부품(2차) 시장 서비스 유익 흥미로운 한글 외신




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맞는 고객을 선정할 때 성장의 기회를 맞게 될 것

Guy Benjamin, Harold Brink, Florent Kervazo, Hugues Lavandier, Ilan Rozenkopf
2019.01

부품(2차) 시장 서비스(Aftermarket Services)에 금광이 잠자고 있다. 하지만 회사들은 먼저 땅을 팔 장소와 얼마나 힘들지를 알 필요가 있다.

산업용 상품 제조사에게 있어서, 신제품 개발을 통한 유기적 성장을 확보하는 일은, 장기적 혁신이 그런 것과 같이, 속도가 느리고, 비용이 많이 들며, 위험하다. 회사들은 새로운 제공물(상품)이 구매자들과 공명이 잘 되는지 여부를 파악하기 전에 R&D, 프로토타이핑, 소비자 조사, 마케팅에 수년의 기간과 수백만 달러의 비용을 고민하지 않고 소비하고 있다.

이와 대조적으로, 부품(2차) 시장 서비스를 통한 성장은 비교적 신규 수익 흐름으로의 단기적이고 직선적인 경로를 제공한다. 회사들은 부품(2차) 시장 서비스로의 자사 접근법을 개선함으로써, 기존 고객 데이터와 함께 기존 포트폴리오와 설치 기반을 활용하여 고객을 분류하여 가장 매력적인 우위 사업 부문에 자원을 집중할 수 있다. 그로 인해 더 크고 장기적인 투자를 통해 회사를 지속할 재무 실적을 향상한다.

그러나 성공을 위해 산업용 상품 제조사들은 자사 고객 기반을 이해하여 고객들이 부품(2차) 시장 서비스를 구매하는 동향에 따라 목표 고객을 정해야 한다. 다시 말해서, 이러한 고객들이 제품이 아닌 어떤 것(예를 들면, 부품, 유지보수 계획, 물류 지원, 혹은 부품 관리 서비스)을 구매할 가능성이 얼마나 되는가를 파악해야 한다.

제조사들은 이러한 고객들을 이미 알고 있지만, 그들의 영업력은 가망 구매자의 우선순위를 설정하는데 요구되는 규모 혹은 기술이 부족할 수 있다. 하지만 자사 내 외부의 고객 및 시장 데이터를 활용함으로써, 제조사들은 진보된 분석 기법을 적용하여 서비스를 구매하는 동량을 정량화할 수 있으므로, 이에 따라 자사 고객들을 분류할 수 있다.

자사 고객 기반을 이해하고 있는 산업용 제품 제조사들은 부품(2차) 시장 서비스의 우선순위를 적절하게 설정하고, - 설비, 신규 제품 개발, 혹은 비용 절감 프로그램에 대규모 투자를 할 필요 없이 - 3~5년 이내에 서비스 수익을 30~60%까지 신장시킬 수 있는 업무 활동에 주력하고 있다. 게다가 이러한 성장은 현금 흐름에 직접적으로 자금을 공급하여 사업 주기를 거치는 동안 안정되는 경향을 보인다. 그리고 단지 몇 주 내에 수익을 내는 경우를 발견할 수 있다.

부품(2차) 시장의 기회 이해

산업용 제품의 부품(2차) 시장 서비스는 예비 부품부터 현장 운용 소프트웨어, 수명 종료 처리 서비스(end-of-life services), 가동 시간 보장(혹은 “시기에 따른 성능 조절(power-by-the-hour arrangement)”로 알려져 있음)까지 광범위한 제공물로 구성된다. 정리하여 살펴보면, 이러한 제공물들은 개척한 회사가 거의 없는 대규모 가치 생성처(value pool)를 창출하는데, 왜냐하면 그 제품을 판 회사가 아니라 종종 다른 누군가가 이러한 서비스를 제공하고 있기 때문이다.

