车企数据变现很难吗？

埃森哲公司注册成立于爱尔兰，是一家全球领先的专业服务公司，依靠卓越的数字化能力，为客户提供战略与咨询、互动营销、技术和运营服务及解决方案，业务涵盖40多个行业，以及企业日常运营部门的各个职能。埃森哲是《财富》全球500强企业之一，目前拥有约50.6万名员工，服务于120多个国家和地区的客户。

埃森哲在大中华区开展业务30余年，并在该区域拥有一支1.7万多人的员工队伍，分布于多个城市。作为可信赖的数字化转型卓越伙伴，埃森哲正在更创新地参与商业和技术生态圈的建设，帮助中国企业和政府把握数字化力量，实现转型，提升全球竞争力。

中国汽车流通协会的最新数据显示，2021年我国汽车销量大约为2628万辆，与2020年的销量基本持平；其中，乘用车销量大约为2148万辆，同比仅有不到5%的微幅增长。往前回溯，中国汽车市场早在2017年就由增量转入存量市场，新车销售收益下滑，市场竞争持续加剧。汽车企业的下一个利润增长点在哪里？

“数据变现”无疑是最受关注的一个点，尤其是在汽车行业向电动化、网联化、智能化、共享化深入发展的今天。随着数据的种类越来越多，体量越来越大，迭代速度越来越快，合规、精准地收集数据并加以高效应用，打造数据闭环，是车企迫切需要解决的问题。

汽车数据比你想象的更有用

对于车企而言，数据变现的价值主要体现在“对内”和“对外”两个层面（见图）。

对内：提高运营效率

内部运营方面，车企可以通过整合各个环节（包括产品设计、生产、销售、运营等）的数据，优化效率，最终实现降本增效。

以零部件定价为例，车企的惯常做法是优化经销商的整体返利结构来精简组织流程，设计更高效的激励性政策，最终提升销售利润。而数据变现的定价策略，则是对经销商的运营情况数据、消费者的零部件历史消费记录，以及主机厂的零部件定价结构进行综合分析，得出最优解决方案。这样做，一方面可以确保经销商的销售利润最大化，另一方面可以加强车企对日常运营数据的监测，从而协助经销商更高效地销售产品。

更进一步，车企可以直接搭建特定数据平台，设计开发灵活、精准的定价软件，并提供前端图形化展示分析仪表盘，实时监测与辅助日常经营活动。

此外，车企还可以在日常运营的其他环节考虑数据变现：

产品设计

借助车联网收集的车辆数据和车主行为数据，结合消费者洞察，优化产品设计，如动力控制、车内空间设计、功能设计等。

市场营销

在固定的营销预算情况下，通过特征变量筛选目标用户，并根据人群特征定制内容、渠道和促销产品组合，以此制订精准的营销策略，提升销售线索和营销投入产出比。

销售

采用数据模型对销售线索打分，定向推送引导高价值潜客入店试驾；同时，为销售顾问提供特定客户洞察，包括车型预测、试驾路线预测、兴趣点预测等，助其有针对性地向客户推荐产品和服务，提高订单转化率。

客户运营

梳理客户在系统内的行为数据，整合第三方数据（社交、电商、电信等），勾勒客户画像，产出用户洞察。由此设计各个客户群体在市场营销、销售、售后、二手车、金融等部门的整体运营策略，使其相互支撑和相互强化，最终提高销售额并加强客户黏性。

对外：提升服务体验

客户服务和体验方面，车企可以通过梳理消费者线上、线下、店内、店外，以及历史购买信息，提供更加个性化、透明、高效的产品和服务，以此提升客户体验，保持客户黏性。通常，有三种方式可供车企参考。

①间接变现

企业可以通过梳理车主在车辆选择、购车体验、保养维修和生活用车全生命周期内的痛点，提供定制、透明、智能的数字化产品和服务。例如，购车前的意向车型信息、比价等个性化推送；购车过程中的兴趣车型预测、兴趣点分析；用车过程中的驾驶行为分析、个性化用车建议等，以此提升品牌认可度和客户忠诚度。

②服务产品直接变现

将产品服务化、订阅化，以客户为中心，设计场景化的服务产品。车企可基于车主的实际需求和历史行为数据，归类各应用场景并具象化每个场景中的车主需求，设计客户旅程，最后围绕可提供的服务设计相应的订阅产品，并确保其价值定位与客户的需求完美契合。

③生态合作直接变现

车企可以考虑与第三方合作伙伴，如短视频、音乐、电商、基于地理位置的服务商等开展合作，在丰富消费者数字生态体验的同时，创造新的收益点。

数据变现知难行更难

车企面临的第一个问题往往是缺少策略，即“我要做，但我不知道怎么做”。如果盲目上马，可能将企业有限的时间、资金和人力投入一个未知前景的“黑洞”；但如果观望等待，则有可能错失机遇，被对手超越。

我们建议汽车企业可以与公司内外部的智库，尤其是已经拥有相关项目经验的团队携手，在摸清自身数据底数、明确数据用途的前提下，制订业务路线图，并对可用的方案进行优先级排序和细化落地。同时，加强企业文化培育和员工队伍能力培养，为数据变现战略打好基底。

某经销商集团从“以车为中心”转向“以用户为中心”的商业模式。转型过程中，该企业意识到需要全面了解产品的完整生命周期，以及业务部门和经销商之间的业务逻辑。埃森哲将终端消费者的线上与线下行为数据、历史数据和车辆数据进行整合梳理，帮助该经销商进行战略分群，将被动的销售KPI统计转向了主动的消费者差异化运营。经销商集团能够根据每个群体数据特征来定制数字化客户旅程，制订相应的运营策略和产品创新（金融/维保），从而达到销售提升和利润流增长的目标。

投入产出也是困扰车企的难题之一，主要体现在“不舍得花钱”和“没有足够的预算”。诚然，数据变现是一项系统性工程，但我们仍可对其进行拆解，做到量入为出、看菜吃饭。

基于实现的难易程度和结果产出，我们将数据分析分为四个类别：描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策建议性分析。汽车企业可以根据自身情况，选择与自己需求、能力相匹配的类别。

埃森哲对某车企及其经销商共建的企业级数据平台进行监测，旨在帮助该客户挖掘业务洞察，明确在哪些点收集何种数据、哪些点采用何种数据，以此来提升运营精细度和生产销售活动效率。项目实施后，微信定制化内容推送从原先的120分钟减少到15分钟，跨部门的客户信息检索也从先前的22分钟减少到2分钟。

数据越多，将其完整捕获和打通分析的难度也越大，这是阻碍车企实现数据变现的第三座“大山”。数据的质和量，不仅仅涉及单个数据属性、有效样本数，还包括数据之间的交叉集成。

如何保证每个平台的数据质量和填充度？如何打破信息孤岛，将各个系统串联起来？如何以业务需求为主导，建立一套统一的标准体系，并做到数据闭环？企业需要一整套系统、逻辑的方法论和切实有效的端到端实施步骤。

以某豪华车企的数据整合项目为例，埃森哲帮助该车企梳理业务需求和数据逻辑，搭建可迭代的指标体系，确保十多个数据平台关键指标整合后的定义、计算逻辑和统计口径等保持一致性，并且能持续满足企业销售、售后、财务等6个业务部门实际的数据需求。