Analītika un prognozējošā analīze automašīnu tirgotājiem

Uzlabojiet automašīnu pārdošanas stratēģijas ar datiem! Uzziniet, kā automašīnu tirdzniecības uzņēmumi var izmantot automobiļu mārketinga analīzi, lai optimizētu pārdošanas apjomus un uzlabotu klientu apmierinātību.

Mūsdienu konkurētspējīgajā autobūves tirgū automašīnu dīleriem ir jāiet tālāk par tradicionālajām pārdošanas taktikām. Izmantojot automašīnu pārdošanas analītiku un prognozējošo analīzi, dīleri var pārvērst neapstrādātus datus par praktiski izmantojamām atziņām.

Tas palīdz optimizēt mārketinga stratēģijas, personalizēt klientu mijiedarbību un paredzēt pieprasījumu pēc transportlīdzekļiem.

Izmantojot šos automobiļu prognozējošās analīzes rīkus, dīleru uzņēmumi var pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, kas sniedz ievērojamas priekšrocības mainīgajā nozarē.

Kāpēc datu analīze ir tik svarīga mūsdienu automašīnu tirdzniecības uzņēmumiem?

Datu analīze ir vitāli svarīga automašīnu tirdzniecības uzņēmumiem, jo tā ļauj pieņemt pamatotus lēmumus, kas nozīmē lielāku efektivitāti un rentabilitāti. Analizējot klientu datus, automašīnu tirdzniecības uzņēmumi var prognozēt tirgus tendences, pielāgot pārdošanas stratēģijas un uzlabot klientu iesaisti.

Analīze arī palīdz optimizēt automašīnu tirgotāju krājumu pārvaldību, prognozējot pieprasījumu pēc konkrētiem transportlīdzekļu modeļiem un funkcijām. Tas samazina pārprodukciju un trūkumu.

Kopumā analīzes ļauj dīleriem uzraudzīt tādus darbības rādītājus kā pārdošanas apjomi, peļņas normas un darbības izmaksas.

Svarīgi dati, kas katram dīlerim būtu jāanalizē

Ir vairāki svarīgi dati, ko varat izmantot, lai pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus savam auto tirdzniecības uzņēmumam. Izsekojot datus no iepriekšējiem pārdošanas apjomiem, apkopes vēstures, tiešsaistes pieprasījumiem un citiem datiem, ir viegli pielāgot pārdošanas pieeju un prognozēt tirgus tendences.

Pārdošanas dati

Izpētot galvenos rādītājus, piemēram, kopējos ieņēmumus, pārdošanas apjomu, klientu demogrāfiju un produktu preferences, jūs varat iegūt ieskatu par to, kas veicina pārdošanas apjomus un kur nepieciešami uzlabojumi.

Pārdošanas datu analīze palīdz noteikt augstas veiktspējas transportlīdzekļus, izprast sezonālās svārstības un atpazīt klientu uzvedības modeļus.

Pārdošanas pieaugums izseko, cik daudz ieņēmumi ir palielinājušies laika gaitā, izmantojot šo pamata formulu:

1. Atņemiet iepriekšējā mēneša kopējo pārdošanas apjomu no pašreizējā mēneša kopējā pārdošanas apjoma.

2. Sadaliet šo starpību ar iepriekšējā mēneša kopējo pārdošanas apjomu.

3. Rezultātu reiziniet ar 100, lai iegūtu procentuālo daļu.

Tas arī ļauj dīleriem pielāgot cenu noteikšanas stratēģijas, optimizēt krājumus un pilnveidot mārketinga pasākumus, lai sasniegtu pareizo auditoriju.

Klientu vēlmes

Izpētot datus par iepriekšējiem pirkumiem, klientu atsauksmēm un tirgus tendencēm, automašīnu tirdzniecības uzņēmumi var noteikt, kuras markas, modeļi, funkcijas un cenu diapazoni vispievilcīgākie viņu klientiem.

Šī analīze var sniegt ieskatu pircēju demogrāfiskajos datos, piemēram, vecumā, ienākumu līmenī un dzīvesveida vēlmēs, ļaujot jums atlasīt produktus vai pakalpojumus, kas atbilst mērķa tirgus vajadzībām un vēlmēm .

