“数字化转型”是利用数字化技术，如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等技术和能力，来驱动组织商业模式创新和商业ECO重构的途径和方法。
就汽车行业而言，汽车的数字化转型，就是对汽车产业链相关生产业务过程进行的重塑，使其更加适应当前市场环境、生产环境、互联网环境，从零部件采购、产品研制、整装生产、到4S店营销、到用户车机端驾驶体验，以及售后服务，全业务环节数字化。强调通过数字技术对商业模式重塑，不只是单纯的解决企业某个管理问题或业务问题，而是通过数字化技术赋能企业商业模式创新和突破的核心力量。
中国汽车行业发展至今，伴随着新能源的加速推进、新智能技术的演变及新玩家的入局，近年迎来加速转型变革期。中国汽车市场也逐步地从增量市场演变为存量市场，并在市场结构上呈现新能源替代与中高端替代的结构化增量。与此同时，商业模式也从传统经销商制发展出直营、代理及混合等模式，区域及城市管理也随之成为新课题。
在这场变革中，对于汽车企业，特别是中国的汽车企业，同时面临着“新能源转型”与“数字化转型”的双重挤压，如何在转型期生存并发展，如何在保证业绩增长与市场占有率的同时完成转型，是他们面临的课题。
本文参考网络相关研报与新闻报道，从汽车行业面临的问题、汽车数字化转型的背景、挑战与解决方案等方面做了整理与分析，与各位同仁共飨。
自上世纪八十年代起，汽车共经历了三次数字升级阶段，分别是生产数码化阶段——萌芽期，数据信息化阶段——启动期和企业数字化阶段——快速地发展期。
从1980年开始，汽车进入市场经济时代，市场机制开始主导汽车市场，我国的汽车市场也全面形成。随着汽车市场快速成长、网络的加快速度进行发展，汽车的生产信息、办公信息、销售信息利用互联网串连，提升公司办事效率。2012年以来，我们国家新能源轿车技术进入快速发展阶段，产业化水平居世界第二位。企业数字化阶段，汽车全链路以数字为基础重新考量，全面实现信息数字化。
在数字经济时代，伴随着数字技术的快速发展及其与传统产业的深层次地融合，全世界汽车行业正迎来颠覆性的全方位业务数字化转型——数字技术驱动的全流程业务创新和管理变革。汽车产业作为我国实体经济中的支柱产业，应坚持以服务实体经济为导向，通过柔性生产、个性化服务实现用户差异化需求，更好地实现价值创造，共建数字新生态。
在数字化转型的浪潮下，汽车行业底层技术的发展与行业之间的碰撞，正在成为变革的巨大力量。汽车行业的“数字化转型”是利用新的技术驱动行业的创新与发展，改善使用者真实的体验、重构商业模式、降本增效。
盲目转型不可取，数字化转型并不是信息技术和工具的简单叠加，而需要兼顾技术、行业知识、组织、业务和流程的变革。车企的数字化转型需求首先要梳理其提出背景。
从汽车产品本身来说，正在经历前所未有的变革期。汽车电动化、智能化、网联化的迭代进化，汽车共享衍生的应用场景演化，无人驾驶带来的人机交互模式重构，以及以人机一体化智能系统、数字化制造为核心的生产方式的变革，都推动着汽车产业链、供应链的深度调整。
从营销端来说，传统营销模式获客线索成本高、潜客转化率低、营销工作量大且成本高、方式手段有限。而用户人群及心智正在发生明显的变化，Z世代的汽车观逐渐重要，短期内影响家庭购车决策，长期影响未来购车、换车行为。用户的决策链路也从原先的线性转向成了网状化的趋势，决策过程越来越前移。
从企业自身经营状况来看，国产车的利润率正在急转直下。在此背景下，若要在汽车品质和服务不变的情况下提升利润空间，降本增效势在必行。
数字化转型为汽车制造带来极大改变，在生产效率、质量控制、工艺升级、产品设计等方面带来了更全面的升级与优化。
生产效率：数字化转型提高了汽车生产效率，减少了生产所带来的成本。工厂数字化、供应链数字化、自动化制造等技术，能够在一定程度上帮助制造商大力提升汽车的生产效率和质量。
质量控制：数字化转型能更好地保证生产的全部过程和产品质量的一致性。通过智能化和数字化监控，能减小生产误差率、减少产品不合格率、提高生产效率和安全。
