掌控4S店运营的100张图（66）

3.访谈法

访谈法的目的主要是深挖管理者想知道的信息，通常是建立在系统查询法与观察法的基础上，针对发现的问题与相关责任人进行针对性议题的谈话，当然也包括理想运营目标达成策略方案的落地性调研探讨等。例如，服务总监与服务经理商量如何开拓市场，提升单车产值；服务总监与服务顾问探讨如何提升客户抱怨投诉的应对技巧等。

为了保证访谈效果，通常要事先设计访谈提纲，提前交给访谈者准备。访谈法通常用于分析人员不能实际参与观察的工作。其优点是既可以得到标准化工作信息，又可以获得非标准化工作的信息；既可以获得体力工作的信息，又可以获得脑力工作的信息。同时，访谈法还可以获取其他方法无法获取的信息，比如实战的工作经验、岗位素质与胜任能力等。

访谈法不足之处是，访谈的效果受被访谈者与访谈者的主观影响较大，如主观情感判断倾向。而且由于访谈时间相对较长，实施成本会相对较高。

4.问卷调查法

问卷调查的目的，是根据当期的实际需求，针对特定的群体（客户、合作者或内部员工）进行针对性的发问，从而获得定向的信息反馈，以用于精准决策的参考。经销商的满意度调研因为是基于标准化的调研问卷，也应看作是问卷调查的范围。

问卷调查实施的流程，是根据工作分析的目的、内容等事先设计一套调查问卷，由被调查者填写，再将问卷加以汇总，从中找出有代表性的回答，最后形成对工作分析结果的描述信息。例如，客服部门对在客户休息区等候的用户进行现场满意度调查，俱乐部针对客户个性化消费娱乐倾向方面的调查，以及人力综合部门针对全体员工对公司满意度的问卷调查行为等。

问卷调查法的执行关键是问卷设计。设计问卷要求遵循5个原则，分别为：①提问要准确；②问卷表格设计要精练；③语言通俗易懂，问题不能模棱两可；④问卷表前面要有导语；⑤问题排列应有逻辑，能够引起被调查人兴趣的问题放在前面。

问卷调查法的优点是费用低、速度快并且调查范围广，尤其适合对大量工作人员进行工作分析。而且调查结果还可以量化，进行计算机处理，从而开展多种形式、多种用途分析。但是，这种方法对问卷设计要求比较高，设计问卷需要花费较多的时间和精力，同时需要被调查者的积极配合。

5.工作日志法

工作日志法是指任职者按照时间顺序详细记录下自己的工作内容和工作过程，由检查监督责任人对其工作行为信息进行日常分析检核的一种工作分析方法，又称工作活动记录表。岗位日清日结工作计划与记录表就是一种典型的工作日志法。通过日清日结工作记录信息，上一级的管理者可以随时直观地了解到下属日常工作的内容与质量，无疑大大提高管理的有效性和针对性。除此之外，部门业务责任人定期向公司高层上报的各项经营业务数据报告（如部门业务日报、月度工作总结汇报等），也可以看作是工作日志法应用的范畴。

值得说明的是，上述数据收集方法模型的应用，不仅应用于数据管理流程中的数据收集环节，也适用于数据诊断阶段所进行的改善决策验证与数据应用效果验收的场景。这就意味着，数据收集方法的合理使用既要以明确的数据分析方向为基础（如监控当期运营财务指标或质量指标），同时也要兼顾匹配当期需求的实际行动目标。

第79张图：数据呈现工具

我们在进行经销商运营绩效提升辅导过程中发现，自我运营修正能力强的经销商都有一个共同的特点，那就是根据实际需求对运营数据进行分类汇总，并使用丰富的图形进行呈现。事实上，这一管理行为并不令人奇怪，因为只有通过使用一些合适的图形或图表对大量离散的数据进行展示，才能帮助经销商管理者非常清晰地看出，数据所反映出来的问题以及发展趋势等，从而高效地为店面改进措施的制定做出正确的判断与实施。

基于此，我们为经销商管理者提供一个常用数据呈现工具模型（图79a）。该模型涵盖了折线图、扇形图（饼状图）、柱状图和雷达图4种最常用的数据呈现方式，以期提高管理者数据分析管理的效率。

1.折线图

图79a 数据呈现工具模型

折线图是以折线的形式记录数据在不同时间节点的变化，可以帮助管理者快速对当前的运营数据状态与发展趋势进行定位。图79b所示为某经销商15个月的台次细分类别的指标折线图。在该图形中，管理者可以轻易获取以下4种信息：环比数据变化是否存在异常；往年同比数据是否存在异常；往年同期月度前后3个月的数据变化规律是否存在异常；数据异常波动变化拐点成因。