Izmantojot šos datus, automašīnu tirdzniecības uzņēmumi var radīt personalizētāku iepirkšanās pieredzi, veicinot lojalitāti un mudinot uz atkārtotu pirkumu.

Tirgus tendences un vietējās sezonalitātes

Tirgus tendences, piemēram, patērētāju preferenču maiņa par labu elektriskajiem un hibrīdautomobiļiem, ietekmē dīleru inventāru un mārketinga pieejas.

Tikmēr vietējās sezonalitātes, piemēram, palielināts pieprasījums pēc apvidus auto ziemas mēnešos vai kabrioletu modeļiem vasarā, var būtiski ietekmēt pārdošanas modeļus.

Kļūdas, no kurām jāizvairās, analizējot sezonalitāti pārdošanas apjomos

Izmantojot analītiku un prognozējošo analīzi, dīleri var identificēt šīs tendences un sezonālās svārstības. Tas ļauj viņiem pielāgot uz datiem balstītu pieeju, apmierinot konkrētas klientu vajadzības, kā arī palielinot rentabilitāti , saskaņojot krājumus ar tirgus pieprasījumu .

Tīmekļa vietnes apmeklētība un lietotāju uzvedība

Izmantojot analītikas rīkus, automašīnu tirdzniecības uzņēmumi var iegūt vērtīgu ieskatu par to, kā klienti mijiedarbojas ar viņu tīmekļa vietnēm, tostarp par to, kuras lapas viņi apmeklē, apmeklējumu ilgumu un navigācijas ceļiem.

Šie dati ļauj dīleriem identificēt populārus modeļus, funkcijas, kas piesaista lietotāju interesi, un biežāk sastopamos konversijas šķēršļus , piemēram, sarežģītas veidlapas vai lēni ielādējamas lapas.

Turklāt lietotāju demogrāfisko datu un ģeogrāfisko atrašanās vietu izpratne var sniegt informāciju mērķtiecīgām mārketinga stratēģijām, palīdzot tirdzniecības uzņēmumiem pielāgot saturu konkrētai auditorijai.

Lietotu automašīnu tirgotāja KPI saraksta piemērs

Šeit ir saraksts ar svarīgākajiem rādītājiem, ko lietotu automašīnu tirgotājs var izsekot, lai novērtētu sniegumu un uzlabotu dīleru darbību:

• Pārdošanas konversijas līmenis : potenciālo klientu vai pieprasījumu procentuālā daļa, kas noved pie pārdošanas.
  
• Tīmekļa vietnes apmeklētība : tīmekļa vietnes apmeklētāju skaits.
  
• Izmaksas par potenciālo klientu (CPL) : kopējie mārketinga izdevumi, dalīti ar ģenerēto potenciālo klientu skaitu.
  
• Neto peļņas norma : ieņēmumu procentuālā daļa, kas paliek pēc visu izdevumu atskaitīšanas.
  
• Ieguldījumu atdeve (IA) : mārketingā, apmācībā un inventārā veikto ieguldījumu rentabilitātes rādītājs.
  
• Klientu noturēšanas rādītājs : to klientu procentuālā daļa, kuri atgriežas, lai veiktu turpmākus pirkumus vai izmantotu pakalpojumus.

Šo KPI izsekošana sniegs visaptverošu priekšstatu par automašīnu tirdzniecības uzņēmuma sniegumu, palīdzot noteikt stiprās puses un jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, vienlaikus saskaņojot stratēģijas ar biznesa mērķiem.

Novērtējiet savu auto tirdzniecības uzņēmumu, lai noskaidrotu, kurus KPI jūs pašlaik izsekojat. Pēc tam apsveriet iespēju izsekot dažus no iepriekš minētajiem rādītājiem.

Datu analīzes rīki un programmatūra

Pareizie datu analīzes rīki var pārveidot neapstrādātus datus par praktiski īstenojamām stratēģijām, kas galu galā uzlabos klientu apmierinātību un palielinās rentabilitāti. Šeit ir trīs rīki, ko varat izmantot, lai pieņemtu pamatotākus pārdošanas lēmumus.

