Leveraging data analytics for value creation in after-sales : case study of an international manufacturing company

Abstract

The role of data analytics in after-sales operations has become increasingly critical for manufacturing companies seeking to enhance value creation, optimize processes, and gain a competitive edge. This thesis explores how data-driven decision-making can be leveraged within an international manufacturing company to improve after-sales services and enhance internal handover processes between capital project sales and after-sales teams.

The study examines the integration of data analytics into after-sales functions, focusing on its application in customer segmentation, predictive maintenance, and proactive sales strategies. By transitioning from reactive service models to data-driven proactive approaches, companies can not only improve operational efficiency but also foster stronger customer relationships, increase revenue potential, and reduce service costs.

The research employs a mixed-methods approach, combining an extensive literature review, a quantitative data analysis, and qualitative insights gathered from industry professionals through interviews. A data analytics tool was developed as part of the empirical study to provide greater visibility into after-sales opportunities and support strategic decision-making. The findings indicate that structured data utilization enhances internal handovers, improves after-sales performance, and strengthens customer retention.

Data-analytiikan rooli myynnin jälkeisissä toiminnoissa on noussut yhä kriittisemmäksi teollisuusyrityksille, jotka pyrkivät parantamaan arvonluontia, optimoimaan prosesseja ja parantaa kilpailuetua. Tässä diplomityössä tutkitaan, miten dataan perustuvaa päätöksentekoa voidaan hyödyntää kansainvälisessä teollisuusyrityksessä myynnin jälkeisten palvelujen parantamiseksi ja sisäisten luovutusprosessien tehostamiseksi.

Tutkimuksessa tarkastellaan data-analytiikan integrointia myynnin jälkeisiin toimintoihin ja keskitytään sen soveltamiseen asiakassegmentointiin, ennakoivaan kunnossapitoon ja proaktiivisiin myyntistrategioihin. Siirtymällä reaktiivisista palvelumalleista dataan perustuviin ennakoiviin lähestymistapoihin yritykset voivat paitsi parantaa toiminnan tehokkuutta myös edistää vahvempia asiakassuhteita, lisätä tulospotentiaalia ja vähentää palvelukustannuksia.

Tutkimuksessa hyödynnetään useampaa eri tutkimusmenetelmää, jossa yhdistyvät perusteellinen kirjallisuuskatsaus, kvantitatiivinen data-analyysi ja alan ammattilaisilta haastattelujen avulla kerätyt kvalitatiiviset näkemykset. Osana empiiristä tutkimusta kehitettiin myös data-analytiikkatyökalu, jonka avulla saadaan parempi näkyvyys projektimyynnin jälkeisiin huoltoliiketoiminnan mahdollisuuksiin ja tuetaan strategista päätöksentekoa. Tulokset osoittavat, että jäsennellyn tiedon hyödyntäminen tehostaa sisäisiä projekti luovutuksia, parantaa myynnin jälkeistä suorituskykyä ja vahvistaa asiakaspysyvyyttä.