图79b 进厂台次细分指标

2.扇形图

扇形图也叫饼状图，是以扇形分区示意的形式表示各组成要素在总体中所占的份额比重。该图可以帮助管理者直观地了解和判断各关联要素占比结构是否合理。图79c所示为某品牌经销商售后毛利贡献结构示意图，从图中可以看到，装具的差价当期占比达到7%，养护、装具、保险和其他4项衍生业务毛利贡献占比为26%。这2项指标与经销商的运营目标对标，可以用来判断是否存在适时调整的可能性。

图79c 品牌经销商售后毛利贡献结构

3.柱状图

柱状图是以圆柱图或条形图示意的形式表示各组成要素，它可帮助管理者能对各项数据大小一目了然，易比较数据之间的差别。图79d所示为客户流失原因分析示意图，从图中可以清楚地掌握引发客户流失原因的关键要素——流失原因TOP5，从而帮助服务经理能及时进行服务策略的调整和制定对服务弱项的改善措施。

图79d 客户流失原因分析示意图

4.雷达图

雷达图法又可称为戴布拉图、蜘蛛网图(Spider Chart)，起源是对日本企业界的综合实力进行评估而采用的一种财务状况综合评价方法。它是将一个公司的各项财务分析关键数据按收益性、生产性、流动性、安全性和成长性5个纬度集中呈现在一个圆形的图表上，来表现一个公司各项财务比率的情况。使用者能一目了然地了解公司各项财务指标与业绩评价标准之间的差距。

雷达图常用于多项指标的全面分析，具有完整、清晰和直观的优点。事实上，经销商除了对财务指标进行多纬度评价外，还可以将其应用到系统运营质量控制与人员绩效评估等方面。这样可以使管理者从整体上把握管理单元的运营中，已取得的工作业绩与目标业绩之间的差距，从而有重点地对相应管理单元进行针对性业绩提升，

图79e 车间运营效率质量评估汇总

图79f 经销商毛利贡献结构变化趋势图

图79e所示为某品牌4S店售后车间效率质量评估汇总雷达图。从图中首先可获知，单面快喷管理单元得分为38.6%，为4个车间效率质量评价单元的最弱项，应进行针对性的重点提升。同时，管理单元可以再根据子管理单元的细分项目雷达图（将每个管理单元应用雷达图再次进行系统分解），得到每个管理单元中细化项目的最弱项并进行针对性提升。

需要补充的是，这里给出的是图形表示一般原则，具体情形还要根据实际管理情形进行取舍。图79f所示为某品牌经销商近3年收入结构变化趋势，它就适合用条形图与折线图相组合进行展示，这样可以使管理者清晰地看到经销商售后毛利贡献占比呈增长趋势。

第80张图：常用数据分析方法

图80a 常用数据分析方法模型

我们已经了解，利用多样化的数据呈现工具可以帮助经销商管理者，非常清晰地看出运营数据所反映出来的问题以及运营的发展趋势等。然而，若要高效地将形成管理改善建议作为分析信息的铺垫，数据分析方法的导入认知也同样是必不可少的。

图80a为常用数据分析方法模型，它涵盖了比率分析法、比较分析法、趋势分析法、结构分析法和因素分析法5种数据分析方法，这5种方法通常普遍地应用于财务指标的分析，但同样也可以被我们扩展到运营数据分析的范畴。

1.比率分析法

比率分析法是通过对运营数据比率的分析，了解经销商的运营状况和经营成果。相对运营数据绝对值，比率分析会更好地反映出当期运营管理的真实水平，而且也使其与行业参考值的对标有了真实的依据（不受店面规模等客户因素的影响）。因而笔者建议，在运营水平评价指标的选取过程中，尽可能地优先选择比率指标的形式。图80b所示为某经销商所设定的售后运营业务KPI 管理基准，可作为管理的参考。

图80b 售后运营业务KPI的管理基准

2.比较分析法

比较分析法是为了说明运营信息之间的数量关系与数量差异，为进一步的分析指明方向。这种比较可以是将实际与计划相比（主要借助于雷达图、柱状图等），也可以是本期与上期、本期与去年同期相比（主要借助于折线图、柱状图），还可以是与其他经销商相比（主要借助于柱状图等）。

3.趋势分析法

趋势分析法是为了揭示运营状况和经营成果的变化及其原因、性质，并预测未来的发展趋势。用于趋势分析的数据既可以是绝对值，也可以是比率或百分比数据。趋势分析法主要借助于折线图与柱状图进行分析呈现，通过采取历史数据趋势线与往年同期运营趋势相结合的方法，可以较为精确地预测未来几个月的发展趋势。

4.结构分析法

结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，并获知内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。它可以帮助经销商管理者透过某一总体现象发现内部结构特征影响作用。例如针对4S店利润可以按销售、售后、二手车、金融、保险、精品和其他等7个内部构成单元进行占比和变化趋势的分析，用以判断各利润贡献板块的结构合理性、市场竞争性与业务成长性。

（待续）