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客户维系数据管理模型(业务部

发布时间:2019-06-06 11:11热度()我要投稿
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导读:掌控4S店运营的100张图 | 客户维系数据管理模型(业务部 从客户维系数据管理模型中,我们可以清晰地获取到:客户

从客户维系数据管理模型中,我们可以清晰地获取到:客户维系管理的重点来自于两个层面的KPI,即体现客户维系结果的状态KPI和体现客户维系过程的转换KPI与招揽KPI。

在对很多4S店调研与辅导的过程中,我们发现,很多4S店的经理人并没有把客户维系管理作为运营管理的重点工作之一。甚至有些人还会想当然地认为,客户维系是客服部门的职责,并不属于自已的管理职责。

客户维系数据管理模型(业务部

1.客户维系数据管理模型

进一地调研发现,对于一部分经理人而言,即使认识到客户管理的价值,却不知道管理的抓手在哪里。基于此,我们为大家提供了一个体现管理方向的客户维系数据管理模型(图62a)。从这个模型中,我们可以清晰地获取到:客户维系管理的重点来自于两个层面的KPI,即体现客户维系结果的状态KPI和体现客户维系过程的转换KPI与招揽KPI。

客户维系数据管理模型(业务部

(1)状态KPI

所谓状态KPI,是体现档案客户组成结构的管理KPI,如图62b所示。档案客户分为有效客户和无效客户两大类别,其中无效客户的车辆性质大体上可定义为已转手、已报废、失联或非本地使用等4种原因导向类别。而对于有效客户,可根据客户未进厂时间是否超过一年,分为基盘客户和流失客户。

根据基盘客户活跃性质的不同,我们可对当期的基盘客户再分为4种类型,分别为稳定类型(末次进厂时间在6个月内)、流失预警类型(末次进厂时间在6~9个月)、准流失类型(末次进厂时间在9~12个月)。

同理,根据流失时间的差异,对流失客户也可分为5种类型,分别为:3个月内流失(0< X≤3个月)、6个月内流失(3< X≤6个月)、12个月内流失(6< X≤12个月)、2年内流失(12< X≤24个月)和2年外流失(24<X)。由此可知,我们最希望看到的结果是,稳定类型(末次进厂时间在6个月内)占比的最大化,以及流失客户占比的最小化。

客户维系数据管理模型(业务部

(2)转换KPI

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