегодно прибыль в размере около $9–18 млрд только из-за того, что не внедряют технологии обработки «больших данных». Они не используют сведения о клиентах в режиме реального времени, не анализируют их потребности достаточно глубоко и не обмениваются данными друг с другом.
Основанная в 1925 году Caterpillar сегодня известна как крупнейший производитель землеройной техники и специализированного строительного оборудования. Она открыла в общей сложности около пятисот представительств на всех материках, кроме Антарктиды.
Как и многие конкуренты, Caterpillar интегрировала в своё оборудование современные средства автоматической диагностики. Более 3,5 млн единиц техники оснащено датчиками, которые собирают данные о состоянии ключевых узлов, их режимах работы и степени износа. Это помогает владельцам оптимизировать использование техники, управлять затратами на ГСМ и техническое обслуживание.
Если информация будет умело использоваться дилерами, это повысит уровень сервисного обслуживания. Они смогут прогнозировать возникновение неисправностей, заранее заказывать запчасти в необходимом объёме и планировать профилактическое обслуживание техники, что уменьшит время её простоя. В целом технологии Big Data позволят клиентам более эффективно управлять своими парком машин.
По словам руководителя отдела продаж Стю Левеника (Stu Levenick), крупные дистрибьюторы уже берут на вооружение методы анализа данных. Однако многие региональные представители всё ещё действуют неэффективно. «Дилеры с низкими показателями используют до сорока процентов возможностей», — сказал Левеник на встрече с аналитиками в Лас-Вегасе.
«Ожидания покупателей изменились, — говорит Левеник. — Сегодня клиенты часто работают сразу с несколькими дилерами по всему миру в поисках лучших предложений и сервиса».
Сотрудничество между дилерами Caterpillar ещё не налажено в необходимом объёме. Часто фирмы действуют сами по себе, особенно когда дело доходит до послепродажного обслуживания клиентов или поставок в удалённые регионы.
К примеру, в Австралии на четырёх дилеров приходится в общей сложности более ста складов. Когда клиент в Перте обращается за ремонтом, то в его городе запчасти может не оказаться. Скорее всего, она есть на одном из соседних складов у другого дилера. Поскольку представители компании в Перте и Мельбурне не общаются между собой, каждый делает заказ на доставку из-за океана.
Ключевым показателем эффективности дилеров в Caterpillar указывают период, в течение которого региональный представитель способен выживать на обслуживании уже реализованной другими дистрибьюторами техники, не продавая самостоятельно ни одной единицы.
Связано это с тем, что рынок аренды оборудования сейчас развивается активнее, чем прямые продажи техники подрядчикам. Это меняет приоритеты и создаёт новые проблемы, поскольку экономическая модель была разработана в Caterpillar век назад, в период индустриального бума. Она просто не рассчитана на схемы проката при современных объёмах. Арендный бизнес требует огромного количества оборотных средств, которые приходится изымать из других сфер деятельности компании.
После рекордной отметки в $65,9 млрд в 2012 году доходы от продаж у Caterpillar упали почти на 16%. Основная причина — уменьшение мирового объёма капиталовложений в горнодобывающую промышленность. В текущем году продажи могут снизиться ещё на 5% из-за низкого темпа восстановления строительного рынка.
«Сейчас происходит финансовое давление со стороны заказчиков на дилеров — и в конечном счёте на нас», — говорит исполнительный директор Дуг Оберхельман (Doug Oberhelman).
Дополнительное давление оказывает возрастающая конкуренция с азиатскими фирмами, которые с каждым годом всё активнее теснят вчерашних лидеров. Сегодня Caterpillar необходимо реорганизовать бизнес, повысить уровень сервиса и научиться предугадывать желания клиентов, чтобы оставаться не только известным производителем, но и ведущим поставщиком спецтехники номер 1. Сделать это можно за счёт интеграции дилеров и их информации с применением технологий обработки «больших данных».