Tabula

Tableau ir jaudīgs datu vizualizācijas rīks, kas palīdz analizēt datus un izveidot interaktīvus informācijas paneļus. Autotirgotājs var izmantot Tableau, lai vizualizētu pārdošanas tendences, uzraudzītu krājumu līmeņus un analizētu klientu demogrāfiskos datus.

Piemēram, vizualizējot pārdošanas datus pēdējo gadu laikā, automašīnu tirdzniecības uzņēmums var noteikt, kuri automašīnu modeļi vislabāk tiek pārdoti dažādos gadalaikos, ļaujot tam iepriekš uzkrāt vairāk šo modeļu.

Microsoft Power BI

Šis rīks nodrošina interaktīvas vizualizācijas un biznesa analītikas iespējas. To var izmantot klientu vaicājumu un potenciālo klientu analīzei.

Izsekojot dažādu pārdošanas komandu reakcijas laikus un konversijas rādītājus, jūsu tirdzniecības pārstāvis var noteikt, kuras pārdošanas stratēģijas ir visefektīvākās, tādējādi uzlabojot klientu iesaisti un palielinot pārdošanas apjomus.

Looker Studio

Looker Studio ir bezmaksas datu vizualizācijas rīks, kas ļauj izveidot pielāgotus pārskatus un informācijas paneļus, kuros reāllaikā tiek parādīti uzņēmuma dati. To var izmantot, lai izsekotu tiešsaistes mārketinga sniegumu un apvienotu datus no vairākiem avotiem.

Integrējot datus no Google reklāmām un sociālo mediju kampaņām, jūsu tirdzniecības uzņēmums var novērtēt, kuri mārketinga kanāli ģenerē visvairāk potenciālo klientu un konversiju, ļaujot efektīvāk sadalīt mārketinga budžetu.

Kā prognozējošā analīze darbojas autobūves nozarē?

Prognozējošā analīze autobūves nozarē ietver datu analīzes metožu izmantošanu, lai prognozētu nākotnes notikumus, tendences un uzvedību, kas saistīta ar transportlīdzekļiem, klientiem un tirgus dinamiku.

Šī pieeja izmanto vēsturiskos datus, mašīnmācīšanos un statistikas algoritmus, lai palīdzētu dīleriem pieņemt turpmākus lēmumus par uzņēmējdarbību un akcijām. Prognozējošie modeļi tiek nepārtraukti pilnveidoti un pilnveidoti, tiklīdz kļūst pieejami jauni dati.

Lai prognozētu iespējamus nākotnes notikumus, tiek simulēti dažādi scenāriji, piemēram, pārdošanas prognozes, kuru pamatā ir mainīgie tirgus apstākļi vai klientu tendences.

Prognožu veidi, ko varat izteikt pēc analīzes

Tagad, kad esam apskatījuši teorētisko daļu, kā jūs varat faktiski izmantot analīzes rezultātus un ieviest prognozes savā automašīnu tirdzniecības uzņēmumā? Izmantojot datus, jūs varat labāk izprast savus klientus un optimizēt savus procesus.

Transportlīdzekļu pieprasījuma prognoze

Lai izveidotu efektīvu transportlīdzekļu pieprasījuma prognozi, izmantojot paredzošo analīzi, automašīnu tirdzniecības uzņēmumam jāizmanto pārdošanas dati, tirgus tendences un klientu ieskati.

Izmantojot statistikas metodes un mašīnmācīšanās algoritmus , jūs varat analizēt tādus faktorus kā sezonālie pirkšanas modeļi, ekonomiskie rādītāji un reģionālās preferences, lai noteiktu tendences, kas ietekmē pieprasījumu.

Turklāt, iekļaujot ārējos datu avotus, piemēram, konkurentu cenas un krājumu līmeņus, var iegūt visaptverošu priekšstatu par tirgus ainavu. Izmantojot visus šos datus, jūs varat precīzi prognozēt nākotnes pieprasījumu.

Sezonalitāte vietējā teritorijā

Ir svarīgi analizēt sezonalitāti vietējā tirgū. Izpētot vēsturiskos pārdošanas datus, automašīnu tirdzniecības uzņēmums var noteikt konkrētas sezonālās tendences un modeļus, kas ietekmē pirkšanas paradumus viņu reģionā.

