汽車維修企業如何進行售后客戶數據化分析

慕韜志悅企業管理咨詢（上海）有限公司 范良風

引導語：客戶是售后部門的核心資源，是企業賴以生存的變動資本，也是企業服務的目標對象，但我們對自己客戶的了解有多少呢？

最近，售后李總監發現維修產值明顯下降，每天入場臺次也在減少，到底是什么原因導致業績下滑呢？又是什么類型的客戶在下降？我們應該從哪些維度分析客戶數據？如果推出一場營銷活動，哪些客戶才是我們服務活動對象？以上問題一直縈繞在李總監的腦海中。

目前，汽車維修企業對售后客戶數據的分析維度有很多，也很雜，沒有一個統一的標準及路徑，大家都是根據自身需求和不同的目的，采用不同的分類方法，但很多分析結果沒有實現預期目的，不了解將分析結果運用到哪些場景中及如何運用等，接下來就由筆者與大家一起進行探討。

1 客戶數據化分析流程

首先，需要明確分析的目標和價值，鎖定部門需求，聚焦痛點，縮小問題半徑，減少過于放大或模糊不清的問題出現，以便分析結果適用于后續數據分析的維度設計和應用。例如，我想了解12個月內二次進店客戶數量的占比、維修總費用在5 000元以上客戶數量的占比等。

其次，根據相關部門提出的需求和目的，設定客戶分類維度，我們可以按照一個維度進行分析，也可以多個維度疊加嵌套分析等。例如，按照最后一次進店時間進行分類、按照維修總費用大于5 000元且1年內有2次進店記錄客戶進行分類等。

再次，為了便于清晰化地呈現數據，以及更好地了解客戶變化趨勢，為后續決策或制定措施奠定數據基礎，我們需要解決2個問題：一是明確數據呈現形式，二是確認數據對比范圍。分析目的不同，數據呈現形式也不同，比如我們希望了解客戶變化趨勢，這時可以通過折線圖進行展示。數據對比范圍一般分為內部對標和外部對標，內部對標分別有同比、環比、目標值等，而外部對標分別有品牌、集團內、區域、全國、最高值、最低值等。

最后，我們需要確定將數據分析結果應用在哪些場景中。目前主要有服務營銷活動、客戶維系和關懷活動、專項客戶招攬、會員體系搭建等。當然，經銷商也可以根據自身服務特色，增加一些創新的應用場景，例如現在比較熱門的線上直播平臺，可以邀請VIP客戶或有一定影響力的客戶（Key Opinion Leader，KOL）進入直播間，與客戶進行互動或交流心得。

2 多路徑數據化分析

接下來，讓我們一起分享目前汽車維修企業常用的數據化分析路徑（圖1），通過對這些路徑的分析，讓大家掌握分析方法、真正價值及應用渠道等。

圖1 汽車維修企業常用的數據化分析路徑

2.1 以時間周期為分析路徑

時間周期目前是汽車維修企業最常用的一種分析路徑，它與車輛維護周期有密切的聯系。

從價值角度思考，通過時間周期分析可以了解客戶進店周期及客戶黏性，體現客戶剛性需求與時間周期的關聯性。某些時間周期的占比數據便尤為重要，例如6個月內有返廠記錄的客戶占比在不斷下降。

目前汽車維修企業針對時間周期分析主要是以1年時間為劃分界限，1年內有返廠記錄的為保有售后有效客戶，1年以上有返廠記錄的為潛在流失客戶。對于1年內返廠的客戶需要進一步細分，具體參考表1。

表1 保有售后有效客戶

對于1年以上未返廠的客戶，實際未必就一定是流失客戶，因此我們需要對1年以上未進店的客戶數據做進一步的細化分析，統計對象一般為5年內的進店客戶，具體參考表2。

表2 5年內售后基盤客戶數據

以時間為主軸，通過餅狀圖來體現占比及結構（圖2），了解各種客戶類型的價值比例，建議每個季度統計一次，并分析數據，了解同比、環比不同客戶類型的變化趨勢。

圖2 不同時間段的各個客戶類型占比

關于客戶數據和分析圖表的應用場景，有以下幾點思考和大家分享。

（1）當客戶進店周期越短時，說明客戶的需求被高頻釋放，即客戶黏性也越高，因此，對于這些高需求、高黏性的客戶，應該制定系統化的解決方案，來減少這些類型客戶的降級或流失的風險。