결론적으로, 대부분의 산업에 있어서 장비 외에 서비스를 구매하는 고객의 비율은 낮다. 예를 들어, 농업 부분에 있어서, 가장 높은 성과를 내는 제조사들 사이에서 서비스용품 시장은 일반적으로 평균 설치 규모의 절반 이하를 차지한다. 전력 발전 장비, 소형 전기 장비 민간 항공 우주산업과 같은 다른 산업들에서는, 업계 최고 기업들이 부품(2차) 시장 점유율의 80%를 초과하고 있는 것을 포함하여, 낮은 성과 회사와 높은 성과 회사 사이에 큰 불균형이 있음을 보여주고 있다(그림 1). 여기에 제조사들이 향상될 의미 있는 공간이 남아 있다.
[그림 1]

제조사들의 부품(2차) 시장 영업률은 산업별로 차이가 크다.

본래의 장비 제조사 간 부품(2차) 시장 수혜 1 점유율, %

가장 낮은 성과 회사

가장 높은 성과 회사

농업용 장비

전력 발전 장비

소규모 전기 장비

민간 우주항공산업

1 부품(2차) 시장 서비스를 구매할 설치 기반의 비율


재정적 보상이 중요할 수 있다. 터빈과 엔진과 같이, 대형 회전 장비 - 서비스가 복잡하고, 비교적 높은 실패율을 가지고 있으며 고객 관계가 장기적임 - 에 있어서, 서비스의 생애주기 내 수익은 본래의 장비 판매에서 얻는 수익을 초과할 수 있으며, EBIT 마진은 4배 정도로 매우 높을 수 있다(그림 2). 이와 대조적으로, 전력 송전 및 배전 같은 산업의 경우, 이 산업은 실퍠율(그리고 서비스 필요성)이 낮아, 기회는 보다 적을 수 있다 - 그러나 이 부문에서 조차 EBIT 마진의 차이는 클 수 있다.
[그림 2]

부품(2차) 시장 서비스의 마진은 종종 신규 제품의 마진의 7배 정도로 높다.

EBIT 1 마진, %

서비스

신규 장비

대형 회정 장비

건설 기술

전기 장비

1 이자 및 세금 납부 전 수익


성장 잠재력을 감안하면, 왜 보다 많은 제조사들이 부품(2차) 시장 서비스를 판매하는데 집중된 노력을 기울이지 않는지 궁금한 것이 당연하다. 우리가 체험한 바에 따르면, 그들은 많은 오해를 가지고 있다. 그중 한 가지 오해는, 제조사들이 부품(2차) 시장 서비스에 전념할 영업 자원을 가지고 있지 않다는 것이다. 그들의 현장 팀들이 장비 판매에 너무 바빠서 - 거래 규모가 큰 것은 인정한다 - 서비스 사업에 집중하기 위해 인력을 떼어낼 수 없다. 다른 제조사들은 부품(2차) 시장 서비스에서의 성공에는 전략적 재기동(reboot)이 필요하다거나 지정 서비스 조직을 창출할 필요가 있다고 생각할 수 있다. 우리 체험에 따르면 이러한 생각 모두 근거가 없다는 것이다.

이와 반대로, 부품(2차) 시장 서비스에서의 성공은 회사의 전략이나 조직 구조와 무관하게 다가올 수 있다. 그 이유는 무엇일까? 우리는 부품(2차) 시장 서비스가 경영의 문제라는 것을 발견했다. 신규 전략이나 지정 사업 조직이 필요하지 않다. 영업력의 효과성을 개선한 회사들은 자사 고객들이 서비스를 구매하는 동향을 객관적으로 이해함으로써 승리를 거두게 될 것이다.

“구매 동향(Propensity to Buy)” 접근법 전개

이러한 목표를 달성하기 위해, 산업용 제품 회사들은 고객의 구매 성향 - 예. 부품(2차) 시장 서비스를 구매할 공산 - 을 이해하기 위해 자사 설치 기반을 분석할 필요가 있다. 이 말이 뻔한 공식처럼 들리겠지만, 실제로 이렇게 하는 회사는 거의 없는 실정이다. 장비 판매를 위해 고객에 대한 섬세한 목표 설정(targeting) 및 우선순위 설정(prioritisation)을 적용하는 많은 제조사들이 부품(2차) 시장 서비스에 대해서는 이와 같은 접근법을 적용하지 않는다. 회사들이 전형적 판매 선도를 위해 부족한 고객 정보에 기반해 활동하는 것보다 기존 고객 정보를 통해 부품(2차) 시장 대응을 위한 더 많은 정보를 가지고 있음을 감안할 경우, 이러한 방식으로 잠재 서비스 구매 고객을 분류하는 것은 어렵지 않을 것이다. 예를 들면, 건강관리 기술 제조사는 자사 고객들이 사내 유지보수 팀을 가지고 있는지 여부를 알아보았다. 다시 말해서 이러한 고객들은 부품(2차) 시장 서비스를 구매할 성향이 많지 않을 것임을 의미한다. 이와 마찬가지로, 고객의 지리적 위치를 살펴보는 것은 제조사들이 폭풍으로 인한 송전 정지의 상대적 가능성에 따라 고객들이 백업 발전기를 필요로 할 것이라는 견해는 발전시키는데 도움이 됐다. 

