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报告摘要

数据变现：车企利润新增长点

核心内容

随着中国汽车市场由增量市场向存量市场转变，车企面临新车销售收益下滑和市场竞争加剧的挑战。为应对这一变化，车企需要寻找新的利润增长点，而数据变现成为其中的关键策略。

数据变现是指通过合规、精准地收集、分析和应用企业运营、车辆使用和消费者行为数据，将其转化为商业价值，从而提升企业的运营效率、客户体验和盈利能力。

主要观点

数据是车企转型的基础
新能源汽车市场的快速增长、消费者行为的多样化以及企业运营模式的转变，使得数据在车企中的重要性日益凸显。数据的种类、体量和迭代速度不断提升，为车企提供了丰富的资源。
数据变现的发力点
车企可以从内部运营和客户服务与体验两个方面挖掘数据变现的机会。
- 内部运营：通过整合产品设计、生产、销售、运营等环节的数据，优化效率，提升利润。例如，利用数据进行精准定价、设计灵活的定价软件、搭建数据平台等。
- 客户服务与体验：通过分析消费者全生命周期行为，提供个性化、透明、高效的服务，提升客户粘性与满意度。具体包括：
  - 间接变现：通过解决消费者痛点，提升品牌忠诚度。
  - 服务产品直接变现：基于消费者行为设计按使用付费的服务产品。
  - 生态合作直接变现：与第三方合作，拓展数字生态，实现佣金收益。
数据变现的落地步骤
数据变现需要分三步走，即业务战略、数据分析和数据整合。
- 业务战略：明确战略目标，拆解为细分市场、价值主张和场景落地，通过数据驱动决策，减少认知偏差。
- 数据分析：根据企业需求，选择渐进式或非渐进式分析方式，包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策建议性分析。
- 数据整合：整合内部和外部数据，打破信息孤岛，建立统一的数据标准体系，实现数据闭环。

关键信息

中国汽车市场：连续12年销量第一，2017年起进入存量市场，销量逐年下降。
新能源汽车增长：2021年新能源乘用车批发量达331.2万辆，同比增长181%。
数据驱动战略：通过数据整合、分析和应用，提升决策科学性，优化运营效率。
数据变现案例：某豪华车企通过数据整合和预测模型，客户再购率提升310%。
数据整合内容：
- 内部数据：涵盖线上（官网、App、微信小程序、SAP、CRM等）和线下（车展、试驾等）数据。
- 外部数据：包括垂直网站、社交媒体、电商、短视频、直播平台、电信、银行、保险等第三方数据。

即刻行动

在车联网、5G、云计算、电动化等技术不断发展的背景下，车企应关注以下关键行动：

合规精准地收集、沉淀和整合数据。
利用数据优化产品设计，实现以销定产。
提升线索获取、订单转化和售后利润。
加强主机厂与经销商的信任与合作，挖掘潜在需求。
提升客户购车用车的连贯性体验，保持客户粘性。

作者与联系方式

作者：
- 陈伟：埃森哲大中华区战略与咨询经理
- 温棋：埃森哲大中华区数据科学总监
联系人：
- 王华：埃森哲大中华区汽车业主管、董事总经理
  ben.h.wang@accreture.com
- 蔡沈隽：埃森哲大中华区产品制造事业部董事总经理
  shenjun.cai@accenture.com
- 邓嘉伟：埃森哲大中华区战略与咨询高级总监
  florian.f.deutgen@accenture.com