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所属模块：Week 4 数据驱动决策能力 > Day 22-23 预测性维护（Predictive Maintenance） 学习时长：2小时 核心目标：掌握预测性维护的实施方法论，设计可落地的分阶段实施计划 为什么80%的预测性维护...

所属模块：Week 4 数据驱动决策能力 > Day 22-23 预测性维护（Predictive Maintenance） 学习时长：2.5小时 核心目标：理解预测性维护的技术架构、数据流转、AI模型原理 预测性维护系统的四层架构 ...

所属模块：Week 4 数据驱动决策能力 > Day 22-23 预测性维护（Predictive Maintenance） 学习时长：2小时 核心目标：理解预测性维护的本质、价值与行业趋势，完成从"被动维修"到&...

一个让人震撼的对比 2024年，同一家车企的两个服务中心： **A中心（传统管理）：**NPS=58，FTFR=82%，流失率18% **B中心（数据驱动）：**NPS=76，FTFR=91%，流失率9% 为什么差距这么大？ B中心让每个一...

一场价值2000万的数据灾难 2023年8月，华南某新能源车企发生严重数据事故： 一名实习生误删了生产环境数据库中的客户维修记录表，导致： 15万条客户维修历史记录丢失 所有服务中心瘫痪2天（无法查询客户车辆历史） 客户投诉激增300%（无...

一个让人震撼的对比 2023年，两家新能源车企的真实数据： A公司（传统培训模式）： 售后团队500人 数据培训投入：50万元/年 培训方式：请外部专家讲Python、SQL、BI工具 培训时长：每人年均24小时 结果：6个月后，只有8%的...

一个让人心痛的真实故事 2024年3月，华东某新能源车企售后运营总监老张被董事会免职。 免职原因不是业绩差，而是战略误判。 老张在售后领域干了15年，经验丰富，直觉敏锐。2023年初，他凭借多年经验判断：客户最不满意的是等待时间，我们要缩短...

一句话定位：用一个综合分数（0-100）实时反映售后业务整体健康状况，替代零散指标的"仪表盘地狱"。 一、为什么需要健康度指数？ 1. 痛点场景 传统困境：售后负责人每周面对30+个KPI报表 客户满意度95分 ✅ FT...

为什么你的团队总是在救火？ 王总监最近很焦虑。 每个月的经营分析会上，他的售后团队数据看起来都不错： 客户满意度：4.3分 工单完成率：98% FTFR（首次修复率）：87% 但CEO总是不满意，因为每个季度末，售后业务总是亏损。 王总监百...

北极星指标定了，然后呢？ 上一节课，李经理学会了为自己的售后团队设定北极星指标：ARPU（客户年度消费额）。 他兴冲冲地在周会上宣布："从今天开始，我们的目标是将ARPU从4200元提升到5500元！" 团队沉默了5秒钟...

为什么你的售后团队总是"很忙但没成果"？ 张总监最近很困惑。 他的售后团队每天处理500+工单，服务顾问忙得团团转，技师加班到晚上10点，周报写了满满10页纸——但CEO在月度会上只问了一句话："售后业务到底是...

什么是时间序列预测？ ? 一个场景理解时间序列预测 每天早上，售后门店经理王经理都在头疼同一个问题： 今天会有多少客户到店？ 需要安排几个技师值班？ 哪些配件可能不够用？ 传统做法：看昨天的数据，拍脑袋估算 "昨天来了30个客户，...