이러한 데이터를 취합 정리하고 고객 및 시장에 대한 외부 공개 정보로 보완함으로써 회사는 분석 기법을 실행해 고객을 3 가지 카테고리로 묶을 수 있다:

1) 구매 성향 높음
2) 구매 성향 낮음
3) 중간 혹은 경계에 있음(그림 3).
[그림 3]

승률, 거래 가치, 그리고 구매 성향을 결합하여 어디에 영업 노력을 투자할지를 보여 준다.

영업 노력 집중 영역: 구매 여부의 경계선에 있지만 승률 및 거래 가치가 더 높다.

과도한 투자 지양: 구매 성향이 이미 높거나 거래 가치가 낮다.

최소한의 노력만 투자: 승률, 구매 성향, 거래 가치가 모두 더 낮다.

Y 축: 각 카테고리의 고객 점유(총 = 100%)

거래 가치($)

X 축: 구매 성향 점수


고객 규모와 함께 이러한 종류의 분류는 반 직관적 선택(counter-intuitive choices)으로 이어질 수 있다. 영업 노력에서 가장 문제가 되는 것은 2) 번 카테고리다. 공산이 높은 그룹의 고객에 대해 영업 팀은 최소한의 접촉으로 거래에 다가갈 수 있는 가능성이 있다. 이와 마찬가지로, 공산이 낮은 그룹에서 회사는 이러한 고객들이 아마 설득 가능성이 없다는 것을 이해하고 이메일이나 제3의 마케팅 회사와 같은 저 비용 자원에 대한 접근을 제한할 것이다. (여기서 경고 하나: 제조사들은 여전히 자사 최고의 자원을 이 두 카테고리에 속한 많은 대형 고객들에게 집중하기로 결정할 수 있다. 왜냐하면 이러한 고객들은 규모에 상응하는 대규모 잠재 서비스 수익에 대한 가능성을 가지고 있기 때문이다.)

세 번째 그룹 - 2) 번 카테고리 -에 대해 개인 접촉, 대상에 맞는 제공물, 기타 인센티브를 통해 영업력의 관심과 자원을 우선 배치해야 할 것이다. 예를 들면, 제조사 영업 팀은 고객 구분 없이 그들과 접촉하는데 동일한 시간을 소비하고 있었다. 구매 성향 접근법을 활용하고 진보된 분석 기법을 적용한 후부터, 그 영업 팀은 2) 카테고리 고객들에게 50~60%의 시간을 사용해 3개월 이내 $3천만 - 10% 향상 - 까지 서비스 수익을 향상할 수 있었다.

고객 우선순위 선정에 데이터 기반 수단을 사용함으로써, 회사들은 과거 영업 직원이 사용하곤 했던 직감적 직관법 대신, 전략적 고객 대응 계획을 창출할 수 있다. 리더들은 조직적 사각 지역으로 인해 간과한 영업 기회를 식별할 수 있으며, 적절한 빈도로 맞는 고객을 만나도록 보장할 수 있다. 오늘날 궁극적으로 서비스를 구매하지 않는 성향이 높은 고객들 조차, 이러한 종류의 상호작용은 장기적 관계를 강화함으로써 향후 예산 및 기획에 영향을 미칠 수 있다.

