基于数据分析的售后服务建议
一、背景介绍
据统计，目前中国汽车保有量达2.5亿，但车市遇冷，汽车行业产销同比不断下滑，在中国汽车销量增速放缓，汽车产业发展重点从前端销售向后端服务转移的情况下，汽车行业售后服务模式仍处于简单的产品维修阶段，对车主的保养提醒更多的是依靠保养手册上的保养周期或者保养里程进行，或者是等到车辆出了问题了客户驾车到店进行修理，对车主的售后需求并未进行深入的了解，服务趋于被动，服务质量有待提高，车主售后深度服务还有更深入的挖掘空间。考虑到不同的客户端驾驶影响因素不同，所以，灵活的考虑具体使用环境的服务保养规范有待改进，以基准规范为基础来指导灵活的、适应不同使用环境的动态服务规范才是提高主动服务质量的关键。 二、数据分析结合
汽车4S店是集汽车销售、维修、配件和信息服务为一体的销售店，其本身所具备的信息化数据收集能力已经为数据分析做好了一定的数据准备，根据现有客户数据和相关信息进行分析，并按照一定的规则予以区分，找出每位客户对产品的不同使用偏好以及相应产品性能损耗数据，从而指导制定量身设计的产品性能维护方案。这样不仅在一定程度上为企业赢得良好的客户满意度，提高客户忠诚度，而且在很大程度上帮助客户避免因临时故障带来的不便。同时针对客户以往的维修保养历史数据，结合客户信息分析，得出客户未来的维修保养预测，再根据厂商制定的不同车型的维护方案来进行综合评判，其结构型如下：
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如根据现有4S店记录数据测算客户下次保养时间公式如下： 1.客户从未有过保养记录： 下次保养时间 = 首保时间
2.客户只做过首保，且对应车型有两次免费保养： 日均里程 = 客户首保里程/(客户首保时间 - 购车时间)
下次保养时间 = MIN(二保时间, 客户首保时间+ (二保里程-客户首保里程)/日均里程)
3.客户只做过首保，且对应车型仅有一次免费保养： 日均里程 =客户首保里程/(客户首保时间 - 购车时间)
下次保养时间 = MIN(客户首保时间+定保时间间隔, 客户首保时间+ 定保里程间隔/日均里程)
4.客户保养过至少两次：
日均里程 =(最近一次保养里程-倒数第二次保养里程)/(最近一次保养时间 – 倒数第二次保养时间)
下次保养时间 = MIN(最近一次保养时间+定保时间间隔, 最近一次保养时间+ 定保里程间隔/日均里程)。
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售后主动服务的参考标准是采用系统自动预测的结果，结合生产厂商制定的不同车型的维护方案来进行综合评判，信息越丰富，预测结果越准确，根据预测结果来制定每位客户的主动服务方案，如：对于日里程数较低的客户依据方案予以提醒机油更换；对于经常启停路况不好的客户，在预测方案指导下予以提醒刹车片保养；甚至可以根据客户年龄和职业等信息找出容易驾驶疲劳的群体，给与相应的安全驾驶建议。 三、意义及存在的问题
根据车主的个人信息及车辆使用信息综合分析进行车主未来备件更换需求的预测并进行到期提醒，在资源有限的的情况下挖掘有效信息，做到从被动服务到主动服务的转变， 提高车主的黏性，增值车企效益。但目前4S店收集的数据信息比较局限，更多的集中在车辆的购车记录，返厂里程及维修保养记录，对车辆使用过程中经常遇到的可能造成车辆零配件损伤的场景没有记录，同时对车主的个人属性譬如职业，行业记录比较粗糙，无法做到精准的定位，可利用信息的缺乏对售后主动服务造成一定的阻碍。如何对车主数据的更新及完善需要4S店配合主机厂采取相应的举措并严格执行，最后实现对车主需求的最大挖掘。
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基于数据分析的汽车4S店售后服务建议