工艺改进：汽车工艺作为制造工序中非常非常重要和繁琐的一环，数字化转型还能够在一定程度上帮助汽车工艺实现更好的自动化与信息化。智能化和数据化的工厂将成为未来汽车工业的主流，数字化车间突破传统生产的困境，让每一个人都可以参与质量的管理。
产品设计：数字化转型模式下，汽车制造商可以依据客户的真实需求进行更加个性化的产品设计和生产，实现量身定制。数字化设计平台可以为汽车制造商提供更优秀的设计工具和平台，有助于实现更强的创新能力和设计灵活性。
数字化转型改变了汽车销售和经营销售的方式。汽车制造商采用数字化平台实现全链路的营销，让使用者真实的体验和互动交流更加个性化。
销售渠道：数字化转型能够在一定程度上帮助汽车制造商实现销售渠道与用户售前、售后服务的全链路互动。互联网、社会化媒体等数字化通路赋能汽车制造商，实现营销媒介和消费的人之间的全方位、多元化互动。
客户定位：数字化转型下，汽车制造商可以更多地运用数据分析，对客户定位和购买偏好进行精准化分析，为不一样的客户提供更个性化的产品、服务和解决方案。
售后服务：数字化转型让汽车制造商能更加进一步探索和掌握售后服务的需求，然后通过大数据等技术方法和全面的管理方式，实现售后服务的全生命周期化及更好的售后服务质量。
数字化转型对汽车售后服务同样有着重要的影响。通过数字化技术和数据采集，汽车制造商能更好地实现用户的售后需求，提升客户满意度和忠诚度。
远程诊断：数字化转型能够最终靠物联网技术来远程检测和诊断车辆，实现远程诊锅和在线故障排除，提高售后服务效率和质量。
个性化服务：数字化转型能够准确的通过不同车主的使用习惯、保养需求等，实现车辆保障与服务的个性化，让售后服务更具针对性与个性化，并满足多种客户的不同需求。
利用大数据：数字化转型可以让汽车制造商利用大数据技术，更好地分析客户的售后需求和车辆状况，提高售后服务的效果和服务质量。
总体来说，数字化转型为汽车行业带来了全新的机遇和挑战，为汽车行业的升级发展提供了强有力的动力。数字化转型不仅仅可以推进汽车行业产品、生产和销售模式的革新，也能让汽车行业走向更高效、智能化和可持续化的发展方向。
我国的汽车产业，应乘智能网联之风，通过数字化转变发展方式与经济转型，从传统整车销售业务向“产品+服务”模式转变。随着数字生产力的快速的提升，新一轮数字化科技革命和产业变革在全世界内兴起并不断深入推动，大数据、云计算、车联网V2X、区块链、无人驾驶技术蓬勃兴起，技术驱动行业变革，汽车企业由汽车制造转向“产品+服务”的价值创造。
区别于数字原生的平台型企业，非数字原生企业最大的差别在于，业务是否天然构建于平台之上，业务能力是不是平台化产品化。非数字原生企业的线上化程度低、数据留痕依赖度低，所以不得不面临从数据埋点及数据治理等基础工作开始。首先业务线上化实现数据采集留痕，然后数据逐步替代经验，带来业务应用乃至商业模式变化。
与此同时，传统车企要利用好经销网点及区域队伍的线下优势，借鉴链家网等类似传统企业的转型样板，通过数据与平台加持，带领经销商伙伴与区域队伍完成转型。
但在这过程中，一边是通过平台积累数据，一边是应用平台之后发生的业务流程变化、管理模式变化乃至组织人员变化，数据工作往往与业务变革变化双向交织，混杂着推进。这无论对管理层、业务部门还是IT部门，都提出了巨大挑战。
在车企逐步走向数字化的过程中，如何利用数字化工具，如何利用数据对业务赋能，乃至怎么样应对数字化之后业务模式的变化、组织新能力的变化，都是亟待解决的问题。
随着数字化技术发展，汽车行业的营销销售模式也已发生变化，包括数字化营销的普及、私域建设的兴起、汽车城市展厅、以及D2C直营模式的发展。在此发展的新趋势下，车企如何把业务流程搬到线上化平台做重构以支撑新模式，如何让经销商网络及自身队伍接受新工具新方式，特别是传统车企在业绩压 力下如何带动伙伴与队伍转型，成为首要挑战。
