买过车的朋友会发现，同一款车不管在哪个4S店去买，基本上价格都相差不大。即使有些差别，也是带着附加条件的，比如要做些加装需要额外再付一下费用。为什么汽车4S销售行业需要商业智能BI？就是因为在汽车4S销售行业，新车销售基本上是不赚钱的，那就只能在买完车之后的售后阶段来赚钱。这样就意味着一辆车卖给一个客户，如果以后这个客户再也不回到店里面做保养、维修、买保险，实际上4S店就赚不到什么钱了。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
这就是汽车4S销售行业中的两大突出问题：新车业务不赚钱，售后客户流失严重。售后的客户一旦流失，是很难再回头的，做好商业智能BI用户留存分析提升留存率是个关键。
商业智能BI返厂频次分析
那么在汽车4S集团的商业智能BI销售分析中就有一个非常重要的指标，就是返厂频次。返厂频次就是一台车一年回4S店的次数，不同的门店、不同的品牌返厂频次可能不同，有什么分析价值呢？
比如横向比较4S集团下的所有门店的返厂频次，A门店返厂频次是1.42次，B门店返厂频次是1.62次，中间只有0.2次的差别，从数字上感觉差别大吗？是不大的，但是我们来做一次简单的商业智能BI分析。假设A门店有4000个基盘客户，其中哪怕只有1000个基盘客户的返厂频次能够增加0.2次，就意味着一年可以增加 1000 乘以 0.2 就是200台车返厂。每次保养的消费平均 1000 元，200台车的返厂就可以增加 20万的销售收入，这只是一个门店的，如果有十个门店每个门店的返厂频次都可以提升0.2次，就是200万的收入。五十个门店，上百个门店呢，就意味着每年可以提升千万以上的直接效益。
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根据商业智能BI 分析可以看出，除了正常保养之外，每台车每次返厂就为4S店增加了一次与客户接触的机会，就多了一次业务触达的机会。比如续保、改装装潢、二手车、新客户介绍，保险在这个4S店买的，事故车维修就会找这家4S店，诸如此类的消费，这些都是长期的间接效益，重要的是培育众生客户。
商业智能BI精细化管理
同样的品牌，为什么有的门店返厂频次就高，为什么有的门店就低，这背后其实就涉及到了4S门店的业务管理和服务管理问题，也是商业智能BI精细化管理的发力点。特别在售后阶段，接待人员、接待流程、接待规范就显得很重要，比如保养车间的规范性和透明度，比如在保养的时候之前每次都能剩下一点留给车主，但之后在每次保养的时候说全部都用完了，车主就会在心里想是不是4S店偷我机油了。
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还有在保养的时候，每次就推销一些可做可不做的保养项目，额外需要让车主花费很多的钱，这样信任感就慢慢没有了，车主可能下次就不会回到这家4S店转身去别的4S店了，或者慢慢的就直接到外面去做保养了，这样用户就逐步流失掉了。还有到了该保养的时候，没有及时提醒车主做保养，车主一直拖着不回店，这样平均的返厂频次也会掉下来，长期下来，没有商业智能BI对用户行为的精细化分析以及客户维护，用户会持续流失。
所以，到最后其实大家可以发现，商业智能BI、数据分析到最后还是会聚焦到企业的业务问题和管理问题，通过可视化图表的指标对比差异或者变化来定位业务上的一些问题，通过分析找到背后的原因，最后就是自身的业务和管理要针对性的做出一些改变，再回到数据分析持续跟踪和验证，这就是商业智能BI和数据分析的价值所在。