영업력 투자 우선순위 선정에 필요한 라이브 대시 보드에 정보를 제공하고 신규 장비 판매 및 갱신된 고객 및 시장 정보를 포함한 신선한 데이터를 지속적으로 업데이트하는 것이 이러한 통찰이 실행 가능하다는 것을 확실히 하는 방법이 될 수 있다. 이상적으로는, 이러한 대시보드가 심지어 자원 우선권의 품질 및 구매 성향 점수에 가중치를 받은 각 영업 대표에게 목표 지정을 할 수도 있다. 또한 이 정보는 영업력 성과 관리에도 공급된다: 예를 들면, 구매 성향이 높은 실마리를 많이 가진 영업인원은 더 높은 연간 목표를 가지게 된다.

사례 연구 # 1

대형 전력 장비 OEM의 사례를 보자. 이 회사는 설치 고객 기반에 단발적 서비스와 함께 장기 서비스 계약을 제공하고 있다. 하지만 유망한 실마리에 우선순위를 설정하는데 곤란을 겪고 있다. 이 회사는 진보된 분석기법에 따른 고객 분류 계획을 발표했다. 이 회사는 다음을 포함한, 고객 계정에서 이미 손에 쥐고 있던 데이터를 선별했다:

- 서비스 기회가 송전 정지와 관련되어 있었는지
- 영업 유형(부품, 서비스, 업그레이드, 수리)
- 현행 장비의 사용기간을 포함한 제품별 정보
- 관계의 기간
- 가격 민감성 및 브랜드 충성도와 같은 최근 영업 행위
- 고객 규모 및 위치

이 분석을 통해 이 회사는 고객들은 고, 중, 저의 3 가지 구매 성향 카테고리로 묶었다. 또한 2 가지 모델을 구축했다. 하나는 송전 정지에 따른 것이고 다른 하나는 다른 필요와 관련된 영업에 기반한 것이다. 또한 거래의 가치($) 별로 잠재적 부품(2차) 시장 제공물을 분류했다.

분석 결과 영업 팀별로 우선순위를 지정해야 할 39%의 고객 기반이 나타났다 - 이 고객들은 높은 구매 성향(비교적 단기간에 자원 우선권이 할당되어야 한다)이며, 중간 구매 성향을 가진 고객(특히 잠재적 판매 가능성을 가짐)이 그 뒤를 잇고 있다. 결국 이 분석은 제조사 영업 자원 증가 없이도 서비스 수익에서 30% 향상을 이끌어 냈다.

사례 연구 # 2

한 항공우주산업 공급자는 내부 시스템 문제와 투명하지 않은 시장 분위기로 인해 사용할 수 있는 고객 데이터가 충분하지 않았다. 이 회사는 데이터 및 분석 기법을 활용해 부품(2차) 시장 수익성을 향상하기 위해, 대안적이고 보완적 접근법을 택했다. 부품(2차) 시장의 대부분을 차지하는 예비 부품을 고객 관점에서 가격 상승의 수용 가능성을 반영하도록 다음에 기반을 두고 하나로 묶었다:

- 플랫폼 성능 및 안전에 대한 부품 필수성, 예. 플랫폼이 이 부품 없이는 날 수 없는 경우
- OEM 구축 부품에 대한 제3자 대안의 사용 가능성
- 부품 활용 유형: 직접 플랫폼에 교체되는지, 혹은 중간 수리 회사의 사업 모델을 중심으로 가격을 책정하는 보다 복잡한 수리 과정을 가진 부품인지 여부

이 3 가지 차원에 기반을 둔 통계 방법론으로 4만 여 개의 부품을 7개 그룹으로 묶을 수 있었다. 예를 들면, 부품이 역사적으로 낮은 가격 증가를 경험했거나 부품 그룹 평균보다 가격-대-비용이 배로 더 낮은 경우, 그 부품의 수준으로 가격 증가 가능성을 입증해 보았다. 이를 통해 이 회사는 고객 만족도 수준을 유지함과 동시에 약 2% p의 상향적 연간 가격 향상이 가능했으며, 결국 3년 후 25%의 마진 증가를 이루어냈다.



부품(2차) 시장 서비스는 대부분의 산업용 제품 제조사에 있어서 가장 큰 수익 및 성장 기회의 미개척 원천이다. 또한 그것은 마땅히 주어야 할 가치가 있는 관심을 부여할 의지가 있는 제조사에게 있어서 비교적 확보하기 쉽고 빠른 사업이다.

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