中国汽车流通协会最新数据显示，2021年我国汽车销量约2628万辆，与2020年基本持平；其中，乘用车销量约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，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，并高效地加以应用，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
随着汽车市场向智能网联和自动驾驶方面迈进，数据的种类和体量正迎来爆发式增长。这些数据来自于人、车、运营的方方面面，同样也会对汽车生态圈中的每一个参与方释放价值。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。
数据种类和体量的爆发（点击查看大图）
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、消费者零部件历史消费记录以及主机厂零部件定价结构进行综合分析，得出最优解。这样做一方面可以确保经销商销售利润最大化，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上考虑数据变现：
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，以此制定精准的营销策略，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粘性。
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，保持客户粘性。通常，有三种方式可供车企考虑。
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下的车主需求，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
智能化与数字化，是人类社会发展的全新阶段，这也使得车企所遇到的数据难题并没有经验可循，需要摸着石头过河。这考验的并不仅仅是车企的局部实力，而是涉及到数据变现全流程的各个环节、各项能力。
数据变现的落地步骤（点击查看大图）
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，制定业务路线图，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消费者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线上线下行为数据、历史数据和车辆数据进行整合梳理，帮助该客户进行战略分群，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，制定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。
数据分析的类别（点击查看大图）
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，不仅仅涉及到单个数据属性、有效样本数，还包括数据之间的交叉集成。
如何保证每个平台中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的实施步骤。
以某豪华车企的数据整合项目为例，埃森哲帮助该客户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，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。
数字时代，唯快不破。汽车企业需要抓紧采取行动，化数据为洞察，实现由数据驱动的业务转型。埃森哲愿以自身的多元行业经验，以及覆盖咨询、技术、互动、运营的端到端能力，助车企一臂之力。
本文作者：
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