在业务线上化数字化过程中，伴随着数据留痕积累，车企逐步在营销销售、售后业务、车端屏用户运营以及管理等场景进行数据应用。但怎么来识别数据应用场景的价值，如何满足数据需求，如何考虑成本效益，又将是下一步挑战。特别是对于传统车企队伍，如何证明数据可以替代甚至超越经验，让前线人员 接受并推广数据场景落地，也是亟待解决的障碍。
随着车企数字工具应用的普及，业务线上化数据化日渐成熟。如直营业务的开展带来App平台持续建设与数据迅速累积，并伴随着营销销售场景中更敏捷更进阶的数据应用需求。如经销商与区域企微工具的推广，也催生着新的业务流程及总分管理流程，并带来数据在管理闭环与效率提升中的应用。
在这一系列过程中，业务部门往往面临着两种数字化能力的构建方式:一是躬身入局：在各业务部门中建立数字化团队，形成更敏捷更懂业务的数据能力；二是外援加持：从IT孵化跨业务部门的数字化中台团队，实现可共享统一的数据能力。
无论是何种方式，业务部门都将面临新技能新人员如何融于业务的挑战，以及在数据运营协作过程中， 既要实现部门内的数据能力敏捷，又要避免能力重复建设，同时保证“业务+数据+IT”的高效协作与合理分工。
但实际情况往往是，业务建立数据能力与IT升级数据能力同时存在，如何协同也是所有数据赋能场景落地变现的关键业务挑战。
承接业务挑战与变革需求的传导，车企的传统IT部门也面临变化。首先IT部门面对的不仅仅是系统需求，还有与日俱增的数据需求乃至建模需求。与此同时，数据场景的应用涉及多系统多数据流，需要高效的敏捷迭代、AB测试验证以及多部门协作推广落地，这都需要传统IT部门角色转变。
在过去很长一段时间内，IT部门在车企更多是一个服务部门，为企业内部的各个板块提供IT基本的建设服务，包括硬软件支持、IT系统建设与运维、网络与信息安全等。但随义务数字化程度慢慢的升高，业务平台更多地直面C端客户，各类系统也逐步从PC应用演变为更移动化App化。业务需求优化更频繁，系 统迭代周期更短，IT能力逐步从传统系统建设能力，慢慢地发展到围绕平台做持续建设优化。这一过程下，IT部门从后端走向前台，对业务理解的要求更高，其角色也从围绕系统建设为核心的传统BA(商业分析师)及开发角色，需要向围绕平台运营为核心的类互联网产品经理角色进行转变。
车企IT部门不是成本中心，而应该是利润中心—这几乎成为数字化转型企业的共识。为支撑这一转变，IT能力与业务的协作模式也需要转变，从系统建设的项目制协作，转向基于平台的产品制敏捷协作，实现业务与IT的深入融合。
一直以来，业务与IT的关系是建立在职能分割的基础上，无论直接或间接，IT作为收单的乙方来承接业务甲方的投资项目。这种项目制的思维，以管理确定性驱动，强调计划、预算、分工、人员利用效率，因此可能会造成IT与业务的目标割裂，导致开发与运维成本增高，交付周期变长等问题。随着车企IT部门规模日渐扩大以及数字化需求的增加，这样一些问题将越来越严重，成为车企应对不确定性、持续创新的严重掣肘。大多数车企的IT组织已经意识到了这样的一个问题，在敏捷转型的同时，也开始了由项目制到产品制的转型。
产品经理制思维和项目管理制思维最本质的区别是：项目制是以确定性(IT要解决的问题是确定的)为基础的，因而以计划、预算和职能为中心；产品制的基本规则是以处理问题为中心且要解决的问题都是高度变化的，因此要求管理的核心要素从项目的范围、时间和成本转向给用户所带来的实际价值和质量。IT部门要不断挖掘用户的真正需要，持续迭代更新解决方案，一切以提供给用户的价值为目标。
✪ 业务数字化加速下的多条线海量数据，如何从“建好”到“管好”再到“用好”
面对业务数字化加速下产生的海量数据，数据也成为企业重要的资产。数据全生命周期管理是车企实现其数据价值持续释放的必经之路，并逐步从聚焦“建”，到未来更多地聚焦“管”和 “用”。
首先要“建好”数据底层基建，根据应用需求，收集数据，并统一数据标准，建立校验机制，确保数据质量；其次要“管好”数据，短期以主数据与指标治理为目标，同时推动长效的数据品质衡量准则与“内外兼修”的数据管理机制落地以治本；最后要“用好”数据，充分释放数据价值，实现赋能业务，如报表可视化应用，业务场景模型优化等。
