用於改善經銷商服務績效的系統和方法與流程
2023-12-08 01:18:11
本公開總體上涉及經銷商服務績效。
背景技術：
經銷商服務保有率通常是衡量車輛經銷商的服務部門的績效的指標。經銷商服務指標和基準常常是有偏見的，並且提供不被經銷商網絡接受的不公平的度量。例如，一些指標會使績效良好者看起來較差，而績效較差者看起來較好。此外，為想要改善服務績效的經銷商提供了非常少的可行信息。
技術實現要素：
本技術涉及改善經銷商服務保有率。
根據示例性實施例，描述了一種用于衡量經銷商服務保有率值和定基準以及產生改善指導的方法。所述方法利於分析和改善經銷商服務保有率。改善的經銷商服務保有率增加了來自零部件的收入和利潤，且增加經銷商網絡的盈利性。間接地，增加的經銷商服務保有率改善了新車輛銷售，因為在經銷商服務保有率和重複性車輛銷售之間存在正相關性。
所述方法提供了集中於關鍵績效類別的實際服務保有率值的更細分度量，且提供控制經銷商控制之外的環境因素的基準服務保有率值。通過將經銷商的實際服務保有率值與基準服務保有率值進行比較，按照服務保有率的改善空間量對績效類別排序，量化可控因素對優化服務保有率值的影響，且按照哪個因素將最有效地提升每個特定經銷商投資的每一美元的優化服務保有率值的數量來排序可控因素，所述方法提高了經銷商改善其服務保有率的努力。
更細分指標的另一個益處在於他們提供允許更有效目標市場的客戶區分。
本發明還提供以下方案：
方案1.一種方法，包括：
由包括處理器的系統產生改善模型，用於計算優化服務保有率值，其中，所述改善模型包括基於如下值的統計模型：
涉及多個經銷商的不可控因素的值；
涉及所述多個經銷商的可控因素的值；和
涉及所述多個經銷商的實際服務保有率的值；
由所述系統計算所述多個經銷商中的第一經銷商的優化服務保有率值，所述計算包括：
將涉及第一經銷商的不可控因素的值輸入所述改善模型中；以及
將涉及第一經銷商的可控因素的值輸入所述改善模型中；以及
由所述系統計算與涉及第一經銷商的多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善值，其中，每個優化服務保有率改善值表示由於涉及第一經銷商的所述多個可控因素中的有關可控因素的變化引起的第一經銷商的優化服務保有率值的變化。
方案2.根據方案1所述的方法，其中，由所述系統計算與涉及第一經銷商的多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善值包括執行敏感性分析。
方案3.根據方案1所述的方法，其中，統計模型包括具有權重的回歸模型，其中，所述權重將不可控因素的值和可控因素的值與實際服務保有率的值最佳擬合。
方案4.根據方案1所述的方法，還包括：由所述系統產生用於顯示與所述多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善值的對象，其中，可控因素根據有關的優化服務保有率改善值排序。
方案5.根據方案4所述的方法，其中，所述對象是佩爾託排列圖。
方案6.根據方案1所述的方法，還包括：響應於用於實現每個優化服務保有率改善值的成本值的輸入，由所述系統計算與涉及第一經銷商的多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善效率值，其中，每個優化服務保有率改善效率值表示改變可控因素中的有關可控因素的值以實現有關優化服務保有率改善值的每個成本的有關優化服務保有率改善值的變化。
方案7.根據方案6所述的方法，還包括：產生顯示與所述多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善效率值的對象，其中，可控因素根據有關的優化服務保有率改善效率值排序。
