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Data Analysis
Le processus d'analyse des données est l'élément stratégique clé pour une interprétation opportune et fiable des données
L’analyse des données définit des modèles à travers lesquels des requêtes analytiques peuvent être faites afin d’obtenir une optimisation, une réduction des coûts et un plus grand engagement de la part des clients.
La technologie proposée par Lynx International tire pleinement parti de la collecte de données inhérente à l’activité des clients pour obtenir des informations approfondies et ciblées. Pour atteindre ces objectifs, une plateforme robuste est nécessaire pour soutenir l’ensemble du processus analytique avec flexibilité et fiabilité. Grâce au processus d’analyse des données, les entreprises automobiles peuvent formaliser leurs données en connaissances compréhensibles et significatives pour évaluer et affiner les processus commerciaux.
Le choix des ICP à surveiller définit les indicateurs de performance les plus importants, qui sont indispensables pour déterminer dans quelle mesure l’entreprise est sur le point d’atteindre les objectifs qu’elle s’est fixés. Dans ce processus de définition des objectifs, il est essentiel d’attribuer la responsabilité et la possibilité d’influencer activement le résultat à des ressources spécifiques.
Définition de l'ICP
- Nombre de réservations
- Nombre d'entrées
- Heures vendues
- SPV RIC/MAN
- Heures travaillées par rapport aux heures de présence
- Heures travaillées vs. heures facturées
- Chiffre d'affaires total après-vente
- Qualité (réclamations des clients, fidélité des clients)
- Pièces de rechange (rotation des stocks, déchargement des pièces, inventaire)
- Tendance des ventes de voitures neuves et d'occasion
- Gamme de voitures (%)
- Marginalité des voitures
- Indice de rotation des véhicules d'occasion
- Indicateurs de performance par marque, site, département
Analyse des ICP
- Tableau de bord structuré avec des ICP détaillés
- Attribution du suivi des ICP aux différents responsables et à l'équipe de direction, selon une fréquence établie.
- 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
- Analyser les données historiques et définir des objectifs durables