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一个改变游戏规则的工具 2024年8月，某新能源车企全国售后运营会议 售后运营总监老张展示了一个Excel工具，3个试点城市使用后： 平均等待时间 ↓53%（68分钟→32分钟） 技师利用率 ↑27%（62%→79%） 客户满意度 ↑13分...

一个让CFO夜不能寐的数字 2023年12月，某新能源车企年度财务盘点 CFO王总盯着财务报表，脸色越来越难看。 "李总，"他指着售后运营总监李总的鼻子，"你能解释一下这个数字吗？" 备件库存：2.8...

一个价值千万的Excel表格 2024年3月，上海某新能源车企总部 售后运营总监李总正在会议室里，对着CEO、CFO和10个区域经理，展示一个看起来平平无奇的Excel表格。 "这个表格，"李总说，"去年为我们...

一个让所有售后总监夜不能寐的场景 2024年10月，北京某新能源4S店 上午10点，服务大厅空荡荡，12个工位只有3台车在维修。技师李师傅百无聊赖地刷着手机，服务顾问小王在整理昨天的工单。店长王总看着这一幕，心里盘算着："人工成本...

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：掌握向高管汇报的立项方案撰写技巧，能够独立完成一份专业的预测性维护立项书 一份成...

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...