方案8.根據方案1所述的方法，還包括：計算所述多個經銷商的實際服務保有率值，包括：對於所述多個經銷商中的每個，計算一類別中的已經由該經銷商服務的車輛數量，其中，所述類別基於車輛是否由該經銷商銷售以及車輛是否處於該經銷商的地理區域內。
方案9.根據方案8所述的方法，其中，所述類別是包括如下的組中的一個：
由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域內；
由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域外；
未由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域內；和
未由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域外。
方案10.根據方案8所述的方法，其中，統計模型是第一統計模型，且所述方法還包括：
由所述系統產生比較模型，其中，所述比較模型是基於如下值的第二統計模型：
涉及所述多個經銷商的不可控因素的值；和
所述多個經銷商的實際服務保有率的值；以及
由所述系統計算所述多個經銷商中的第一經銷商的基準服務保有率值，包括將第一經銷商的不可控因素的值輸入到所述比較模型中。
方案11.根據方案10所述的方法，還包括：由所述系統產生顯示第一經銷商的實際服務保有率值與第一經銷商的基準服務保有率值的比較的對象。
方案12.一種系統，包括：
處理器；
計算機可讀介質，包括在由所述處理器執行時使得處理器執行如下操作的計算機可執行指令：
產生改善模型，用於計算優化服務保有率值，其中，所述改善模型包括基於如下值的統計模型：
涉及多個經銷商的不可控因素的值；
涉及所述多個經銷商的可控因素的值；和
涉及所述多個經銷商的實際服務保有率的值；
計算所述多個經銷商中的第一經銷商的優化服務保有率值，所述計算包括：
將涉及第一經銷商的不可控因素的值輸入所述改善模型中；以及
將涉及第一經銷商的可控因素的值輸入所述改善模型中；以及
計算與涉及第一經銷商的多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善值，其中，每個優化服務保有率改善值表示由於涉及第一經銷商的所述多個可控因素中的有關可控因素的變化引起的第一經銷商的優化服務保有率值的變化。
方案13.根據方案12所述的系統，其中，統計模型包括具有權重的回歸模型，其中，所述權重將不可控因素的值和可控因素的值與實際服務保有率的值最佳擬合。
方案14.根據方案12所述的系統，所述操作還包括：產生用於顯示與所述多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善值的對象，其中，可控因素根據有關的優化服務保有率改善值排序。
方案15.根據方案12所述的系統，所述操作還包括：
響應於用於實現每個優化服務保有率改善值的成本值的輸入，計算與涉及第一經銷商的多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善效率值，其中，每個優化服務保有率改善效率值表示改變可控因素中的有關可控因素的值以實現有關優化服務保有率改善值的每個成本的有關優化服務保有率改善值的變化；以及
產生顯示與所述多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善效率值的對象，其中，可控因素根據有關的優化服務保有率改善效率值排序。
方案16.根據方案12所述的系統，還包括：計算所述多個經銷商的實際服務保有率值，對於所述多個經銷商中的每個，計算一類別中的已經由該經銷商服務的車輛數量，其中，所述類別基於車輛是否由該經銷商銷售以及車輛是否處於該經銷商的地理區域內。
方案17.根據方案16所述的系統，其中，所述類別是包括如下的組中的一個：
