拉斯维加斯—从销售和市场营销到固定业务的经销权产生大量数据。筛选信息以衡量业务绩效可能是一项艰巨的任务，因此一些经销店正在以更具战术性的眼光研究其数据。
嘉宾汽车集团和Del Grande Dealer Group优先考虑最重要的性能指标并将数据分解为最简单易消化的形式，与会嘉宾在汽车新闻零售论坛上讨论了主题“ DMS驱动”：NADA在这里说。
Germain首席运营官John Malishenko说，数据有两种。一个基于结果，包括商店售出了多少辆汽车或这些销售产生了多少毛利润。另一种是预测性的，处理影响绩效的任务和活动。
尽管该行业痴迷于结果数据，但马利申科表示并不能解决任何问题。一家商店所能做的就是对此做出反应。Germain在佛罗里达，密歇根州和俄亥俄州设有商店，专注于其预测数据。他说，缩小重点可以提高生产率并降低商店的压力。
在寻找两个月最重要的信息的两个月中，马利申科与他的总经理，合伙人和专家进行了交谈，以确定商店每天要执行哪些任务。结果：库存，Web分析和固定操作等领域的129个项目。
然后，日耳曼（Germain）询问总经理，他们各自的“不可协商”活动是什么，他们对这些任务的绩效标准是什么，以及由谁负责。
通过此练习，管理人员可以定义关键绩效指标，并重新定义其工作内容和完成方式。
他说：“当我们优先考虑[关键绩效指标]时，实际上是说这些事情是最重要的。”
加利福尼亚圣何塞的Del Grande Dealer Group的首席运营官Jeremy Beaver表示，数据管理对于该组织评估市场需求和定价的方式至关重要。他说，例如，格兰德（Del Grande）衡量了价格与销售之间的差距，定义为在线上列出的汽车价格与出售价格之间的差额。定价信息可以通过各种方式进行管理，包括按团队，商店和模型进行管理，以便团队可以做出最有根据的决策。
该小组还研究需求，以及正确的定价如何促进需求。
“根据凯利蓝皮书的合理市场范围，我们已经建立了一个算法来显示我们的库存策略以及市场在进行交易。”比弗说。这样做是为了“确保我们每天都对商店产生正确的需求”。
