普华永道：2023汽车数字化转型下的数据运营白皮书_36页_7mb

汽车数字化转型下的数据运营总结

1 核心挑战与矛盾

• 行业背景：中国汽车市场从增量市场转向存量市场，面临新能源转型与数字化转型的双重压力。
• 核心矛盾：数字化及数据变现的长期性和复杂性，与管理层对数字化及数据赋能价值兑现的迫切性和有效性的矛盾。

2 非数字原生企业数字化转型路径

• 三步走战略：
  1. 业务线上化：实现数据留痕，如各类App、企微工具等。
  2. 决策智能化：数据驱动业务场景，替代或辅助经验。
  3. 数据赋能业务：实现营销、销售、生产、管理及组织变革。

3 业务与科技挑战

• 业务挑战：

  • 数字化工具应用与业务流程重构。
  • 数据应用场景的价值识别与成本效益考量。
  • 数据能力构建：躬身入局或外援加持。

• 科技挑战：

  • IT部门角色转变：从技术基建到类互联网产品经理。
  • 协作模式转变：从项目制协作到产品制敏捷协作。

4 数据能力体系建设框架

基于价值链，从四个方面再造企业数据能力：

• 数据：从业务线上化的数据留痕开始，构建企业级数据湖。
• 平台：构建业务化、服务化及开放化的数据平台，实现产品化和常态化。
• 组织：建立数字化组织，明确能力建设方向。
• 运营：建立数据运营机制，支撑数据赋能业务的常态化运作。

5 数据场景建设与落地路径

• 场景蓝图绘制：区分ToC与ToB场景，绘制数据场景蓝图。

• 场景建设路径：

  1. 场景规划
  2. 场景评估
  3. 场景详设
  4. 场景定义
  5. 方案设计
  6. 数据准备
  7. 模型设计
  8. 开发上线
  9. 应用推广

• 运营机制与流程：

  • 标准化运营流程：需求提出 → 场景规划 → 设计方案 → 数据准备 → 模型设计 → 开发上线 → 应用推广。
  • 数据驱动与业务驱动：取决于需求来源，实现跨部门协作。

6 数据治理与平台建设

• 数据治理三抓手：

  1. 组织架构：数据中台统筹协调。
  2. 制度流程：制定数据治理制度和操作流程。
  3. 平台工具：建设数据治理平台工具，如数据质量看板、数据标准看板等。

• 数据平台建设：

  • 工具化：完成数据接入、集成与查询。
  • 平台化：打通底层数据源，构建数据模型。
  • 产品化：与业务场景深度融合，封装数据产品。

7 案例实践

案例1：某美系合资车企

• 核心举措：

  • 成立专属数据团队。
  • 构建CDP客户数据平台及MA营销自动化平台。
  • 打造数据场景管理体系。

• 成果：

  • 数据治理成效显著，车主会员数据质量提升。
  • 客户与车联数据深度挖掘，赋能业务场景落地。

案例2：某日系合资车企

• 核心举措：
  • 成立专属团队，与IT部门协同推进数据基础工作。
  • 构建数据客户平台，推动数据场景赋能。

案例3：某德系合资车企

• 核心举措：
  • 客户精细化运营，全面整合ToC触点。
  • 搭建企业级数据中台，提升数据可用性。
  • 全面盘点数据应用场景，落地算法模型。

8 总结与建议

• 关键认知：数字化转型是传统车企必经之路。
• 推进路径：从业务线上化、数据治理到数据赋能，逐步构建数据能力。
• 未来挑战：持续关注数据能力的可持续迭代与共享，确保数据变现能力。