由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域內；
由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域外；
未由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域內；和
未由該經銷商銷售且處於該經銷商的地理區域外。
方案18.根據方案12所述的系統，其中，統計模型是第一統計模型，且所述操作還包括：
產生比較模型，所述比較模型是基於如下值的第二統計模型：
涉及所述多個經銷商的不可控因素的值；和
所述多個經銷商的實際服務保有率的值；以及
計算所述多個經銷商中的第一經銷商的基準服務保有率值，包括將第一經銷商的不可控因素的值輸入到所述比較模型中。
方案19.根據方案18所述的系統，所述操作還包括：產生顯示第一經銷商的實際服務保有率值與第一經銷商的基準服務保有率值的比較的對象。
方案20.一種計算機可讀存儲裝置，包括在由處理器執行時使得處理器執行如下操作的計算機可執行指令：
產生改善模型，用於計算優化服務保有率值，其中，所述改善模型包括基於如下值的統計模型：
涉及多個經銷商的不可控因素的值；
涉及所述多個經銷商的可控因素的值；和
涉及所述多個經銷商的實際服務保有率的值；
計算所述多個經銷商中的第一經銷商的優化服務保有率值，所述計算包括：
將涉及第一經銷商的不可控因素的值輸入所述改善模型中；以及
將涉及第一經銷商的可控因素的值輸入所述改善模型中；以及
計算與涉及第一經銷商的多個可控因素中的每個有關的優化服務保有率改善值，其中，每個優化服務保有率改善值表示由於涉及第一經銷商的所述多個可控因素中的有關可控因素的變化引起的第一經銷商的優化服務保有率值的變化。
本發明的其它方面將部分地顯而易見並且部分地在下文中指出。
附圖說明
圖1示意性地示出了根據本公開實施例的包括計算結構的系統。
圖2示出了根據本公開實施例的用于衡量、定基準和生成改善指導以改善經銷商服務保有率的方法。
圖3示意性地示出了在第一區域中的第一經銷商和在第二區域中的第二經銷商。
圖4示出了表示表4的實際服務保有率值和表5的基準服務保有率值的對象。
圖5示出了表示可控因素和優化服務保有率改善的有關值的對象。
圖6示出了表示可控因素和優化服務保有率改善效率的有關值的對象。
附圖未必按比例繪製，並且一些特徵可以被誇大或最小化，例如以顯示特定部件的細節。在某些情況下，為了避免使本公開變模糊，未詳細描述熟知的部件、系統、材料或方法。因此，本文所公開的具體結構和功能細節不應解釋為限制性的，而僅僅作為權利要求的基礎和用於教導本領域技術人員以各種方式利用本公開的代表性基礎。
具體實施方式
如所要求的，本文公開了本公開的詳細實施例。所公開的實施例僅僅是可以以不同和可選的形式實施的示例及其組合。如本文所用，例如，「示例性的」和類似措辭廣義地表示用作圖示、標本、模型或模式的實施例。
雖然本技術在本文中主要結合服務汽車的汽車經銷商進行描述，但該技術不限於汽車經銷商。該構思可以用於寬範圍的各種應用中，例如結合飛行器、船舶及其它。
本公開描述了包括下列部分的系統和方法：1)實際服務保有率的改善指標，2)基準服務保有率，以及3)使經銷商能夠採取更有效的改善措施的更可行反饋指標。
反饋指標包括針對各個經銷商的改善機會。改善機會包括根據對經銷商服務保有率的影響量化且根據對經銷商服務保有率的影響排序的量化可控因素類別。經銷商對可控因素的改變將增加經銷商服務保有率。增加的經銷商服務保有率增加服務所需的零部件銷售且增加關係強度，從而增加銷售忠誠度。
如本文所述，術語「服務保有率」是指可以是一個類別的車輛中有多少由經銷商服務的度量(例如，觀測的或使用模型估計的)。示例性類別基於車輛(可以由車輛識別號(vin)表示)是否在與經銷商有關的地理區域內和該經銷商是否銷售了該車輛。其他類別附加地或者可選地基於vin-經銷商服務關係、客戶推選的經銷商偏好、公司分配、或者特定服務能力。
