富有使命感的专业团队
 

优赛思提供先进的咨询与软件解决方案,这有助于我们的汽车客户利用高绩效的零售网络来扩大市场份额并增提高利润率。在过去 35 年内,我们的全球汽车零售绩效专家团队为全球范围内的 60 多个国家和地区的几乎所有 OEM 厂商都曾提供指导,且这种情况还将继续。

我们的工作:

优赛思利用科学的分析、程序优化的软件及经验丰富的顾问团队帮助汽车制造商更为有效地评估、组织及管理其经销商网络和营销方案。借助于优赛思的解决方案,我们的客户不仅可以积极响应市场需求,而且可形成绩效与利润率的优势,从而持续保持领先。

科学的分析可以优化客户的业务流程,以最大限度地实现回报与收益。我们在处理与管理复杂数据集方面拥有专业的知识与技能,从而不断丰富我们的分析流程,以便能够按照科学的方法识别推动绩效改进的关键指标并提出可行性见解。

程序优化的软件将我们特有的分析流程与指标嵌入可配置软件中,该软件完全由公司内部专门针对汽车行业研发。这样,客户便能够自动操作各种流程以最大限度地实现高效运营,同时,他们还可跟踪并管理关键绩效指标,进而实现持续性改进。

经验丰富的务实型顾问团队在汽车行业拥有大量的亲身经验,无论直接为 OEM 厂商或是其代理合作伙伴工作,均能够发挥重要作用。我们深知客户的业务状况,并能够在促进销量的提高或降低系统的成本方面迅速伺机而动,从而推动业务的发展。


我们的驱动力:

我们的首要目标,也是最重要的目标,即是为客户提供最为丰硕的成果。为实现这一目标,我们采用科学和数学的方式来揭示客户业务中通常非直观的驱动因素,当给予适当关注时,这些因素即可产生实际影响。我们科学严谨的工作态度与天生的求知欲和进取精神促使我们竭诚为全球各地的每位客户提供前瞻性信息。

以结果为导向:我们提供的独特见解有助于客户做出更为明智的决定,以实现有形的商业利益。

求知欲:我们对工作怀有一颗热诚之心。科学的求知欲,促使我们发掘潜在的机遇。

善于分析与精确的态度:我们的专业知识及产品均采用最前沿的科学理论来分析复杂的数据。


我们的发展历程

1977 年,密歇根州底特律韦恩州立大学的 Jim Anderson 教授听说,凯迪拉克遇到了一个极为特别的营销问题,该问题采用现有技术“无法得到解决”。他率先使用了基于计算机生成的点映射概念,以及汽车网络规划策略。时至今日,该策略仍被视为业界的标准与主导。Anderson 在密歇根州底特律创立了优赛思,专门为客户提供各种解决方案。

凯迪拉克是 Anderson 的第一个客户,直至 34 年后的今天,该公司仍然在使用我们的产品与服务。公司从专注于汽车网络规划的个人公司开始发展,而后逐渐壮大成为在全球范围内拥有 18 家办事处及 750 逾名员工的公司。公司为汽车零售业务的各个领域提供咨询服务,从网络规划到经销商绩效改进,再到潜在客户管理与营销优化,非常全面。最为重要的是,我们一直在不断发展。

慈善事业:

优赛思致力于实现 Jim Anderson 提出的伟大愿景,即科学技术与企业家精神的有效结合去发掘并创造机会让人们的生活变的更加美好。一直以来,这一愿景鼓舞着 Anderson 通过优赛思回馈社会以及分享其坚定信念的教育组织。这些慈善活动包括捐助密歇根州康复研究院设立“脊髓损伤项目”,以及资助韦恩州立大学成立“工程风险投资项目”,以帮助学生成为成功的企业家。优赛思同样鼓励内部员工做出善举,例如将他们的业余时间投入到当地的慈善活动中。

获得的奖励:

2011 Innovation Michigan Award Finalist

  • Honors Michigan innovators that are helping transform the changing economy through entrepreneurism

2011、2010、2009 年入选“美国Inc 杂志500 I 5000 强”

  • 该榜单列出了美国发展最快的公司

2010 年荣获“克雷恩企业家奖”

2010 年荣获“克雷恩年度最佳首席财务官奖”

2010、2008、2006、2005、2003、2002 年荣获“本田首选合作伙伴奖”

  • 该奖项专为表彰拥护本田经营理念(即超越客户的期望)的供应商

2010 年荣获“创建最富有竞争力的城内公司 100 强”大奖

  • 该奖项旨在奖励在美国城内地区发展最快的公司

2010 年荣获“克雷恩最受关注公司 25 强”大奖

2008 年荣获“克雷恩小企业奖”

2008 年荣获“丰田首选合作伙伴奖”

  • 该奖项旨在表彰在向销售与服务部门提供战略性营销支持方面表现出色的公司

2002 年荣获“安永会计师事务所年度企业家大奖”

1998、1997 年荣获“美国计算机协会 KDD 杯:挖掘者金奖”

  • 一项关于“知识发现与数据挖掘 (KDDM)”工具的竞赛