汽车销售5w2h分析法「汽车销售5w2h分析法经典案例」

背景

5W2H分析法又叫七何分析法，是二战中美国陆军兵器修理部首创。简单、方便，易于理解、使用，富有启发意义，广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。

发明者以五个w开头的英语单词和两个以h开头的英语单词进行设问。发现解决问题的线索，寻找出创新和发明新项目的思路，更进一步进行设计构思，从而搞出新的发明项目，这就叫做5w2h法。

一句话可以很形象的概括5W2H方法的内涵：什么原因（Why）导致什么事情(What),需要哪些人（Who）在什么时间内（When）什么地点（Where）用什么方法（How）完成？预算是多少（How much）?

5W2H分析法，具有简单、方便，易于理解、使用，富有启发意义的特点。

5W2H的具体内容

WHY--为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？造成这样的结果为什么？)WHAT--是什么？目的是什么？做什么工作？WHERE--何处？在哪里做？从哪里入手？WHEN--何时？什么时间完成？什么时机最适宜？WHO--谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？HOW --怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？HOW MUCH--多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

5W2H的在汽车行业的应用方案

销售成绩为什么一直无法提升？产品为什么卖不出去？为什么每次提的计划总是不被主管采纳……碰到问题时，许多人脑海中浮现的第一个疑问就是“为什么”，老是想不透到底是哪里出了问题？

然而，问题解决专家告诉我们，与其不断自问“为什么”，倒不如先学会如何提出对的问题！诚如福特汽车前CEO唐诺．彼得森所说：“多问一些对的问题，就不必花费许多气力去找寻所有的答案。”

下面我们就来看看在汽车销售上，5W2H如何运用于平常的工作中去？

案例一 汽车销售的5W2H分析

客户接待

WHO:谁？了解客户为谁买车？（客户购车的使用者）；WHEN：何时？了解客户什么时间需要这辆车？（购车的意向周期）；WHY：为什么？了解客户购车的用途是什么？（商用或家用、休闲）客户关注车辆的细节是什么？（关注发动机还是外形）了解客户是新购、换购、再购（如果是换购或再购，以前使用的车型是什么，使用状况如何）；WHAT:什么？了解客户选择的车型及颜色（喜欢的车型）；WHERE：哪里？了解客户从哪里获得信息、从哪里来？（了解客户行业，经济状况、生活形态）；HOW：怎样？了解客户对车辆的感觉怎么样？（基本意向）；HOW MUCH:多少钱？了解客户对价格的敏感程度和可以接受的程度（客户的预算）。

需求评估

这位顾客在别家4S店或者本店逛过了吗？你在客户身上花了多少时间？这位客户对这辆车的感觉如何？客户是否看中了某一辆特定的车？客户的选购标准是什么？看中的那辆车有哪一项优点？客户是否完成试乘试驾程序？这位客户之前是否来过？什么原因让他再次光临？以前若没来，什么原因使他进来？客户对价格的反应如何？客户的购车付款方式如何？客户预定何时取得车辆？

案例二 汽车售后的5W2H分析

具体到汽车售后中，这个工具应该如何使用，又需要关注哪些地方呢？

WHEN：何时？投诉时间和问题发生时间，是否具有周期规律；如果如果问题发生时间距离客户到店投诉时间相对较长，其实也可以根据这个信息判定这个问题对于客户来说具备一定的可接受程度。WHERE：哪里？接诉4S店，问题发生地点，问题发生部位，问题发生路段特点。主要关注于用户是否有在特定地段的信息。该信息可能包含了路况和路面信息，对于后续问题再现和范围缩小是有比较大的帮助。WHAT:什么？不良车架号，不良问题内容，不良的视频/照片，如必要（温度，湿度等信息），问题相关零部件。对于很多能够一线接触到问题的人员，养成第一时间用视频和照片记录眼睛所看到的和耳朵听到的内容。这样对于后续形成数据库和分享是非常关键的。WHO:谁？投诉人员，记录人员，不良发现人员。这个条目主要进行基本信息记录，为后续确认提供一定的可能性。WHY：为什么？为什么会投诉，客户感受，客户诉求。这边主要关注于客户为什么不能接受这个状态。对于因功能不良导致功能无法使用，这个是比较容易确认；但部分属于舒适性和异响类的问题，准确记录客户投诉的理由对于后期对策效果的评价是很有帮助的。HOW：怎样？识别问题的方法（五感），再现的方法；HOW MUCH:多少钱？不良数，不良比率，公里数。

以上就是两个应用的案例，详细描述了5W2H的思考方式。

后言

面对任何工作或是任务，我们都可以运用5W2H的方法来思考，这样可以有助于你思路的逻辑和条理化，并且可以帮助你找到问题的根源所在，并依此制定有针对性的行动来进行预防或是改善，从而保证工作和任务的有效达成。

作者：公众号 ID: 老孙论车后市 从2011年一直开始从事数据分析工作，一直期望着用数据化解决分析难题，让数据更加有价值，让分析更有效。

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