记得是千禧年之际，整个社会舆论开始鼓吹“信息时代即将到来”。转眼十年已过，“信息时代”顺理成章地过渡到“大数据时代”。
目前，激战正酣的电商依靠其强大的数据处理能力，在做到精准营销的同时，实现产品的有效设计和高速变化。
养老机构还处于发展初期，无论从机构建设、功能布局、房间设计、营销策略、运营服务与管理都还在摸索阶段。摸索的另一个因素是因为业内还没有值得公认的数据支撑。
近日一直在设计销售数据统计方式和规则，有很深的体会。
体会一：目前为止，大可养老机构数据统计大致分为三类：
第一类：营销数据
第二类：运营数据
第三类：财务数据
每类的细分暂略。
体会二：同一项数据由不同部门、不同人来统计，会存在很大的差异，即统计标准的不统一，或者情况复杂，很难界定。
体会三：在没有数据库系统支持的情况下，单纯的人工统计（EXCEL表），是很大的工作量，且每次数据之间的连贯性较差。
体会四：统计表格的设计建立在对结果预期和假设的基础上，须由具备一定养老经验和战略高度的人来设计。
体会五：建议成立独立的信息部门或专岗，进行数据的搜集、统计、分析，并提出建设性意见。
最后，想谈一谈这一段时间我们数据统计得出的宝贵经验，供同行业参考。
1、从产品角度分析，为客户提供多种选择方案能最大限度的覆盖客户群，提高成交转化率。
目前，我们基本上有5类产品，每种产品的客户比重相对差距不大，选择相对平均。
2、通过特殊优惠方案，对夫妻老人的吸引力显著增强。
目前我们入住80位老人，其中夫妻比重在40%左右。
3、从入住房型角度分析，较大需求的是：
南向房，单人间（包房），即使通过价格差异和促销方案，北向房和双人拼房（非自理也选择包房）的选择也是很低的。
4、我们提供床位预订服务，预订有效期15天。
从目前预订转入住分析，大概转化率在50%至60%之间。
5、从入住渠道分析，基本渠道获知是通过报纸、百度、楼体/车体广告、朋友介绍为主。
但，真正转化还是以朋友介绍为主，这里面包括：入住老人和家属、来访过的老人和家属、自己员工等。
6、从销售水平分析，年龄在40至60岁的员工有很强的成交率，因为大多让来访者放心、信服。
7、从入住曲线分析，季节性、价格因素是影响入住的两个关键点，其次是销售水平。
8、有效的客户数据分析（包括：来电、来访、入住、总入住、出院）对销售的指导作用很明显，须由专业的营销人员定期与销售做培训与考核。
9、一家新建养老机构，无论规模大小，正常情况下，每年能达到80至100人的入住水平，这符合行业规律，太小或太多都有其它客观因素。
10、有效、合理的激励机制是提高销售态度的关键。
11、全员营销、全员服务是一种很好的方式，但须有专门的部门进行定期点评和考核，不可流于形式化。
12、价格的承诺年限对于销售有很大影响，很多机构都是一年一签合同，这种来年的不确定性让很大一部分老人望而却步，让入住老人也心里没底。
先总结到这些，目前我们的数据分析还停留在人工和二维分析，对于多维度和多因素的分析在没有系统的支持下，很难实现，这也是未来的努力方向。
此文章转载YLYJ养老研究网
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(2013-11-07 13:51:24)