? 开篇场景：一次失败的分级评审会
2024年1月，某造车新势力华南区域召开门店分级评审会。会议室里，7位战区经理为自己管辖的门店争得面红耳赤：
战区经理A："我们深圳旗舰店营收虽然高，但那是因为市场好，运营团队其实很一般，不应该评A类。"
战区经理B："我们佛山店虽然营收不高，但团队执行力强，NPS一直很高，应该评B类而不是C类。"
战区经理C："广州天河店是我花了2年时间辛苦培养的，怎么可能是D类？肯定是评分标准有问题！"
会议开了3小时，最后不欢而散。区域负责人发现：没有一套科学、客观、可量化的分级标准，分级就变成了"站队游戏"和"政治斗争"。
? 为什么分级标准设计如此重要？
痛点1：主观评价导致"关系门店"横行
真实案例：某品牌的"关系门店"现象
某区域有一家门店，店长与区域负责人是多年老交情。这家门店：
- 营收在区域排名倒数第5
- NPS连续6个月低于50分
- 客户投诉率是平均水平的3倍
但在分级评审中，这家店被评为B类，理由是"团队很努力，市场环境不好"。
而另一家门店：
- 营收排名区域第3
- NPS稳定在85分以上
- 零投诉
却被评为B类，理由是"还有提升空间"。
结果：优秀门店店长愤而离职，区域内形成"关系比能力更重要"的负面文化。
痛点2：标准不清晰导致"朝令夕改"
某品牌的分级混乱史：
- Q1评审：主要看营收，结果A类门店全是一线城市大店
- Q2评审：领导觉得要看客户体验，标准改为主要看NPS，结果A类门店大换血
- Q3评审：又改为综合评分，但权重不明确，结果又变了
门店店长的真实反馈："我完全不知道应该往哪个方向努力，每次标准都在变。干脆躺平算了。"
痛点3：数据维度单一导致"片面评价"
只看营收的悲剧：
某品牌曾经只用营收作为分级标准，结果：
- 一家一线城市门店因为地理位置好，营收很高，被评为A类
- 但这家店的实际情况是：
- 工位利用率只有45%（行业标准65%）
- FTFR（首次修复率）只有68%（行业标准85%）
- 员工流失率35%（行业标准15%）
- 客户投诉率是平均水平的2倍
这家"A类门店"其实是"躺着赚钱"，管理一团糟，但因为只看营收，反而获得了更多资源支持。
? 科学分级标准的四大原则
原则1：客观性 — 用数据说话，而非拍脑袋
核心要求：分级标准必须基于可量化的指标，最大程度减少主观判断。
| ❌ 主观标准（不可接受） | ✅ 客观标准（推荐） |
|---|---|
| "团队执行力强" | "工位利用率≥70%，FTFR≥85%" |
| "客户满意度高" | "NPS≥80分，投诉率≤0.5%" |
| "营收表现好" | "月均营收≥200万，同比增长≥15%" |
| "店长能力强" | "团队留任率≥85%，培训完成率100%" |
黄金法则：如果一个标准可以被不同的人解读出不同的结果，那这个标准就是不合格的。
原则2：全面性 — 多维度评估，避免片面
一个科学的分级体系至少要包含4大维度：
维度1：业绩表现（Financial Performance） — 40%权重
为什么重要：业绩是门店存在的根本价值，没有业绩的门店无法持续生存。
核心指标：
- 营收规模：月均营收（绝对值）
- 盈利能力：毛利率、净利率
- 增长能力：同比增长率、环比增长率
- 产能效率：单工位产值、人均产值
维度2：运营质量（Operational Excellence） — 30%权重
为什么重要：运营质量决定了业绩的可持续性，高营收低质量的门店是定时炸弹。
核心指标：
- 效率指标：工位利用率、技师效率、单车维修时长
- 质量指标：FTFR（首次修复率）、返修率、配件报废率
- 库存指标：库存周转天数、缺货率、呆滞库存比例
- 流程指标：服务流程合规率、安全事故率
真实案例（2023年某品牌数据）：
两家门店营收相当（月均300万），但运营质量天差地别：
| 指标 | 门店A（运营优秀） | 门店B（运营粗放） |
|---|---|---|
| 工位利用率 | 72% | 48% |
| FTFR | 91% | 73% |
| 库存周转天数 | 28天 | 67天 |
| 毛利率 | 42% | 31% |
结论：门店A虽然营收相同，但因为运营效率高，毛利率高出11个百分点，这意味着每年多赚近400万元利润。
维度3：客户体验（Customer Experience） — 20%权重
为什么重要：客户体验决定了长期价值和口碑传播，是品牌护城河。
核心指标：
- 满意度指标：NPS、CSI（客户满意度指数）
- 忠诚度指标：复购率、客户留存率、推荐率
- 投诉指标：投诉率、投诉处理时效、投诉解决率
- 体验指标：等待时长、服务时长、交付准时率
维度4：团队稳定性（Team Stability） — 10%权重
为什么重要：团队是门店的核心资产，高流失率会导致服务质量波动和客户体验下降。
核心指标：
- 流失率指标：员工年流失率、核心岗位流失率
- 稳定性指标：平均司龄、1年以上员工占比
- 成长性指标：培训完成率、技能认证通过率
- 氛围指标：员工满意度、团队协作评分
真实数据对比（2023年某品牌）：
| 员工流失率 | NPS影响 | FTFR影响 | 营收影响 |
|---|---|---|---|
| <15%（优秀） | 无明显影响 | 无明显影响 | 基准 |
| 15-30%（一般） | -5分 | -3% | -8% |
| >30%（高风险） | -12分 | -8% | -18% |
原则3：稳定性 — 标准不能朝令夕改
