作者｜毛任东
乐车邦托管事业部售后业务中心 总经理
期数：2114
在前文中，我通过案例分析4S店售后管理的五个重点关注要素以及“综合评价80分”体系（点击回顾→案例分析｜4S店售后管理差，问题出在哪里？）。通过将售后的管理分为5个方面，同时结合数据以及经营指标，以最快的速度找到店端存在的问题，并进行改善和提升。
据今日头条对其平台用户行为大数据的分析显示，河北人最爱看段子、广西人最爱点赞、陕西人最关心时事、天津人最关心八卦消息等。这就是数据的应用，它源自于对用户行为的长期数据分析，以此来了解用户的喜好。再例如天猫、抖音，现在可以说是真正的千人千面，每个人打开APP所获得的内容都是不一样的。
什么样的数据可以被称之为大数据？对于汽车经销商而言，例如4S店每天的零件出库量至少都在上百个，一个月可能达到几千个甚至上万…… 这些数据对于经销商来说有什么用？零件的数量和周期是否存在着某种关系？维修保养的单车产值有没有标准？
图1
图1中，左边是一个常用配件、更换周期以及对应标准出库数量的表格。我们都知道，零件的更换都是以时间或公里数作为周期，大部分以公里数为标准。在该表格中，机滤的更换周期是5000公里，空气滤芯的更换周期是20000公里，已知机滤更换了100个，从理论上来说，空气滤芯应该更换多少个？
通过图1左侧表格数据来看，是不是更换4个机滤就应该更换一个空气滤芯？机滤与空气滤芯的更换比例为4:1，这样问号的部分就很好计算了，理论上应该更换25个空气滤芯。
再来看图1左边图表中的第3个数据——刹车油，每40000公里更换一次，机滤还是100个，刹车油应该更换多少个？机滤与刹车油的更换比例为1:8，也就是说更换8次机滤，更换一次刹车油，了解了这个关系，问题的答案就是12.5个。有些同仁会问，了解这些数据有什么用？从图表可以看出，经销商能够通过机滤来反算空气滤芯以及其它任何常规零部件出库数量是否合理。
图1中右边是一个标准单产值的表格，依旧以机滤为例，机滤一个月的标准出库数量是1000个，单价为30元，合计产值为3万元。在图1右边表格中，机滤与机油、空气滤芯不再是公里数的关系。再看机油，1个机滤对应4升机油，1升机油单价80元，它的合计产值就是32万元。最后看空气滤芯和刹车油，通过左图的推导，空气滤芯和刹车油的合计产值为2万元和2.5万元。
标准单车产值还包括其它很多备件项，也涉及到很多数量、很多价格，把所有项目全部相乘、相加就可以得出整体的总产值。
我只以机滤、机油、空气滤芯和刹车油这4项举例（图1），计算出来的合计产值为39.5万元，请问标准单车产值为多少钱？大家可以试着算一算。
我来解释一下，图1右侧表格显示机滤的标准出库数量为1000个，也就是说可以假设保养台次为1000台。当然这个数据并不是绝对标准的，有些客户进店后不更换机油但会选择其它项目。不过现在这样的客户越来越少，单纯从保养来看，一般客户进店都是先更换机油、机滤再考虑其它项目。换句话说，用整体的合计产值除以机滤数量，就可以大概得出一个标准的单车产值。当然，这是维保单的产值。
图2
图2是某广汽丰田4S店的真实数据，红框中左起第一列是更换周期，第二列是该店真实的更换数量，如机油滤芯表格统计当月更换了842个、机油更换了3757个、空气滤芯更换了173个等。单纯看表格中的数据，很难判断该店当月的表现。
接下来再看红框中的其它指标，以机滤为例，单台零件费为32元、工时费为120元，用实际更换数量乘以零件费用和工时费的总和就是机滤的当月合计费用。以此类推，将所有的项目计算相加，最终得到总费用为66万元左右，然后再除以机滤数量，得到应收单车产值约为789元。广丰店的同仁可以与自店的应收单车产值做一下对比，看看这个数值是否合理。
再看一下图2中绿色部分，为渗透率现状。这是什么意思？以空气滤芯为例，该店当月更换了173个。渗透率现状21%等于173（空气滤芯实际更换数量）➗842（机滤数），也就是当机滤为100个时，该店空气滤芯的渗透率现状是21%，而空气滤芯的标准渗透率为25%，两者之间的差距就是我们认为可以提升的空间。
空气滤芯的渗透率现状与标准渗透率之间相差约为4.5%，那么相差多少钱？用16978（空气滤芯合计费用）➗21%（渗透率现状）✖️4.5%（渗透率现状与标准渗透率之间差额），得到的差异金额为3680元；再把3680（差异金额）➗842（机滤数），得到单台差价约为4元。
在图2中，有一个项目的单台差异较大，达36元，该项目为汽油滤芯。按广汽丰田6万公里换一个汽车滤芯计算，一个月可以给4S店带来3万元的营业额，一台相差36元。
把每台车的差异价格相加为341元，也就是说我认为广汽丰田的标准单车产值应该为“341（每台车差异总价）+789（应收单车产值）”。这里可能还会涉及到其它因素，例如新建店等。但我认为，只要4S店在该地区5年以上的客户占比在20%-30%左右，这个指标就不过分。
这是大数据的第一个应用，可以了解该店的标准单产值。同时，通过图2绿色部分的单台车差异可以规划下月活动。例如，图表中显示雨刮器的单车差异为1元，则下月可以举办与之相关的活动。付出同样的努力，是愿意做相差20元的项目，还是相差1元的项目？这个不言而喻。另外，虽然有的零件单车差异较大，但提升难度相对较小，也是可以视情况而举行相关活动，减小差异的。
此外，还可以把图2变成SA的个人表格。我走访很多店后发现，以防冻液为例，表中的渗透率现状为3%，标准渗透率为12.5%，很多店在看到这个指标后就会表示将所有人的目标都提升到12.5%。在制定目标之前应该先做每个人的分析，我相信肯定有人只做到1%，有人能做到8%，也就是说每个人其实都不一样，每个人的长短处也不一样。我们经常会讲，把任务下发到个人头上，这样才会有所提升。
通过图2可以发现，售后产值的数据其实与品牌差异关系不是很大，只要把前面的换成某个品牌周期就可以进行跨品牌对标，了解差距；还可以同品牌对标，包括个人经营对标。
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