用友汽车新一代DMS聚焦数据

　　汽车市场的快速膨胀带动了汽车行业的快速发展，传统的销售和管理模式业已经难以在激烈的市场竞争中取胜，智能数据分析作为数据掘金的利器开始被众多车企重视并利用。

　　用友汽车利用自己在汽车行业营销与售后服务领域多年的行业经验，并结合自己强大的落地实施能力推出了用友汽车智能数据分析解决方案。该方案可以在现有的业务数据基础上，帮助客户搭建统一的业务分析平台，并按照业务分析需求提供多角度、丰富的展示方式，更好地为管理层提供企业内部营运、营销状况和行业对比等分析依据，科学的提供辅助决策分析。

　　用友汽车智能数据分析解决方案由分析模型与平台两部分组成：平台、模型。

　　目前市场上主流的分析平台被国际大厂商所垄断，这些主流厂商提供从数据库、ETL、展现的一揽子解决方案。这些方案的特点一是复杂，二是昂贵。平台软件本身价格非常贵，同时在这些平台上进行实施的费用高，维护成本高。这些特点使数据分析平台的整体拥有成本居高不下，严重影响了“数据分析”的推广与实施。

　　在去IOE化的时代背景下，用友汽车智能数据分析解决方案采用了目前流行的Hadoop、HBase、MySQL、Hive、Tomcat等开源软件来构建分析平台，帮助客户将有限资源集中投入到数据分析本身，而不是在平台构建上，降低了客户的分析平台的整体拥有成本。

　　用友汽车智能数据分析解决方案模型涵盖了完整的KPI体系，并形成了销售分析模型、售后分析模型、客户价值分析模型，营销分析模型。通过这些分析模型，汽车企业可以有效的进行数据分析，从而掌握销售成交规律、成交特性，获取有效成交渠道，进行有针对性的精准营销；准确掌握库存信息，合理安排库存；提高售后客户黏性，降低售后客户流失率；提高运营效率，降低运营成本。

　　销售分析模型：将销售的KPI指标作为分析对象，以时间、经销商、产品为分析纬度，对客户意向、特性、购买行为、销售量等数据，通过排序、仪表盘、柱状图、折线图等图表形式进行现状分析、趋势分析、趋势预测。

　　库存分析模型：通过对库存结构与指数、库龄分析，准确地找出超龄库存或欠缺库存，目的是合理化库存结构，为销售提供准确的库存基础。

　　营销分析模型：通过对销售渠道、品牌占有率、竞品分析、新车产品整合分析、新车周转率分析等，可以更好地认识市场的产品供应和需求的比例关系，采取正确的经营战略，更好满足市场需要，提高经销商经营活动的经济效益，开拓潜在市场。

　　售后分析模型：通过对维修产值、维修结构、售后配件销售、客户流失率、回厂率进行分析，能查看这家经销商的一个总体售后效率，并与全国平均、区域平均水平比较，及时发现问题，及时调整，提高售后能力。

　　客户分析模型：通过客户满意度、客户贡献度、忠诚客户粘性、客户置换转换率等分析，提高品牌客户保有量。

　　用友汽车智能数据分析解决方案采用平台、模型无关性实现。

　　总而言之，用友汽车智能数据分析解决方案模型既可以在目前已有的数据分析平台上进行扩展实施，保护原有投资，同时亦可以采用用友汽车智能数据分析解决方案的开源平台，使企业以极小的成本拥有数据分析平台。