汽车制造商通常根据没有确定或证明的统计可靠性或准确性的指标来评估经销商的销售业绩，以衡量经销商预期零售的新车的最少数量。

工厂通过各种方式部署计算（“销售期望”与实际销售额）以影响经销商。汽车制造商要求经销商打出“平均分或更高”才能被认为是最低要求。因此，将有多达一半的品牌经销商在任何（或每个）特定时刻违反经销商协议，被评为“表现不佳”。

汽车制造商可能会威胁以低于平均水平的数量终止经销商，而那些超过“预期”分数的经销商可能会获得更大的奖励或奖金。同样，当经销商寻求批准以获取新的经销商时，审阅品牌会根据相关品牌的指标将申请人的过去销售业绩视为“门户”。

工厂说，这里没事。他们拥有“行业标准”，可以科学地衡量经销商的零售业绩与“预期”销售数字。他们错误地认为，这种精英方法会产生公正的计数和比较，从而产生可靠的经销商排名。让我们看一个说明性的假设示例：

经销商A和B在新泽西经营。每个人都是同一家汽车制造商的特许经营者，每个人在2016年零售了1,000辆新车。但是，经销商A的全国“预期”年零售额计算为2,000个单位，而经销商B的“预期”年总数为500。因此，经销商A比品牌的“销售有效”标准低了50％。经销商B达到基准的200％，令人羡慕。（请注意，当品牌竞争单独计算的“细分”时，这些计算可能会更加复杂。）

运用经销商评分，特许人将经销商在全国范围内和其他地理区域中的排名从最佳到最差。

特许人以这种方式得出自己的数字：首先，他们计算经销商分配的责任范围内竞争性注册的数量。据推测，这建立了经销商的“机会”编号。然后，他们将这个数字应用于该品牌在给定基准地理区域中的市场份额所占的百分比。在上面的示例中，如果品牌的市场份额为10％，则经销商A在其职责范围内的竞争注册为20,000，而经销商B仅为5,000。经销商A“应该”至少零售了“预期” 2,000个单位（20,000个的10％），但是经销商B的“预期”销售额翻了一番。

这是基本问题：度量标准是诱人的，因为“预期”销售除以销售数量的算法是不可否认的。但是，确定“预期”销售的不可靠性使该方法无效。为了对同线经销商的销售预期进行“逐个比较”评估，工厂需要控制众多变量，例如唯一的位置，职责范围的大小和形状，通道，人口，人口统计，本地偏好等。工厂无法以统计上可靠的方式解决问题。

近年来，经销商对这种工厂方法的挑战已经取得了一些适度的成功。2016年，贝克·雪佛兰诉通用汽车案（经美国第二巡回上诉法院审理，并经纽约最高法院裁定），推翻了工厂销售数字游戏的主要内容。

通用汽车已经利用整个纽约来制定每个经销商的“预期销售数量……基于调整后的州市场平均水平。”州法院认为，通用汽车的方法违反了纽约法律，并指出“通用汽车可能不会仅仅因为立法机关试图规范的行业中的普遍性而依赖不合理和不公平的标准。”

随后，当贝克返回第二巡回法院时，该法院指出“单独或与其他度量标准一起使用” [平均]标准来评估汽车经销商是否遵守其特许经营协议是非法的。 。通用汽车试图通过将其地理度量评估从全州范围更改为本地范围来补救其过错行为。但是，它的新基准方法论并不能完全解决最初计算“预期”销售额的固有腐败方法。

汽车特许经营者有权（实际上是一项责任）要求并强制经销商遵守合理且可达到的标准，但他们还必须确保公平和准确性。

他们需要一种方法来考虑并鼓励经销商100％遵守合理的标准。他们应该抛弃零和指标的“行业标准”，以确保“表现较差”的经销商不满意且违反规定。他们应评估每个经销商的具体现场检查和检查结果，以确保经销商遵守合理的要求，例如雇用和培训销售人员，技术人员和有能力的经理。

设施必须符合合理和非歧视性的标准。经销商必须库存足够的车辆和零件库存（假设汽车制造商的可用性和供应量）。

简而言之，“量身定制”的评估将消除对固有不可靠的经销商-经销商-经销商数字指标的过度，错误的依赖。