核心要求：分级标准至少保持1年稳定，轻易不要调整。如需调整，必须提前公示并说明原因。
某品牌的标准稳定性实践：
- 年度初：公布全年分级标准和权重，锁定不变
- 季度中：如发现标准有问题，记录反馈但不立即调整
- 年度末：综合全年反馈，优化下一年度标准
- 过渡期：新标准实施前有3个月过渡期，双轨运行
效果：门店店长知道"游戏规则"，可以制定清晰的年度目标和改进计划。
原则4：透明性 — 让所有人看得见、算得清
核心要求：
- 标准公开：所有门店都能看到完整的分级标准和计算公式
- 数据透明：每家门店都能看到自己的各项指标数据
- 结果可追溯：可以清晰地看到自己为什么是这个等级
- 申诉机制：如果对分级结果有异议，可以申诉复核
某品牌的透明化实践：在线分级计算器
他们开发了一个Excel工具，门店店长可以：
- 输入自己门店的各项指标数据
- 系统自动计算综合得分和对应等级
- 可以模拟"如果我把NPS提升到80分，能不能升到A类？"
效果：店长从"被动接受分级"变成"主动管理指标冲击更高等级"。
?️ 分级标准设计实战：五步法
步骤1：确定评估维度和权重
模板：根据企业战略和发展阶段，确定4-6个评估维度。
示例（某新能源品牌的权重设置）：
业绩表现：35%（降低权重，因为品牌初期更关注长期价值）
运营质量：25%
客户体验：30%（提高权重，因为品牌需要靠口碑突围）
团队稳定性：10%
决策要点：
- 成熟品牌 vs 新兴品牌：权重设置不同
- 高端品牌 vs 大众品牌：客户体验权重不同
- 扩张期 vs 稳定期：业绩表现权重不同
步骤2：选择核心指标（每个维度3-5个指标）
原则：指标不是越多越好，太多会导致"什么都管等于什么都不管"。
推荐配置：
- 业绩表现：4个指标（营收、毛利率、增长率、产能效率）
- 运营质量：5个指标（工位利用率、FTFR、库存周转、流程合规率、安全事故率）
- 客户体验：3个指标（NPS、投诉率、复购率）
- 团队稳定性：2个指标（流失率、平均司龄）
共14个指标，可以覆盖80%以上的门店管理要点。
步骤3：设定分级阈值（A/B/C/D四档）
方法1：百分位法（适用于成熟企业）
基于历史数据，将门店分为四档：
- A类：综合得分排名前20%
- B类：综合得分排名21%-50%
- C类：综合得分排名51%-80%
- D类：综合得分排名后20%
优点：相对公平，每个等级的门店数量相对稳定
缺点：如果整体水平提升，A类门店的绝对水平可能不变
方法2：绝对阈值法（适用于标准明确的企业）
设定清晰的分数线：
- A类：综合得分≥85分
- B类：综合得分70-84分
- C类：综合得分55-69分
- D类：综合得分<55分
优点：目标清晰，激励门店持续提升
缺点：可能出现A类门店过多或过少的情况
推荐：结合使用，设定"绝对阈值 + 比例控制"。
步骤4：建立计分规则
每个指标的计分公式：
指标得分 = (实际值 - 最低值) / (最高值 - 最低值) × 100
示例：NPS指标计分
设定：
- 最低值：0分（对应0分）
- 最高值：100分（对应100分）
- 某门店NPS：75分
指标得分 = (75 - 0) / (100 - 0) × 100 = 75分
综合得分计算：
综合得分 = Σ(各维度得分 × 对应权重)
步骤5：设计动态调整机制
季度微调：针对季节性因素，允许±5%的权重调整
年度优化：基于全年数据和战略调整，优化指标体系
特殊情况处理：对于新开门店、重大事故等，设立特殊评估规则
? 实战案例：某造车新势力的分级标准设计全流程
背景
某造车新势力2023年在全国有85家门店，此前没有科学的分级体系，管理混乱。
设计过程
第一步：组建跨部门工作组
- 成员：区域运营总监、数据分析经理、3位战区负责人、2位优秀店长
- 周期：4周
第二步：确定评估维度和权重
经过3轮讨论，最终确定：
- 客户体验：35%（品牌初期，口碑最重要）
- 业绩表现：30%（生存是基础）
- 运营质量：25%（要培养精细化管理文化）
- 团队稳定性：10%
第三步：选择14个核心指标
每个维度3-4个指标，总计14个，涵盖门店运营的关键方面。
第四步：设定阈值
采用"绝对阈值 + 比例控制"：
- A类：≥85分，且比例控制在15-25%
- B类：70-84分
- C类：55-69分
- D类：<55分，且必须制定改进计划
第五步：试运行3个月
先在3个战区试运行，收集反馈，优化调整。
实施结果（6个月后）
| 维度 | 实施前 | 实施后 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| A类门店数量 | 12家（14%） | 19家（22%） | +58% |
| D类门店数量 | 23家（27%） | 9家（11%） | -61% |
| 区域NPS均值 | 62分 | 74分 | +12分 |
| 店长留任率 | 73% | 88% | +15pp |
店长反馈：
- 89%的店长认为新的分级标准"更公平、更清晰"
- 76%的店长表示"知道如何努力才能晋级"
? 本章小结
科学的分级标准设计是门店分级管理的基石。
四大核心原则：
- 客观性：用数据说话，减少主观判断
- 全面性：多维度评估，避免片面
- 稳定性：标准不能朝令夕改
- 透明性：让所有人看得见、算得清
五步设计法：
- 确定评估维度和权重
- 选择核心指标
- 设定分级阈值
- 建立计分规则
- 设计动态调整机制
下一节，我们将深入探讨：针对A/B类门店，应该采取什么样的差异化管理策略？如何让优秀门店更优秀？