（2）從數據中洞察客戶消費趨勢的變化，如9個～12個月客戶保養占比越來越大，說明客戶的用車頻次或用車半徑可能在減少。

（3）當出現1年內有效保有客戶數量下降，其中的原因比較復雜或多變，因此我們需要進一步細化1年內未返廠的客戶數，有多少C類客戶變成D類客戶，又有多少B類客戶變成C類客戶，以及有多少A類客戶變成B客戶等，學會通過逐層逐級分析，最終實現客戶由下至上的升維和突破。

2.2 以消費金額為分析路徑

通過該路徑進行分析，可以了解客戶消費能力及消費習慣趨勢，把握不同客戶群對于公司業績貢獻程度，便于公司將資源進行合理分配，實現高價值客戶享受高品質服務的基本原則，體現尊貴服務源于價值的基本思路。

具體分類方式有2種，一種是以客戶歷年或近期消費總金額為依據，劃分不同金額等級（表3），另一種是按照日常維修保養平均客單價進行分類（表4）。第一種分類方式一般在3年內累計消費金額為基準，設定不同等級區間，當然，有些汽車維修企業以1年為累計周期進行劃分等級，具體可以根據店內實際需求而定。需要強調的是，消費金額以客戶在店所有消費累計，例如維修保養+購買精品+保險+加裝+會員費+購買套餐等，而非只是保養費用。第二種方式是以平均客單價為基準進行劃分區間等級，涉及范圍以售后維修保養為主，將每個客戶的平均客單價與企業整體客戶平均客單價進行對比，按照比例劃分客戶等級。

表3 按照消費金額進行客戶分類

表4 按照日常維修保養平均客單價進行分類

根據上述劃分方式，針對第一種劃分標準，我們需要將所有客戶按3年內消費金額累計數進行倒序排名，按照分類標準劃分不同等級區間（表5）；第二種劃分標準，我們需要定期測算平均客單價，一般按季度、半年、年度這3個時間周期測算，按照分類標準劃分不同等級區間（表6）。

表5 按照客戶累計價值進行分類

表6 按照日常維修保養平均客單價分類

當獲取相關數據及圖形分析后，可以進行以下方面的應用。

（1）對于不同價值的客戶群體，我們服務策略及資源有明顯不同，例如高價值客戶每年至少享受2次以上免費短途自駕游活動。

（2）對于3年內累計金額在前10%的客戶，觀察合計總收入占比是否發生變化，若總產值貢獻率占比下降，說明這部分高價值消費力在降低，或者店內關懷和維系力度不足；若總產值貢獻率占比增加，說明客戶與經銷商建立了良好且穩定關系，應保持現有態勢。

（3）將1年內平均客單價與歷年進行對比，了解每臺車輛的平均消費能力，若數值處于下降趨勢，可能是消費能力在下降，或者服務營銷能力不足，若數值在上升，可能是客戶營銷和維系能力在提升，或者與車齡結構、消費能力、維修類型結構等有關，具體原因可結合經銷商實際情況而定。

2.3 以客戶滿意度為分析路徑

該路徑是從客戶角度進行分析，以客戶體驗為導向。通過該路徑可以了解客戶對于經銷商的服務滿意程度，只有客戶滿意才能保證客戶持續消費或增加進店概率，并且可以進一步探知客戶真實需求，和發現經銷商自身管理短板與不足，為制定改善策略提供重要的客戶支持。

通過定期電話回訪獲得客戶滿意度成績，在回訪過程中是否產生投訴，或者現場是否有投訴等均需納入評價，具體劃分標準請參考表7。

表7 按照客戶滿意度綜合成績劃分

以客戶滿意度綜合成績為依據，將不同客戶級別通過占比形式加以呈現，了解不同級別客戶的占比，并通過環比或同比分析變化趨勢（圖3），重點關注核心客戶群體的變動，例如高滿意度客戶是否出現下降狀態。