如下文更詳細描述的，實際服務保有率基于衡量數據(例如，表示在一類別內觀測的經銷商服務保有率度量的數據)來計算，而基準服務保有率和優化服務保有率基於模型計算。例如，當經銷商在一時幀內服務vin時，數據作為所產生的載明日期修理任務單的一部分輸入，且所服務的vin標記為保有。保有率於是可以確定為符合條件的vin保有的比例。經銷商處輸入的數據可以收集並合併到資料庫(例如，下文所述的資料庫70)中。
根據一個實施例，系統10被配置成執行圖2中所示方法100。圖1示意性地示出了系統10的特徵。系統10包括計算單元30。計算單元30包括用於控制和/或處理數據的處理器40、輸入/輸出數據埠42和存儲器50。在系統10內的諸如一個或多個數據總線和無線收發器的連接基礎結構未詳細示出，以簡化附圖。
處理器可以是多個處理器，其可包括在單個機器或多個機器中的分布式處理器或並行處理器。處理器可包括(多個)虛擬處理器。處理器可包括狀態機、專用集成電路(asic)、包括現場可編程門陣列的可編程門陣列(pga)、或狀態機。當處理器執行指令以進行「操作」時，這可包括處理器直接進行操作和/或有利於、指導或與另一裝置或部件配合來進行操作。
存儲器50可包括各種各樣的計算機可讀介質，包括易失性介質、非易失性介質、可移除介質和不可移除介質。如在說明書和權利要求書中所用，術語「計算機可讀介質」及其變體包括存儲介質。存儲介質包括易失性和/或非易失性、可移除和/或不可移除介質，例如，ram、rom、eeprom、快閃記憶體或其它存儲器技術、cdrom、dvd或其它光碟存儲裝置、磁帶、磁碟存儲裝置或其它磁性存儲裝置、或被配置用來存儲可由處理器40訪問的信息的任何其它介質。
雖然存儲器50示出為駐留在處理器40附近，但應當理解，存儲器的至少一部分可以是遠程訪問的存儲系統，例如，在通信網絡上的伺服器、遠程硬碟驅動器、可移除的存儲介質、它們的組合等。因此，以下描述的數據、應用程式和/或軟體中的任一者可被存儲在存儲器內和/或經由到其它數據處理系統(未示出)的網絡連接訪問，所述網絡連接可包括例如區域網(lan)、城域網(man)或廣域網(wan)。
存儲器50包括在計算單元30中使用的多種軟體和數據，包括應用程式60、資料庫70、作業系統80和輸入/輸出裝置驅動器90。
作業系統80可以是用於與數據處理系統一起使用的任何作業系統。輸入/輸出裝置驅動器90可包括由應用程式通過作業系統80訪問的各種例程以與裝置和某些存儲器部件通信。應用程式60可在存儲器50中和/或固件(未示出)中存儲為可執行指令，並且可由處理器40執行。
應用程式60包括各種程序，這些程序在由處理器40執行時實現計算單元30的各種功能。應用程式60結合示例性方法在下文更詳細描述。
術語「應用程式」或其變體在本文中廣泛地用來包括例程、程序模塊、程序、部件、數據結構、算法等。應用程式可在各種系統配置上實現，包括單處理器或多處理器系統、小型計算機、大型計算機、個人計算機、手持計算裝置、基於微處理器的可編程消費電子產品、它們的組合等。
應用程式60可使用存儲在資料庫70中的數據。資料庫70包括由應用程式60、作業系統80、輸入/輸出裝置驅動器90和可以駐留在存儲器50中的軟體程序使用的靜態和/或動態數據。
應當理解，圖1和以上描述旨在提供可實現本公開的一些實施例的各個方面的合適環境的簡要總體描述。
雖然該描述涉及計算機可讀指令，但本公開的實施例也可與其它程序模塊結合來實現和/或實現為除了計算機可讀指令之外或代替計算機可讀指令的硬體和軟體的組合。
圖2示出了根據本公開的實施例的示例性方法100，該方法有利於分析和改善服務保有率。應當理解，方法100的步驟不一定以任何特定的次序闡述，並且以可選次序執行一些或全部步驟是可能的並且是可設想的。為了便於描述和說明，所述步驟以展示的次序提供。在不脫離所附權利要求的範圍的情況下，步驟可以添加、省略和/或同時進行。
