数据驱动下的售后精准运营,就是在恰当的时间,以恰当的渠道,触达到恰当的客户,给客户提供恰当的内容/服务/产品。
文|上海数策软件股份有限公司创始人、董事长 张椿琳
我们先来看一张表:
从这张表里你发现了什么?
l 事故车产值接近总产值的45%
l 保养产值占总产值的22.5%
一般我们说4S店售后产值,会包含如下几个部分:保养产值、事故车维修产值、索赔产值、一般维修车产值以及其他(配件外销等)。
事故车产值是现在售后产值的主要来源,客单价高,由于现在事故车的渠道问题和佣金问题,利润相比以往下降幅度较大,产值上带来的提升虽然明显,但对售后毛利率没有真正的贡献,而且事故偶发性因素太多,在经营预估的时候无法准确估算和预计,除非与保险公司形成利益共同体,否则将给售后预测带来不确定性。
保养产值虽仅次于事故车,但是利润高且能带来售后稳定的收益,并且可以通过套餐、卡券、服务等绑定客户的有效回店,是可持续重点关注并可以相对稳定预估的核心业务。
这家店的售后数据反应了什么问题?
2021年售后总进站台次相较于2020年上升了16.1%,客单价提升了4.3%;而进站保养台次提升了15.5%,低于整体台次上升的幅度,保养客单价下滑了17.9%,低于整体客单价提升的幅度。
看得出,这家店2021年的业务增量主要贡献来源于事故车和厂家政策导致的索赔提升,相反,机电业务的水平并没有很好的提升。从客户流失率的情况来看,2021年比2020年还同比增长了2.8个百分点。众所周知,在售后业务中,客户流失对售后业务有很大的影响。
如何降低售后客户流失、加速售后产值提升,我们认为,问题的关键在于需要打造一套售后数字化运营体系。
数据驱动下的售后精准运营,就是在恰当的时间,以恰当的渠道,触达到恰当的客户,给客户提供恰当的内容/服务/产品。
我们认为可以从5个关键点着手:
1.拉通数据
拉通数据主要体现在做多维度、多平台的数据整合,售后尤其需要关注人和车的信息统一。线上售后常用的DMS系统、ERP系统、CRM系统、售后服务小程序,有的4S店还会使用表格去做客户信息登记和录入等。而在操作过程中,这些人为的信息录入不可避免地会产生信息录入错误的问题,同时,客户也可能会在小程序上留下各种各样的数据痕迹。
拉通数据真正的意义就在于:多平台、多系统的客户信息和车辆信息最后能汇聚成一个完整的客户画像,这也是精细化运营的基础。
数策的4S门店微型客户数据中台(mini-cdp)解决方案即能实现多个平台下数据拉通,客户画像构建完成以及人车信息合一的想法。
标签体系是从实际业务出发,将没有直接商业价值的数据生产为能够直接指导运营的业务语言。
几乎所有的中台型产品和营销自动化产品都会强调自身有强大的客户标签体系。但是数策认为:经销商售后客户标签需要充分结合售后业务定制化打造,以让业务方用起来和能落地作为最终目标。
因此,我们提出了适用于汽车售后运营的三级标签体系:
l 第一类:基础标签,主要是对应客户、客户的车,以及每一次交互或服务的客观情况。比如客户姓名,在什么时间进站了,消费了多少钱等;
l 第二类:规则标签,主要源于售后场景,业务人员根据自身经验,通过规则对客户进行判定。比如客户保养价值的高中低,客户维修贡献值等;
l 第三类:预测标签,也叫算法标签,主要通过数据闭环,经由模型或AI算法生成。比如我们会基于客户的日均行驶里程去推算当前的行驶里程,从而告知售后:当前里程下的车辆更适合给客户推送什么样的汽车养护品。类似的,我们有14种“配件推荐“算法标签、客户流失预警高、中、低标签等,都被称为预测标签。
3.精细化分层运营客户
做售后客户运营主要是针对保客。对客户做分层分群,进行精细化运营,核心思想是需要售后把有限的资源、有限的时间用在高价值用户的身上,经营好这部分客户,能在给售后带来营收的同时提升客户保留率。
客户精细化分层和标签体系设计是紧密结合在一起的,但在实际操作中,我们不能选择一个单一的标签去给客户推送相应的活动,而应该通过多标签筛选去看待一类客户。比如“高流失预警标签“+”高价值标签“客户,售后应该怎么去运营他们;”低流失预警“+”中等价值标签“客户,售后应该设计什么活动来促使他们进店。
我们在“售后为什么需要重视客户价值分层管理“一文中有具体提到客户价值的重要性。
4.数据精准赋能应用
传统的经销商售后还是停留在电话与客户保持联络和招揽的阶段。在数字化工具成熟的时代,售后服务也能够建设在线服务平台。
比如将门店售后服务搬到小程序、将各种套餐服务包上架成商品、对不同层级的客户发送相应的在线商品或推送模板消息、做一些在线“爱车讲堂“直播活动等,能与客户形成良性的互动并且能记录下客户行为数据,这样也反促进了客户的信息更新,使得客户画像不断丰满。
如果依然偏好电话与客户沟通,我们会更推崇“云外呼+ Ai分析“的方案,它能将客户与门店的电话沟通记录下来,同时转译成文字,并且当语音积累到一定量级的时候,语音语义分析技术会将音频转化为文字等“结构化”数据,以便进行存储、分析、高效检索,为售后挖掘客户潜在需求、优化服务方式或流程等提供准确的数据支持。
数策售后保客营销SaaS产品“Ai站长“的云外呼功能已经测试成功,正准备向多家客户投入使用。
5.打造从经营视角出发的数据看板
售后不管做了多少场活动,与客户做了多少次在线交互,从系统打了多少电话招揽了多少客户,归根结底需要反映在经营数据上。线索报表、基盘分析、进站分析、招揽分析、营销运营分析及运营管理等数据都需要能被串联、打通,并从统一的系统去查看、分析,才能将数字化时代下的数据质量和数据潜力加以充分利用和证明。
中国汽车市场自2009年以来就一直是世界上最大的新车销售市场,已经连续七年排名全球第一。如今虽然在继续领跑全球汽车市场,但是增速已经回落至3%左右,开始步入汽车行业“新常态”。
我们逐步看到汽车售后保养是一个具有万亿级潜能的市场,加之消费者需求变化、互联网、大数据等新技术条件成熟,除了传统的4S店,互联网玩家、汽配厂家、创新的科技企业相继进入售后服务市场,不断涌现的商业模式和各种创新的互联网玩法无论从服务价格、服务便利性还是客户互动性方面都优于4S店。
唯有打造一套专属于售后的数字化运营体系,将现有的“以业务为中心”运转逻辑,彻底转变为“以客户为中心”的系统性逻辑,才能在存量市场下激活基盘客户,由基盘客户拓展出新的增量市场。
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