汽车经销商售后现状与大数据赋能提升

张森　黎飞　张亮　廖甜汇

摘 要：本文主要立足汽车经销商售后产业，总结现有售后服务流程，阐述了利用大数据工具，创新售后服务模式，实现更高效的售后服务。优化后，增加经销商的收入，提高用户的粘度，最终使售后市场得到更良性的发展。

关键词：售后服务 大数据 模式优化

After-sales Status of Auto Dealers and Big Data Empowerment

Zhang Sen Li Fei Zhang Liang Liao Tianhui

Abstract：This article is mainly based on the after-sales industry of auto dealers， summarizes the existing after-sales service process， and expounds the use of big data tools to innovate after-sales service models to achieve more efficient after-sales service. After optimization， the revenue of distributors will be increased， the viscosity of users will be improved， and the after-sales market will develop more benignly.

Key words：after-sales service， big data， model optimization

1 引言

随着我国汽车产业随着经济发展日益壮大。就汽车保有量而言，2012年我国汽车保有量不足1亿，到2019年末达2.4亿，7年间增长1.5倍，年复合增长率达16%。截止到2019年末我国机动车保有量已达2.6亿辆，乘用车保有量超2.1亿辆，千人汽车保有量达到185辆[1]。国内汽车巨大的保有量与增长速度也充分开阔了汽车售后市场。随着新车销售增速放缓，汽车经销商的收入结构发生变化，售后服务收入日益增大比重。提高汽车售后服务质量也变得越来越重要。

2 售后处理基本模式

从2010年起我国汽车行业进入到高速发展阶段，时至今日，全国平均车龄到达5.5年，众多车辆需要更多的售后服务。随着新车销售速度放缓，致使汽车经销商在新车销售端的利润急剧下降，稳定的售后服务收入让售后产生的利润占比大幅提高[2]。但目前汽车经销商售后服务存在一些问题使得服务质量不能进一步的提升。

三成用户在预约时会遇到如“无合适时间”、“系统苛刻”等问题。另七成用户即使会先预约售后服务，因技师短缺，维修工位紧张等因素，往往也得不到有效服务，使得预约效果不佳。到店用户还有四成无法立即享受服务，平均等待23.1分钟，而无预约用户约21.1分钟，造成了过多的等待时间。……