還應當理解，圖示方法100可以在任何時間結束。在某些實施例中，該過程的一些或全部步驟和/或基本上等同的步驟通過執行存儲或包括在計算機可讀介質(例如上文所述計算單元30的存儲器50)上的計算機可讀指令來進行。
方法100始於102並且流程進行到框104、106、108、110、112、114、116、118、120、122、124、126、128。框104、106與用於生成實際服務保有率的改善指標的方法的計算機可執行指令有關；框108、110、112與用於生成基準服務保有率的計算機可執行指令有關；並且框114、116、118、120、122、124、126、128與用於生成優化服務保有率和更可行反饋指標以使經銷商能夠採取更有效的改善措施的計算機可執行指令有關。
在框104中，處理器40訪問存儲在存儲器50中的經銷商服務數據。經銷商服務數據包括表示車輛(例如，同品牌車輛)、已服務每個車輛的經銷商(或多個經銷商)、以及擁有(或租賃)每個車輛的客戶位置的數據。經銷商的經銷商服務數據被分類或過濾成不同的類別或集合。類別可以由表1的單元格表示，如下文更詳細描述的。在可選實施例中，類別包括多於一個的單元格(例如，一行或列)。表1中的變量表示不同集合的車輛數量，如下文更詳細描述的。
表1
在表1中，變量v是由第一經銷商銷售給居住(例如，當前居住，居住地可以是家庭或工作地點)在第一經銷商區域中的客戶並且由第一經銷商服務的車輛的數量；變量x是由另一經銷商(例如，第二經銷商)銷售給居住在第一經銷商區域中的客戶並且由第一經銷商服務的車輛的數量；變量y是由第一經銷商銷售給居住在第一經銷商區域之外(例如，在第二經銷商區域中)的客戶且由第一經銷商服務的車輛的數量；並且變量z是由另一經銷商(例如，第二經銷商)銷售給居住在第一經銷商區域之外的客戶並且由第一經銷商服務的車輛的數量。在某些實施例中，由一經銷商提供的服務僅當該服務在一定時間窗口內時被計數在由該經銷商服務的車輛的數量中。例如，時間窗口為所有權的第一年、所有權的第2-6年、或所有權的6年以上。
在表1中，變量v是由第一經銷商銷售給居住在第一經銷商區域中的客戶的車輛的數量；變量x是由另一經銷商(例如，第二經銷商)銷售給居住在第一經銷商區域中的客戶的車輛的數量；變量y是由第一經銷商銷售給居住在第一經銷商區域之外的客戶的車輛的數量；並且變量z是由另一經銷商(例如，第二經銷商)銷售給居住在第一經銷商區域之外的客戶的車輛的數量。
表1的單元格表示在經銷商和客戶之間的兩種關係：基於銷售的關係和基於地理位置的關係。通過將經銷商服務數據分類到類別中，可以確定實際服務保有率(ra)的更精細的更細分度量。
在框106，處理器40使用分類的經銷商服務數據計算實際服務保有率rak的值。例如，實際服務保有率ra1、ra2、ra3、ra4的值使用表1的變量值計算如下。
經銷商服務數據的示例性矩陣表示如下。在此，經銷商服務數據包括服務矩陣(s)、區域矩陣(a)、以及由經銷商銷售的車輛集合(σ)。
服務矩陣(s)的行i表示vin，服務矩陣(s)的列j表示經銷商。如果vini由經銷商j服務，那麼s(i，j)＝1。否則，s(i，j)＝0。
區域矩陣(a)的行i表示vin，區域矩陣(a)的列j表示經銷商。如果vini在經銷商j的區域中，那麼a(i，j)＝1。否則，a(i，j)＝0。
由經銷商銷售的車輛集合(σ)與經銷商j有關。關係式i∈σ(j)獲得表示由經銷商j銷售的vin的索引i。關係式獲得表示不是由經銷商j銷售的vin的索引i。由這些關係式獲得的索引i集合是每個服務矩陣(s)和區域矩陣(a)包括在計數內的索引i(例如，vin)。
實際服務保有率rak的每個值然後基於服務矩陣(s)、區域矩陣(a)、以及由經銷商銷售的車輛集合(σ)來計算。用於計算實際服務保有率rak的值的示例性關係式和上述關係式的關係給出如下。