Piemēram, noteiktos gada laikos var būt palielināts pieprasījums pēc konkrētiem transportlīdzekļu veidiem, piemēram, kravas automašīnām rudenī darba uzdevumu veikšanai vai ģimenes transportlīdzekļiem pavasarī braucieniem.

Tāpat vietējie notikumi, laika apstākļi un ekonomiskie cikli var vēl vairāk ietekmēt patērētāju vēlmes un pirkšanas lēmumus. Izmantojot šos sezonālos datus, jūs varat nodrošināt optimālu krājumu līmeni un maksimāli palielināt pārdošanas iespējas visa gada garumā.

Klientu preferenču tendenču prognozēšana

Lai veiksmīgi prognozētu klientu preferenču tendences, ir svarīgi izpētīt mainīgo patērētāju uzvedību un tirgus dinamiku.

Analizējot vēsturiskos pārdošanas datus, klientu atsauksmes un tirgus izpēti, automašīnu tirdzniecības uzņēmums var noteikt jaunākās tendences transportlīdzekļu izvēlē, piemēram, pāreju uz elektrotransportlīdzekļiem, konkrētām markām un modeļiem vai funkcijām, kas ir arvien pieprasītākas.

Ārējo faktoru, piemēram, ekonomisko apstākļu, degvielas cenu un tehnoloģisko sasniegumu, uzraudzība var sniegt vērtīgu ieskatu par to, kam klienti, visticamāk, piešķirs prioritāti, pieņemot lēmumus par pirkumiem.

Tirgus cenu tendences

Ceturtais prognožu veids, ko varat veikt pēc analīzes, ir tirgus cenu tendences. Tas ietver lietotu transportlīdzekļu cenu svārstību prognozēšanu, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā ekonomiskie apstākļi, piegādes ķēdes dinamika un patērētāju pieprasījuma izmaiņas.

Analizējot vēsturiskos cenu datus un pašreizējos tirgus apstākļus, dīleru uzņēmumi var iegūt ieskatu par to, kad pirkt vai pārdot transportlīdzekļus, lai maksimāli palielinātu rentabilitāti.

Izpratne par šīm cenu tendencēm ļauj B2B dīleriem optimizēt savu cenu stratēģiju, nodrošinot konkurētspēju un vienlaikus saskaņojot savus piedāvājumus ar tirgus gaidām.

Labākā prakse maziem un vidējiem dīleriem

Tagad, kad esam apskatījuši pamatus, kādus galvenos punktus varat iekļaut savā ikdienas darbā? Labākās datu analīzes un paredzošās analīzes prakses ieviešana var ievērojami uzlabot jūsu darbību un palielināt pārdošanas apjomus.

• Pārliecinieties, ka jūsu dati, piemēram, klientu informācija, transportlīdzekļu dati un pārdošanas ieraksti, ir atjaunināti un precīzi . Regulāri pārbaudiet un iztīriet savus datus, lai noņemtu dublikātus vai novecojušus ierakstus.

• Izmantojiet centralizētu sistēmu, piemēram, klientu attiecību pārvaldības (CRM) vai dīleru pārvaldības sistēmu (DMS) , lai pārvaldītu visus attiecīgos datus . Segmentējiet klientus, pamatojoties uz viņu vēlmēm, uzvedību un demogrāfiskajiem datiem. Tas palīdz ar personalizētu mārketingu un mērķtiecīgām akcijām.

• Strādājiet ar datiem no sociālajiem medijiem, meklētājprogrammām un savas tīmekļa vietnes, lai piedāvātu potenciālos pircējus ar personalizētiem piedāvājumiem . Izmantojiet analītiku, lainovērtētu tiešsaistes reklāmas kampaņu efektivitāti .

Secinājums

Analītika un prognozējošā analīze ir pārveidojoši rīki automašīnu dīleriem, kas ļauj tiem pārvērst datus praktiski izmantojamās atziņās.

Pareizie datu analīzes rīki var pārveidot neapstrādātus datus efektīvās stratēģijās un maksimāli palielināt datu potenciālu.

Tas viss uzlabos gan darbības efektivitāti, gan klientu apmierinātību, tādējādi veicinot jūsu automašīnu tirdzniecības uzņēmuma ilgtermiņa izaugsmi.