大数据背景下汽车销售审计案例,本论文主要论述了汽车销售论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
汽车销售论文参考文献：
大数据审计 流程和方法 机遇和挑战
案例背景
上海汽车集团有限公司是国内A股市场最大的汽车上市公司,主要业务涵盖整车、零部件的研发、生产、销售、物流、二手车等汽车服务贸易业务,以及汽车金融业务.2014年国内宏观经济受“三期叠加”的影响,经济增速下行压力明显增加,GDP增长幅度下降到7.4%,国内汽车市场增长幅度不超过10%,全年整车销售2408.2万辆,同比增长8.3%.其中,乘用车1944万辆,同比增长14.4%；商用车464.1万辆,同比下降1 1.5%.面对汽车市场的销售紧缩,上汽集团开展了对下属整车企业的整车销售流程的专项审计调查,最终实现全年整车销售562万辆的业绩,同比增长10.1%,国内市场领先优势进一步扩大,以920.3亿美元的合并销售收入,第十次入围《财富》杂志世界500强企业榜单,排名第85位,首次跻身前百强.
经销商作为整车企业和客户之间的纽带,是销售环节中的一个重要角色.近年来,经销商销售舞弊的现象、客户对违规销售现象的投诉屡见不鲜.上汽集团下属的整车企业多为合资企业,其销售业务系统相对独立,集团总部很难对其销售进行监控.在这种情况下,对整车企业开展审计工作是必不可少的.
审计目标和思路
（1）审计目标
通过分析大数据,全面了解整车企业的销售业务流程以及管理现状,发现整车销售流程中的管理漏洞,揭示系统性风险,及时提出整改建议,达到规范销售流程,促进公司提高销售业绩的目标.
（2）审计思路
以大数据为时代背景,以130多万条销售数据为审计對象,通过系统审计软件对销售数据进行采集、建立分析模型,发现其潜在的销售业务问题和风险,结合“望闻问切”的现场审计方法,调查这些问题存在的合理性,进而对销售流程进行整改,实现审计目标.
审计过程和方法
（1）熟悉业务和数据属性,做好审计基础工作
随着企业规模的扩大,业务量的增加,传统的审计方法已经不能满足企业快速发展的需求.据调查,该整车企业的经销商在全国超过千家,年销售量超过150万辆,面对如此大的业务量,采用传统的审计方法很可能会掩盖其存在的问题,因此,审计人员决定采取以大数据审计为主,传统审计为辅的方法展开审计工作.大数据审计强调的是对数据进行审计,其特点是大量、多样、高速、价值密度、真实.了解相关业务是大数据审计的前提.因此审计人员在该项目立项后,对该整车企业的销售群体和业务管理方式进行了调查.
据了解,该企业整车销售主要分为普通零售和大客户销售两类.普通零售即为终端客户个体通过经销商购车的销售模式.企业对普通零售商采取的管理方式是分品牌管理；品牌差异化管理主要指的是经销商网络和营销商务政策上的差异,其车辆的销售、销售流程都基本一致.大客户销售即以政府部门、事业单位、租赁公司、企业等特定单位为销售对象,采用直销（客户直接向企业购买）、联合销售（经销商和企业共同销售）的方式对客户进行分类,统一由企业集团进行管理.由于大客户销售通常是大批量购车,在销售过程中客户往往会享受到较多的销售折扣或优惠政策,在此环节中容易产生舞弊和违规销售等行为.因此,审计人员将大客户销售作为此次审计项目的重点.
（2）了解被审计单位环境,合理进行审计资源配置
DOL（经销商在线系统）和DMS（经销商管理系统）是该企业的两大主要系统.包括：批售管理、车辆物流管理、经销商零售申报和零售客户信息管理等多个模块.企业主要通过这两个系统记录经销商整车批售业务和终端客户零售信息,然后对信息进行统计分析,得出整车销售收入费用情况,由此可以对销售过程进行管理监督.由于直销情况较少且没有经销商参和,直销数据由人工统计.企业每年的批售、零售和客户信息接近200万条,考虑到各品牌的销售政策不同,再加上审计时间和人员的局限,审计组长决定在之前业务分析的基础上,以所有大客户的销售记录和某一销量较大品牌车辆的普通零售记录作为审计对象,以18个月为审计期间,确认该期间内整车销售收入和销售量的真实性、销售政策的合理性以及销售折扣计算发放的准确性,并以此制定了审计方案.
（3）采集、分析、处理数据,确定审计疑点
在做好相关准备后,审计人员开展审计工作.首先是对数据进行采集、分析,建立关联表,通过设定函数对数据进行处理,查找审计疑点.
其次,从销售科获取到直销数据,通过IT部导出DOL、DMS系统数据,并获取系统数据字典.通过了解销售数据各字段的含义,对直销信息等非结构化数据进行了预处理,确保其在属性、字段结构等方面和系统的结构化数据保持一致.最终得到的销售数据包括：车辆VIN号、车型、经销商信息、客户信--息、协议编号、折扣金额、零售上报日期、经销商开票日期等字段信息,完成了数据的采集工作.
在完成了数据采集工作后,审计人员借助审计业务数据分析工具一ACL（审计命令语言）进行数据的导入和分析.之后,在ACL软件中通过设定函数、命令,建立分析模型,系统性处理采集的数据.主要方法包括：（1）表关联和数据匹配,例如：将经销商的销售明细表和业务部门的出入库单相关联,利用车辆唯一的识别代码-VIN号,将DOL、DMS数据中的批售、零售、车辆退库记录等各模块数据建立串联关系.（2）逻辑判断,审查是否存在批零售时间倒置、重复销售等异常信息.（3）特征筛选,即销售周期较长、获得销售政策补贴后产生跨期退车的记录、将普通零售混同于大客户销售等.（4）孤立点分析,即分析经销商有无销售异常现象.（5）销量趋势及离散度分析,即是否出现大幅度的销量变动.（6）分析性复核,是否有不符合销售政策的销售类型、是否有未经资格审核的大客户销售车辆.（7）重新计算,即对照商务政策和实际发放的折扣,看二者是否一致.
经过初步的数据分析,审计组成员发现约2万条销售记录存在异常.其中,少量普通零售存在退车异常和零售周期较长的现象,而大客户销售存在以下几个问题：一是大客户直销过程中存在媒体换车和新能源项目购车,但此类销售类型并不属于大客户销售政策规定的范围内；二是部分非政府事业单位客户享有政府折扣的优惠政策；三是零售超期申报依然给予经销商或大客户购车折扣的现象；四是数据分析显示有5000多辆以汽车租赁公司名义购买的大客户车辆最终零售 显示为个人；五是部分大客户购车享受的折扣金额和政策规定不符.
结论：适合不知如何写汽车销售方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于4s店汽车销售工资高吗论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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