通常，實際服務保有率rak的每個值是由銷售商服務的操作中的同品牌車輛對於銷售、地理關係和/或時間關係的一些組合的百分比。實際服務保有率ra的附加關係式在下文更詳細描述。現在描述使用表1的變量的示例性值的示例。
該技術適合於各個經銷商以及經銷商群組。例如，經銷商可以通過品牌、國家或公司合計。
該技術可以適合於沒有地理區域或經銷商關係(例如，停產品牌或者不公開銷售的已使用車輛)的情形(即，國家或品牌)。如果沒有可適用的地理細分，那麼可以使用基於銷售的指標。如果銷售關係不適用，那麼可以使用基於地理位置的指標。
圖3示意性地示出了車輛210、212、214、216、218、220、222、224、226、228、230、232，其中某些由第一經銷商250和/或第二經銷商252服務。服務由經銷商和車輛之間的線表示。在圖3中，服務260由經銷商250在車輛210上進行；服務262由經銷商250在車輛216上進行；服務264由經銷商250在車輛222上進行；服務266由經銷商252在車輛222上進行；服務268由經銷商252在車輛232上進行。
由經銷商銷售的車輛由與經銷商相同的線型表示。經銷商250銷售車輛210、212、216、218、226，經銷商252銷售車輛222、224、230、232。車輛214、220、228未由經銷商250、252中任一個銷售。
為了教導目的，措辭「區域」包括可以由駕駛距離、駕駛時間、市場、通過通信信道聯繫等等中的一個或多個限定的地理區域。區域可以稱為總銷售和服務優勢區域(agssa)。
第一區域280包括第一經銷商250和車輛210、212、214、216、218、222、224，第二區域282包括第二經銷商252和車輛226、228、230、232。在圖3的示例中，為了清楚起見，僅僅示出兩個區域，從而一個經銷商的「區域外」是另一個經銷商的區域。然而，當多於兩個的經銷商相鄰或者以其它方式彼此靠近時，一個經銷商的「區域外」大於一個其它經銷商的區域。
使用圖3，參考表2，表1的變量值對於第一經銷商250確定。
表2：帶有第一經銷商250的值的表1
使用上述的關係式和表2的值，經銷商250(例如，j＝1)的實際服務保有率ra1、ra2、ra3、ra4的值為ra1＝0.5，ra2＝0，ra3＝0.25，ra4＝0。
使用圖3，參考表3，表1的變量值對於第二經銷商252確定。
表3：帶有第二經銷商252的值的表1
使用上述的關係式和表3的值，經銷商252(例如，j＝2)的實際服務保有率ra1、ra2、ra3、ra4的值為ra1＝0.5，ra2＝0.5，ra3＝0，ra4＝0。
現在更詳細描述用於計算實際服務保有率ra的附加關係式。例如，關註銷售關係的用於計算實際服務保有率ra的示例性關係式給出如下。
作為另一個示例，關注地理關係的用於計算實際服務保有率ra的示例性關係式給出如下。
此外，組合銷售關係和地理關係的用於計算實際服務保有率ra的示例性關係式給出如下。
此外，基於銷售的指標計算為由第一經銷商服務的車輛數量(由第一經銷商銷售和不由第一經銷商銷售兩者)除以由第一經銷商銷售但是由另一經銷商服務或者不被服務的車輛數量總和。該度量將第一經銷商服務的車輛數量與第一經銷商銷售但是不服務的車輛數量進行比較。
在框108，對於每個選擇的實際服務保有率rak和類別k，處理器40產生基準模型fk，用於計算基準服務保有率rbk的值。比較模型fk基於經銷商服務數據。經銷商服務數據包括與不可控因素u有關的值和在上文所述的框中計算的實際服務保有率rak(例如，ra1、ra2、ra3、ra4)的值。
不可控因素(u)是經銷商控制之外的因素。例如，不可控因素包括客戶人口統計、品牌、距離、地理數據、家庭數據、競爭者數據等(例如，經銷商網絡、客戶人口統計、競爭等)。總體比較模型(fk)表示為：
