Day 40-5：持续改进机制——让体系自己进化的秘密

一个让我震撼的对比

2023年，我走访了两家新能源品牌的售后体系。

A品牌：

• 2019年建立的体系，到今4年
• SOP基本没变过
• FTR从88%降到84%
• 员工说：“流程太旧了，跟不上现在的车型”

B品牌：

• 2019年建立的体系，同样4年
• SOP迭代了27版
• FTR从85%提升到96%
• 员工说：“我们每个月都会根据反馈优化流程”

同样的起点，为什么结果天差地别？

答案是：持续改进机制。

持续改进的本质

为什么体系必须进化？

因为环境在变：

• 车型在变：新车型不断上市，旧流程可能不适用
• 客户在变：客户期望越来越高
• 技术在变：OTA、远程诊断等新技术不断涌现
• 竞争在变：竞争对手也在进步

不进化的体系，就像不更新的软件——会越来越不适应环境，最终被淘汰。

PDCA：持续改进的引擎

PDCA的本质：蚂旋式上升

     ╱╲
    ╱  ╲  ← 第N+1个循环（更高水平）
   ╱ PDCA╲
  ╱      ╲
 ──────────
    ╱╲
   ╱  ╲  ← 第N个循环
  ╱ PDCA╲
 ╱      ╲
──────────

每完成一个PDCA循环，体系就上升一个台阶。不是原地踏步，而是蚂旋式上升。

PDCA在售后的实战应用

案例：FTR提升项目

某新能源品牌服务中心的FTR从85%提升到94%，用了3个PDCA循环：

第一个循环（解决诊断问题）

第二个循环（解决备件问题）

第三个循环（解决技能问题）

改进的三个层次

不是所有改进都是一样的。根据规模和影响，改进可以分为三个层次：

三个层次都要有，缺一不可。

眨眨眼：为什么大多数企业的持续改进失败了

建立持续改进机制的四个要素

1️⃣ 问题发现机制

来源：

• 审计发现
• 客户投诉/反馈
• 数据异常
• 员工建议

关键：要有渠道让问题能够被发现和上报

2️⃣ 分析解决机制

工具：

• 5Why分析法
• 鱼骨图
• 帕累托分析

关键：找到根因，不是头痛医头

3️⃣ 标准化机制

动作：

• 改进成果纳入SOP
• 更新培训材料
• 通知相关人员

关键：让改进成果固化下来，而不是只存在于某个人的脑袋里

4️⃣ 审核保障机制

动作：

• 定期审计检查执行情况
• 检查改进效果是否持续

关键：确保标准化后的成果不会反弹

特斯拉的持续改进实践

特斯拉的持续改进有几个特点：

1. 数据驱动

所有改进都基于数据，不是“我觉得”。每个服务中心的数据都实时上传到云端，总部可以分析全网数据，发现共性问题。

2. 快速迭代

发现问题后，不是写几个月的报告，而是快速试点、验证、推广。这种“Agile（敏捷）”的方式让改进速度更快。

3. 全网共享

一家服务中心的改进成果，会快速推广到全网。这样就避免了“各自为战”，让好的实践快速复制。

本章小结

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