从业务数据中发现问题、定位原因、制定解决方案

业务背景

随着汽车市场竞争的愈发激烈，整车厂销售业务的利润逐年在下降，卖一台车的利润远比你想象的要低；相对来说，售后业务的利润则较为丰厚；随着过去10多年中国汽车市场的高速发展，一些大型的整车厂的基盘客户数已经达到千万以上；车辆进4S店维修，维修保养所用到的配件都是4S店向整车厂订购的纯正配件，所以整车厂越发重视售后业务的发展，如何把售后整条供应链运作的透明和高效，如何降低售后客户流失率，一直是整车厂的目标。

一般来说整车厂的售后配件供应链主要分为以下几个环节：

1、配件计划

2、配件仓储

3、配件物流

4、配件销售

面对这样一条复杂的、多环节的售后配件业务链，业务面临的痛点是仓库运作信息不透明，无法考核仓储效率；运输信息不透明，无法考核承运商；而且业务人员都是通过手工统计数据生成excel报表，每月都有很多重复性的工作，只能通过不断的增加人力的方式来提高效率。所以，售后配件部门希望有一种更加高效的分析方式来满足业务。

解决方案

有数BI紧密结合业务场景和痛点，在售后业务的各个环节给出相应的解决方案。

配件计划：快速响应市场需求

配件计划的目标简单来说就是要快速响应市场需求，但也不能以囤积很多配件的傻办法来满足，必须做到供需平衡。配件计划环节一般会关注订单一次满足率等指标。

就拿订单一次满足率来举个例子，这个指标是什么意思？从数学公式上来说，订单一次满足率 = 一次满足项数 / 维修站订单项数；如果单看这一个指标的话，一般满足率维持在一个较高的范围内就可以，并不是一定要达到100%；但很多情况下会结合别的指标一起来发现问题，从下方的报表可以看到，配件库存金额逐月在上升，但是一次满足率却下滑了，这就很明显的说明了该整车厂的库存结构并不符合市场需求，即：维修站订购的仓库里没有，仓库有的配件市场却没有需求。业务人员看到这张报表后很快就发现了问题。

配件计划：提升仓储效率，降低仓储成本

配件仓储的目标简单来说就是要提升仓储效率,降低仓储成本；

就拿仓库收发货波均衡性来分析，从业务上来说，一个PDC仓库的收货金额 和 发货金额 不能有太大的偏差，如果收货远远大于发货，说明仓库压力会非常大，货品都囤积在PDC内，反之也一样，一定要保证一个均衡性。我们设定每个配件仓库的收发货金额比值允许在上下5%的波动范围内，从下面的报表中可以看出7号PDC仓库的波动情况非常大，当波动情况超出了正常阈值，图表就会以红色进行预警，并且发短信和邮件给到相关人员，提醒用户需要特别关注。

以上分别介绍了有数BI在售后配件业务的各个环节的单张报表；那业务用户平时也会有Dashboard的需求，下图是有数BI在售后运输环节，帮助用户进行运输时效性分析；

从整体上来看，可以发现：

1、3号PDC仓库的发货时效比较长，需要关注原因；

2、2017年前三个月的到货时效，与2016年整体比较，呈现上升趋势，尤其是2017年3月，达到了39小时，需要重点关注；

3、饼图显示的是不同的订单类型（常规订单、紧急订单、DD订单）的到货延迟小时数，业务上首先需要关注紧急订单的延迟问题；

4、通过地图，显示出了到货时效和到货延迟的关系；比如黑龙江省，该省的平均到货时效很高（超过600小时，25天），但是却不存在延迟；原因是本来这些地区路途比较久远，运输时间较长，当地维修站一般会提前比较久的时间备货，所以延迟率不高；反而是江浙沪地区，交通比较便捷，但延迟情况很严重，需要排查原因；

客户价值

有数BI通过可视化图表的方式，贴合实际业务场景，帮助整车厂售后配件部门分析业务，帮助发现问题、定位问题、制定解决方案；

使用了有数BI后，首先一个很大的效率提升点就是缩短了分析周期，以前手工做excel报表需要1小时的工作，现在只需要5分钟；而且有数BI的实时预警功能，能够及时告知业务的异常状态，做到及时处理；感到最满意的就是有数BI做出的报告都是交互式的，图表之间都是可以联动的，那这样就可以层层深入的发现问题，定位问题；比如在上面售后配件运输OTD的分析仪表盘中，通过对仓库、订单类型、延时天数的分布，找出问题运输线路，定位到承运商和车牌号，从而能够针对性的制定改进措施。