其中，uik(d)表示經銷商d的不可控因素i，nu表示統計模型中的不可控因素數量。
比較模型fk是不可控因素u的值和實際服務保有率ra的值之間的統計關聯性。產生比較模型fk的步驟包括因素分析以找到最高的不可控因素u，且減少不可控因素u之間的共線性，測試非線性關係的前提驅動因素(promisingdriver，或約定駕駛員)變換，選擇有力的非共線性不可控因素u，且產生基於所選擇的不可控因素u的統計模型。
例如，比較模型fk是數學(例如，邏輯回歸(logisticregression))模型，其擬合多個經銷商d(例如，所有經銷商)的不可控因素u的值和實際服務保有率rak的值。示例性基準模型給出如下：
rbk(d)＝w1u1k(d)+w2u2k(d)+…+wnuunuk(d)
其中，rbk(d)是經銷商d的基準服務保有率，uik是類別k的不可控因素，wi是將類別k的不可控因素u擬合到類別k的實際服務保有率ra的值的權重。例如，權重w將所有經銷商的類別k的所有不可控因素u最佳地擬合到所有經銷商d的類別k的實際服務保有率ra的所有值。
在框110，對於每個經銷商d和所選擇的類別k，處理器計算基準服務保有率rbk(d)的值。經銷商d和類別k的不可控因素uik的值輸入到數學模型以計算基準服務保有率rbk(d)的值。
參考表4，對於單個經銷商，實際服務保有率ra1，ra2，ra3，ra4的示例性值給出如下：
表4
參考表5，對於單個經銷商d，與實際服務保有率ra1，ra2，ra3，ra4的度量相對應，基準服務保有率rb1，rb2，rb3，rb4的示例性值給出如下；
表5
在框112，對於每個經銷商d，處理器40產生配置成將實際服務保有率ra的值與基準服務保有率rb的對應值進行比較的對象400。參考圖4，對象400是柱狀圖，其中，表4的實際服務保有率ra1，ra2，ra3，ra4的值圖形表示為柱，表5的基準服務保有率rb1，rb2，rb3，rb4的相應值表示為線。
例如，對象400允許經銷商識別實際服務保有率ra的一個或多個度量中的表現欠佳。在實際服務保有率ra的值小於基準服務保有率rb的相應值時，識別表現欠佳。
在圖4的示例中，經銷商在實際服務保有率ra2的度量中表現欠佳，其衡量由經銷商銷售且在經銷商區域外的車輛服務。
表4和表5一起也是利於將經銷商實際服務保有率ra與基準服務保有率進行比較的對象。
在框114，處理器40根據哪些地方需要最大改善來對實際服務保有率ra排位或排序。處理器40計算實際服務保有率ra的值和基準服務保有率rb的相應值之間的差，且根據所述差來對實際服務保有率ra的度量進行排位或排序。例如，實際服務保有率ra的度量根據最大經銷商表現欠佳來排位，這識別經銷商的最大機會類別。
在框116，對於每個選擇類別k(例如，需要改善的類別被選擇)，處理器40基於經銷商服務數據產生改善模型gk。例如，處理器40產生實際服務保有率ra中表示在框114中識別的最大機會的一個或多個度量的改善模型gk。經銷商服務數據包括與不可控因素(u)有關的值、與可控因素c有關的值、以及在上述框中計算的實際服務保有率rak(例如，ra1，ra2，ra3，ra4)的值。
不可控因素u在上文關於比較模型fk描述。可控因素c是在經銷商控制內的因素。示例性可控因素c包括服務小時數、容量、定價、客戶滿意度(例如，由客戶滿意度指數(csi)衡量)、廣告等等。類別k的總體比較模型(gk)表示如下：
其中，cik(d)表示經銷商d的類別k的可控因素i，nc表示統計模型中的可控因素的數量，uik(d)表示經銷商d的類別k的不可控因素i，nu表示統計模型中的不可控因素的數量。
改善模型gk是不可控因素u的值、可控因素c的值和實際服務保有率ra的值之間的統計關聯性。產生改善模型gk的步驟包括因素分析以找到最高的不可控和可控因素，且減少共線性，測試非線性關係的前提驅動因素變換，選擇有力的非共線性可控因素和不可控因素，且產生所選擇的可控因素和不可控因素的統計模型。例如，來自於比較模型fk的不可控因素被選擇用於改善模型gk。