圖3 客戶滿意度分析

在此需要強調幾點，若出現二次投訴則直接將該客戶列為流失風險客戶級別，而管理層必須對此引起高度重視，積極參與現場處理和提供資源支持等，同時，高、中滿意度客戶群體是客戶忠誠度的基礎，也是客戶流失預警的重要依據之一，因此我們的一切服務應圍繞這些用戶開展。

按客戶滿意度綜合成績分類的數據可以應用在多種場景下。

（1）不同滿意度級別客戶群體所采取的長效維系策略不同。例如，高滿意度客戶我們建議至少每2個月有一次互動交流，可以通過電話或微信形式，也可以發送一些公司最新車主活動，邀請客戶積極參加。

（2）不同服務顧問維系和接待不同滿意度等級客戶，并合理分配不同級別客戶群。例如，在分配基盤客戶群時，可以增加高滿意度客戶分配量給資深服務顧問，讓能力強的服務顧問獲得更多優質客戶資源，讓高質量客戶享受卓越的服務體驗。

（3）成為相關人員績效考核過程指標之一。過程指標達成與否直接影響結果指標，因此，強烈建議將滿意度綜合成績作為重要考核指標，具體權重可根據人員與客戶工作接觸多少而定（表8）。

表8 客戶滿意度成績績效考核參考權重

2.4 以綜合業務指標為分析路徑

該分析路徑是將經銷商最為關注的業務指標進行整合，需求不同，劃分標準也隨之改變，企業需根據自身需求設定。該路徑可以精準鎖定客戶需求，通過客戶標簽刻錄客戶畫像，深度分析客戶個性化消費特征，同時，也可以全面了解基盤客戶在不同路徑的分布特點，從而進一步洞察客戶消費習慣等。

目前汽車維修企業的綜合客戶分類主要有3種方式，第一種是以利潤為導向分類方式，主要劃分方法有：按全年每個客戶維修產值貢獻劃分；按全年每天入場臺次劃分；按全年邊際收入貢獻劃分（如保險、精品、改裝等）。第二種是以客戶為視角進行分類，具體劃分方法有：按全年客戶滿意度成績劃分；按全年客戶投訴比例劃分；按全年客戶參與度比例劃分（如活動參與率、活動響應和傳播比例等）。第三種是以經銷商內部管理進行分類，具體劃分方法有：按照不同進店周期進行劃分；以維修類型進行劃分（如保養、維修、事故等）；以過程指標進行劃分（如主動預約占比、進場全時長、返修比例、保修等）。以上3種分類方式順序可靈活調整，并非固定不變，可根據實際情況而定。

通過層層細化、層層分解的方式，精準獲取所需客戶群體，目前這種分解方式較為普遍，也能減少分解之后客戶重疊現象，相當于一個客戶只有一種系列的客戶標簽，這樣可以提高客戶分析及精細度，具體見表9所列，并通過餅狀圖加以清晰呈現（圖4）。

圖4 A級客戶細分數據圖

表9 年度綜合業務指標分析數據表

當我們獲取精準客戶數據，應該在哪些場景中進行應用？下面就以利潤為導向分類方式進行舉例。

（1）制定專項或定制化營銷活動，活動對象只針對某一細分客戶群體，群體越小，客戶精準度越高，活動內容與客戶也就越匹配，這也是我們為什么要強調客戶精細化分類。

（2）通過細分客戶數據，我們能清晰了解到客戶對于公司利潤或產值的貢獻度，貢獻度越高，相信公司重視程度也會不同，而企業一切運營最終目標就是持續盈利。

（3）預測和制定未來盈利目標，特別售后總產值和利潤目標，通過客戶分析數據準確測算未來目標，并通過預測目標合理配置公司資源，主要包括人力、財力、物力等方面，當然，這也是非?？简炇酆罂偙O的預測、推理、決策等綜合能力。

3 筆者感悟

用數據來說話，它能告訴我們客戶最新狀態，客戶需要什么，我們內部管理存在哪些不足，以及提升和改善的方向等等，而這些都是歸結于你要了解客戶，而客戶數據化分析更像是企業一雙眼睛，它幫助我們洞察市場、關注用戶、緊盯內控等，這些都需要數據來處理，所以請相信數據的力量，更要相信你的客戶。