鉴于跨国制造型企业HG公司销售市场疲软,售后成本居高不下且矛盾日益凸显的大背景下,本文针对该公司存在的售后成本控制问题进行分析,重点选择售后服务成本控制中指出占比最高、问题最为集中的的退换机业务进行专项性分析,尝试通过各类数据信息,获取管理决策所需的重要依据。因退换机业务涉及到服务领域的呼叫中心、外勤业务、技术支持、商务控制等方面,其业务的复杂性和典型性,决定了以退换机业务为起点寻找节约成本的方法,对于售后其他业务有很强的借鉴性。本文通过对退换机业务的过程剖析,分析退换机产生的类型,存在的问题及其成因,针对性的收集各业务节点的数据信息,进行清洗、归纳、整理。针对HG公司业务系统和控制管理系统完备,保存海量业务数据、数据类型多样等特点,尝试运用大数据的方法,将看似无关的数据信息分类汇总,进而利用人工神经网络等无监督学习算法进行分类处理,找到各数据之间内在的关联性以及对成本的驱动性。基于目前HG公司对于售后服务成本控制管理中存在的关键问题点退换机问题的处理方法,我们尝试对于退换机服务中效费比最低的,出于客户关怀而非机器自身质量原因导致的退换机行为进行大数据分析挖掘,找出对于该类事件最具有指征性的因素,并尝试在后续的售后服务管理中,采取主动干预和过程管控的方式。针对性提出对策建议、管理办法、售后服务话术、优惠服务政策等方式,区分服务场景和服务策略,制定标准化退换机服务流程来尽可能降低该类事件的发生频率,降低因客户关怀带来的无偿退换机业务量,降低HG公司在售后服务中因退换机业务带来的成本。从而,以退换机事件为起点,拓展到售后业务的其他领域,进而形成针对整个业务链条的全面成本控制,最终实现售后业务成本控制的目标,达到从“做了算”到“算了做”,“事后控制”到“事前控制”的优化升级。