例如，對於每個類別k，改善模型gk是數學(例如，邏輯回歸)模型，其擬合多個經銷商(例如，所有經銷商)的不可控因素u的值、可控因素c的值和實際服務保有率rak的值。示例性改善模型給出如下：
rok(d)＝w1u1k(d)+w2u2k(d)+…+wnuunuk(d)+wnu+1c1k(d)+wnu+2c2k(d)+…+wnu+nccnck(d)
其中，rok(d)是經銷商d的優化服務保有率(例如，目標保有率或預期保有率)，uik是不可控因素，cik是可控因素，wi是將不可控因素u的值和可控因素c的值最佳地擬合到實際服務保有率ra的值的權重。
在框118，處理器40對改善模型gk的可控因素c進行敏感性分析，以排序每個經銷商d的改善機會。使用改善模型，敏感性分析包括將不可控因素u設定為等於經銷商的不可控因素的觀測值，且擾動可控因素c以量化對優化服務保有率ro的影響。換句話說，可控因素c變化以確定哪個對於改善優化服務保有率ro最有效。
可控因素c中的每個在可控因素c的可能值範圍內變化。例如，對於每個可控因素c，範圍的下限是所有經銷商的可控因素c的最低觀測值，範圍的上限是所有經銷商的可控因素c的最大觀測值。作為另一個更具體的示例，定價的可能值範圍可以根據基於經銷商和本地競爭者的定價數據來確定價格彈性的模型來確定。
為了擾動可控因素c，可控因素c一次一個地變化，或者通過另一方法變化。對於範圍內的可控因素c每個值記錄優化服務保有率改善δro。例如，優化服務保有率改善δro記錄為優化服務保有率ro的百分比增加。
在框120，處理器40產生顯示每個可控因素c的優化服務保有率改善δro的對象500。例如，參考圖5，可控因素c以佩爾託排列圖(paretochart)顯示。示例性可控因素c7，c5，c2，c10從最高優化服務保有率改善δro到最低優化服務保有率改善δro排序。因而，佩爾託排列圖識別類別k中的最大機會的可控因素c。
具體而言，第一可控因素c7給予最高優化服務保有率改善δro。如果解決第一可控因素c7，第二可控因素c5給予附加(第二高)的優化服務保有率改善δro，如此等等。
對象500報告給經銷商且利於實際服務保有率ra的改善，因為其傳達通過改變可控因素可以作出多大改善且哪些可控因素優先。
現在描述對圖5的對象500的可控因素進一步排序的過程。在框122，處理器將對象500顯示給經銷商以將經銷商建模的優化服務保有率改善δro連同每個可控因素ci的用以實現優化服務保有率改善δro的變化值(例如，絕對值或％)一起告知經銷商。可控因素ci的變化例如在擾動分析期間確定。
在框124，響應於來自於經銷商的用於實現每個可控因素ci的變化的成本($)(例如，資金和時間(金錢項))的輸入，處理器計算每個可控因素ci的每美元投資$的優化服務保有率改善δro(下文稱為優化服務保有率改善效率δro/$)。
在框126，處理器基於優化服務保有率改善效率(δro/$)對可控因素ci排位或排序。可控因素ci以降序次序排位，具有最高優化服務保有率改善效率(δro/$)的可控因素ci具有最高級別。
在框128，處理器顯示對象600給經銷商，以將改變可控因素ci的每美元投資$的經銷商建模保有率改善告知經銷商。使用對象600，經銷商可以確定最成本有效的方式來改善經銷商服務保有率。具體而言，對象600指示在可控因素上花錢的次序，以便最大化經銷商服務保有率的可能改善。
方法可以重複，以在衡量新的數據時更新所述值，這反映已經作出的服務保有率改善或者環境已經發展。
本文公開了本公開的各種實施例。上述實施例僅僅是為了清楚理解本公開的原理而闡述的實施方式的示例性圖示。在不脫離權利要求的範圍的情況下，可以對上述實施例做出變型、修改和組合。所有這樣的變型、修改和組合都在本文中由本公開和所附權利要求的範圍所包括。