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Data Analysis

Il processo di Data Analysis è l’elemento strategico fondamentale per una interpretazione puntale e affidabile dei dati

L’analisi dei dati definisce modelli attraverso cui è possibile eseguire interrogazioni analitiche finalizzate al raggiungimento di risultati di ottimizzazione, riduzione dei costi e maggior coinvolgimento dei clienti.

La tecnologia offerta da Lynx International sfrutta al meglio la raccolta dei dati inerente l’attività del cliente per ricavare insight approfonditi e mirati. Per raggiungere questi obiettivi, è necessaria una solida piattaforma che supporti l’intero processo analitico con flessibilità e affidabilità. Attraverso il processo di Data Analysis, le aziende automotive possono formalizzare il patrimonio dei loro dati in conoscenza che sia comprensibile e significativa per valutare e perfezionare i processi aziendali.

La scelta dei KPI da monitorare definisce quali sono gli indicatori di performance più importanti, indispensabili a determinare quanto l’azienda sia vicina a raggiungere ciò che si prefissata. In questo processo di individuazione degli obiettivi è fondamentale attribuire a specifiche risorse la responsabilità e la possibilità di influire attivamente sul risultato.

Definizione KPI
  • Numero prenotazioni
  • Numero Ingressi
  • Ore vendute
  • SPV RIC/MAN
  • Ore Lavorate vs ore Presenza
  • Ore Lavorate vs ore fatturate
  • Fatturato totale post-vendita
  • Qualità (lamentele clienti, lavori ripetuti)
  • Ricambi (rotazione magazzino, scarico ricambi, inventario)
  • Trend di Vendita Auto Nuove e Usate
  • % Gamma di Auto
  • Marginalità Auto
  • Indice di Rotazione Usato
  • Indicatori di Performance per Marchio, sede, Reparto
Analisi dei KPI
  • Dashboard strutturata con KPI dettagliati
  • Assegnazione monitoraggio KPI ai singoli responsabili e al Team direttivo, con frequenze stabilite
  • Verificare la sorgente dei dati per i diversi KPI, quantitativi e qualitativi (esempio: DMS, agenda, registro telefonate, questionari clienti) controllando la corretta modalità di input e output dei dati
  • Analisi dati storici e definizione target sostenibili
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