買過車的朋友會發現，同一款車不管在哪個4S店去買，基本上價格都相差不大。即使有些差別，也是帶著附加條件的，比如要做些加裝需要額外再付一下費用。為什么汽車4S銷售行業需要商業智能BI？就是因為在汽車4S銷售行業，新車銷售基本上是不賺錢的，那就只能在買完車之后的售后階段來賺錢。這樣就意味著一輛車賣給一個客戶，如果以后這個客戶再也不回到店里面做保養、維修、買保險，實際上4S店就賺不到什么錢了。

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這就是汽車4S銷售行業中的兩大突出問題：新車業務不賺錢，售后客戶流失嚴重。售后的客戶一旦流失，是很難再回頭的，做好商業智能BI用戶留存分析提升留存率是個關鍵。

商業智能BI返廠頻次分析

那么在汽車4S集團的商業智能BI銷售分析中就有一個非常重要的指標，就是返廠頻次。返廠頻次就是一臺車一年回4S店的次數，不同的門店、不同的品牌返廠頻次可能不同，有什么分析價值呢？

比如橫向比較4S集團下的所有門店的返廠頻次，A門店返廠頻次是1.42次，B門店返廠頻次是1.62次，中間只有0.2次的差別，從數字上感覺差別大嗎？是不大的，但是我們來做一次簡單的商業智能BI分析。假設A門店有4000個基盤客戶，其中哪怕只有1000個基盤客戶的返廠頻次能夠增加0.2次，就意味著一年可以增加 1000 乘以 0.2 就是200臺車返廠。每次保養的消費平均 1000 元，200臺車的返廠就可以增加 20萬的銷售收入，這只是一個門店的，如果有十個門店每個門店的返廠頻次都可以提升0.2次，就是200萬的收入。五十個門店，上百個門店呢，就意味著每年可以提升千萬以上的直接效益。

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根據商業智能BI 分析可以看出，除了正常保養之外，每臺車每次返廠就為4S店增加了一次與客戶接觸的機會，就多了一次業務觸達的機會。比如續保、改裝裝潢、二手車、新客戶介紹，保險在這個4S店買的，事故車維修就會找這家4S店，諸如此類的消費，這些都是長期的間接效益，重要的是培育眾生客戶。

商業智能BI精細化管理

同樣的品牌，為什么有的門店返廠頻次就高，為什么有的門店就低，這背后其實就涉及到了4S門店的業務管理和服務管理問題，也是商業智能BI精細化管理的發力點。特別在售后階段，接待人員、接待流程、接待規范就顯得很重要，比如保養車間的規范性和透明度，比如在保養的時候之前每次都能剩下一點留給車主，但之后在每次保養的時候說全部都用完了，車主就會在心里想是不是4S店偷我機油了。

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還有在保養的時候，每次就推銷一些可做可不做的保養項目，額外需要讓車主花費很多的錢，這樣信任感就慢慢沒有了，車主可能下次就不會回到這家4S店轉身去別的4S店了，或者慢慢的就直接到外面去做保養了，這樣用戶就逐步流失掉了。還有到了該保養的時候，沒有及時提醒車主做保養，車主一直拖著不回店，這樣平均的返廠頻次也會掉下來，長期下來，沒有商業智能BI對用戶行為的精細化分析以及客戶維護，用戶會持續流失。

所以，到最后其實大家可以發現，商業智能BI、數據分析到最后還是會聚焦到企業的業務問題和管理問題，通過可視化圖表的指標對比差異或者變化來定位業務上的一些問題，通過分析找到背后的原因，最后就是自身的業務和管理要針對性的做出一些改變，再回到數據分析持續跟蹤和驗證，這就是商業智能BI和數據分析的價值所在。