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4S店二手车，江湖不挨刀，数据撩一撩

本文首发自中国二手车***联盟
【4S店二手车，江湖不挨刀，数据撩一撩】作者系行业资深人士 ， 笔名“二手车老油条”
一个混迹汽车行业20年 ， 经历过保险、维修、新车、二手车、单店、集团、厂家的神秘人 。
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前言：
4S店二手车业务在很多管理者和投资人看来都是头疼的问题 ， 看着大家都挺忙 ， 结果一通下来置换率上不去 ， 单车利润上不来 ， 各个部门还各种扯皮推诿 ， 到底应该如何透过“数据”看“本质”呢？
一说数据分析 ， 这个话题就像“青春期的性关系 ， 大家都说自己懂 ， 可真正懂的却有几人？”
是啊！数据分析没有人不会的 ， 打开Excel表格 ， 一番加减乘除之后 ， 奖罚分明 ， 效果立现 。
真的是这样吗？我们一起来问问自己如下问题：
l数据分析是否包含了过程KPI和结果KPI？
l过程数据之间是否有关联性分析？
l结果KPI是否能追溯到基础时间、个人、事件单位？
l关键KPI的战败分析是否有PDCA的改进方案？
不会吧 ， 一个小小的数据分析是否需要如此小题大做？我的回答是:需要!
数据在复杂事件中不仅仅是业务分析的重要手段 ， 更是提升生产效率的重要因素 ， 假如没有数据支持就会出现“只会正确的做事 ， 不会做正确的事！”的现象 。
如此南辕北辙 ， 往往是：承欢侍宴无闲暇 ， 春从春游夜专夜！一天到晚都在忙啊 ， 很多都是瞎忙 ， 忙给领导看 ， 忙给其他部门看 。
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大道理说了一箩筐 ， 直接进入主题 ， 接下来我将以新车置换业务为主要场景 ， 进入相关数据分析工作的说明:
1.关于过程数据和结果数据 ， 汽车行业大多使用漏斗分析图（复杂流程也有使用矩阵分析图） ， 在以综合置换率为结果KPI的分析过程中 ， 如下数据漏斗展示了４个过程KPI的递进关系 。
首先是：首次进店客户评估率 ， 这个数值往往会被忽略 ， 直接进入订单评估率的考核 ， 若如此就变成了纯粹的新车帮助二手车部门收车 ， 而不是二手车部门通过置换能力帮助新车更好的卖车 。
所以一定要统计首次进店客户评估率 ， 只有把这个数据做好了才能体现二手车部门通力协作能力 ， 二手车把有限的展厅客流做了更好的转化 ，。
不然就是守株待兔式的等待销售顾问出订单 ， 然后像个稽查般的问：兄弟 ， 怎么没有给我评估单子啊？
为了避免这个数据的受益方和考核方产生冲突 ， 我们一般推荐这个数值应该由展厅经理负责 ， 且要在夕会中总结对标 。 （目前限牌城市的首次进店评估率可以做到45% ， 非限牌城市35%）
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2.关于订单客户评估率 ， 这是第一级漏斗数据 ， 开始的的第一层转化率决定了一个团队的效率转化能力 ， 所以要尽量做到最大化 。
这里面不仅仅要把每一个销售顾问的转化率做到量化分析、奖惩到位 ， 还要看一看这个指标是否和其它KPI是否有强关联关系 。
下图可以看到试乘试驾率和订单评估率的关联性是85% ， 而金融渗透率只有9.3% ， 几乎不关联(excel的关联函数=CORREL(数据列1 ， 数据列2)) 。
所以在此案例中要提升订单评估率可以试试提升试乘试驾率则能达到立竿见影的效果 。
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3.已评估客户二次跟进率也是一个特别容易被忽略的过程KPI ， 很多情况下即便有统计也是评估师自己在日常报表中“手工加工”后的数据 ， 往往是为了报告而报告 ， 在咨询行业这样的报告称之为“洞穴报告“ ， 也就是假象数据 ， 输入端就有问题 ， 出来的报告更不用说准确性了 。
所以我们强调一定在每天的晨会中要有二手车经理分配任务 ， 同时最好做到系统自动记录并及时反馈 ， 保证每一个数据都能追踪到人、天、车的最小单位 ， 这样的统计才有意义 。
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4.评估转化率是整个漏斗的最后一个过程KPI ， 俗话说：行百里者半九十 ， 最后一个过程KPI一定要尽量做好全面数据的统计 ， 特别是战败分析 。
有的公司花不少钱请外面的咨询公司来“望闻问切” ， 其目的也是找到相应的改进方案 ， 殊不知最好的改进方案就藏在“战败分析”中 ， 根据战败分析做好P－计划 ， D－行动 ， C－改进 ， A－调整的内循环改善工作 。
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总结一下数据分析工作其实讲究的是及时、全面、准确 。
也就是说数据分析工作第一要务是数据的及时性 ， 只有及时反应业务情况才能及时调整；
第二重要的是数据全面性 ， 有的时候数据不全会导致盲人摸象 ， 以偏概全 ， 往往给决策者一个错误的方向；
最后才是数据的准确性 ， 数据要做到准确就有避免手动输入 ， 尽量系统自动获取 。 三步都完成了才能做到数据精确制导 。
今天文绉绉的说了一通数据分析 ， 各位二手车伙伴或许有些水土不服 ， 或者雾里看花 ， 作为一个长期奋战在后台的二手车小将 ， 我只想让大家记住一句话：要想江湖不挨刀 ， 就把数据撩一撩！
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