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买过车的朋友会发现,同一款车不管在哪个4S店去买,基本上价格都相差不大。即使有些差别,也是带着附加条件的,比如要做些加装需要额外再付一下费用。为什么汽车4S销售行业需要商业智能BI?就是因为在汽车4S销售行业,新车销售基本上是不赚钱的,那就只能在买完车之后的售后阶段来赚钱。这样就意味着一辆车卖给一个客户,如果以后这个客户再也不回到店里面做保养、维修、买保险,实际上4S店就赚不到什么钱了。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

这就是汽车4S销售行业中的两大突出问题:新车业务不赚钱,售后客户流失严重。售后的客户一旦流失,是很难再回头的,做好商业智能BI用户留存分析提升留存率是个关键。

商业智能BI返厂频次分析

那么在汽车4S集团的商业智能BI销售分析中就有一个非常重要的指标,就是返厂频次。返厂频次就是一台车一年回4S店的次数,不同的门店、不同的品牌返厂频次可能不同,有什么分析价值呢?

比如横向比较4S集团下的所有门店的返厂频次,A门店返厂频次是1.42次,B门店返厂频次是1.62次,中间只有0.2次的差别,从数字上感觉差别大吗?是不大的,但是我们来做一次简单的商业智能BI分析。假设A门店有4000个基盘客户,其中哪怕只有1000个基盘客户的返厂频次能够增加0.2次,就意味着一年可以增加 1000 乘以 0.2 就是200台车返厂。每次保养的消费平均 1000 元,200台车的返厂就可以增加 20万的销售收入,这只是一个门店的,如果有十个门店每个门店的返厂频次都可以提升0.2次,就是200万的收入。五十个门店,上百个门店呢,就意味着每年可以提升千万以上的直接效益。

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根据商业智能BI 分析可以看出,除了正常保养之外,每台车每次返厂就为4S店增加了一次与客户接触的机会,就多了一次业务触达的机会。比如续保、改装装潢、二手车、新客户介绍,保险在这个4S店买的,事故车维修就会找这家4S店,诸如此类的消费,这些都是长期的间接效益,重要的是培育众生客户。

商业智能BI精细化管理

同样的品牌,为什么有的门店返厂频次就高,为什么有的门店就低,这背后其实就涉及到了4S门店的业务管理和服务管理问题,也是商业智能BI精细化管理的发力点。特别在售后阶段,接待人员、接待流程、接待规范就显得很重要,比如保养车间的规范性和透明度,比如在保养的时候之前每次都能剩下一点留给车主,但之后在每次保养的时候说全部都用完了,车主就会在心里想是不是4S店偷我机油了。

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还有在保养的时候,每次就推销一些可做可不做的保养项目,额外需要让车主花费很多的钱,这样信任感就慢慢没有了,车主可能下次就不会回到这家4S店转身去别的4S店了,或者慢慢的就直接到外面去做保养了,这样用户就逐步流失掉了。还有到了该保养的时候,没有及时提醒车主做保养,车主一直拖着不回店,这样平均的返厂频次也会掉下来,长期下来,没有商业智能BI对用户行为的精细化分析以及客户维护,用户会持续流失。

所以,到最后其实大家可以发现,商业智能BI、数据分析到最后还是会聚焦到企业的业务问题和管理问题,通过可视化图表的指标对比差异或者变化来定位业务上的一些问题,通过分析找到背后的原因,最后就是自身的业务和管理要针对性的做出一些改变,再回到数据分析持续跟踪和验证,这就是商业智能BI和数据分析的价值所在。

http://www.dtcms.com/a/435344.html

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