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售后数据分析模型,C6数据分析模型PPT

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数据分析，数据分析优化店铺分析模型解/优化店铺分析模型解你是什么类型的店铺？理论模型亮点-数据分析 模型来自丁香的博客理论模型亮点数据分析 -2本文主要介绍数据分析相关理论模型，包括OMTM9方便梳理模型的基本概念和应用场景 。

1、 售后管理系统的 售后管理系统介绍Enterprise售后质量管理面临的挑战:随着公司产品市场累计销量的不断增加，售后理赔数据量也在不断增加 。在海量的售后 claims数据中，如何直观、快速地形成产品质量和零件可靠性的问题，可以提高设计的输入 。售后零件质量统计分析人工工作繁重低效，也难以进行故障零件PPM等专业质量评价 。售后核心退货管理、索赔识别、质量信息的索赔管理都是手工进行 ， 阻碍了管理中索赔率的提高 。

售后管理解决方案业务模型简介:以系统实施为契机，对售后不良服务流程进行了标准化和固化，实现了售后报表在线提交、车辆档案在线查询、备件管理、任务统计等 。基于该系统 ， 实现了缺陷描述、业务模型和流程的标准化和固化、分析方法的标准化、自动统计分析和售后质量监控等功能 。
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2、 售后服务的工单数据可以用来做什么?多维数据分析 report可以有效指导服务流程优化和产品改进 。一般来说 ， 专业系统或软件可以提供各种数据分析报告，无论质量、服务、满意度都可以延迟 。此外 ， 相关系统工具可以提供大屏数据看板，一方面管理者可以实时查看各类服务数据，加强服务的日常管控；另一方面可以帮助企业向客户展示售后服务的能力，提升品牌形象 。

3、常用的分析方法及 模型有哪些?1、RFM 模型RFM分析是客户关系分析中一种简单实用的客户分析方法，将近期消费、消费频率、消费金额三个要素组合成数据分析衡量客户价值和客户盈利能力的最佳指标 。RFM分析就是通过这三个指标对客户进行观察和分类 ， 针对不同特征的客户进行相应的营销策略 。r最近一次交易到当前天数的距离(Recency)F累计交易次数(频率)M累计交易金额(货币)在这三个约束条件下，我们把M值最大，即贡献金额最大的客户视为“重要客户”，其余的视为“普通客户”和“流失客户” 。基于此 ， 我们产生了八种不同的客户类型:重要客户:高复购率，高离职率 。

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