本文依据对汽车行业数据应用实践的研究与洞察，总结了一套数据能力体系建设的方法，基于汽车行业价值链，以场景赋能为抓手，从数据、平台、组织、运营四个方面再造企业数据能力。
不同业务数据能够有序、完整、合规地留痕，经过统一的治理与整合后，实现不同业务环节数据的打通，形成企业级的数据湖。同时随着数据治理以及整合能力的提升，企业将能够对数据来进行高效筛选以及可视化，业务相关的决策将更加辅以企业所掌握的数据资产。
构建一个业务化、服务化及开放化的数据平台，形成“数据-分析-洞察-决策”支撑的产品化和常态化。对于数据分析产品化，可通过企业战略规划、数据应用场景设计、数据洞察分析这一过程的牵引，不断推动数据应用产品的设计、开发与应用，最终实现数据分析产品的可持续运营。而对于分析工作常态 化，需要持续维护数据分析产品并监测实际使用效果，为业务与职能部门提供数据分析支持，并对其日常使用中的问题及时进行解答。
以跨各部门协同更加清晰、高效、灵活为目标，重新梳理组织所需的数字化能力，明确组织的能力建设方向，形成组织合力。
数据运营要建立一套从整体目标出发，引导数据变现链路上的业务、数据、IT部门分工协作的工作机制，因此需要部门间共识目标、协同配合，取代各自为战的状态，这样才可以真正的完成数据赋能的目的。
目前，众多传统车企处于数字化转型和新能源发展的关键时期，数据基础能力初现雏形，同时业务需求高频迸发，在此宏大背景之下，车企往往面临诸多挑战——如何提升和沉淀数据能力，怎么来实现数据赋能业务，以及如何促进业务、数据与IT部门形成合力。
首先，要认识到在实施过程中，车企常面临以下四种执行痛点，导致转型效果不如预期。
❶ 业务认知问题:业务部门偏向对经验的判断与理解，对数据模型不理解、不认同;业务对数据摸底情况不清，需求与数据条件不匹配。
❷ 模型效果问题:数据模型验证通过后，在实际业务流程中试点效果不如预期;场景设计中，存在流程断点环节(非端到端)。
❸ 沟通协作问题：缺乏各部门沟通统一的工作方法，协同难；各部门使用不相同工作模板，沟通成本高。
❹ 系统资源问题：数据场景上线过程中，出现预期之外的延迟因素，如系统权限申请、签报流程、审批等。
接下来，针对这样一些问题的解决思路就是——从场景到数据落地，多方协同的标准化运营。
数据业务场景可分为To C场景和To B场景。其中，To C场景是指在客户生命周期(或客户旅程)中， 企业结合数据分析计算，适时提供给客户所需的产品或服务，例如在汽车领域，To C场景还可进一步细 分成客户端和车端场景。而To B类场景则聚焦企业经营和管理需求，包含对内的经营分析预测，及对合 作伙伴(例如经销商)的监督赋能等。
绘制数据业务场景蓝图是建设数据能力不可或缺的一环。一份合格的场景蓝图，不仅需要融合行业发展的新趋势，同时还需要契合企业的业务发展方向。
汽车行业常见的To C场景蓝图，是从客户旅程出发，逐级展开知晓、购买、拥有、复购等旅程阶段，通过数据分析定位旅程之下的对客户行为和体验有影响的MOT(关键时刻)，设计可提供业务运营和决策建议的数据赋能场景。
在场景蓝图的基础上，车企可进行体系化的场景梳理。场景从“0到1”，一般会经过三个阶段，分别是场景规划、场景评估和场景详设。
❶ 场景规划阶段，此阶段的核心工作是需求识别和记录。由于需求来源具有多样性，因此，在需求记录时，需要尽可能照着结构化的方式将需求表达清楚，避免理解歧义。同时，不同的需求提出方也决定了场景后续协作机制的不同，一般由业务部门提出需求的形态称为“推动”机制，由数据洞察提出的形态 称为“拉动”机制。
❷ 场景评估阶段，此阶段的核心工作是有关部门从业务价值、数据支撑、系统支撑三方面对场景进行可行性评估。
❸ 场景详设阶段，此阶段不仅需要细化场景策略等工作，同时需要相关部门合理分工，才可能正真的保证场景工作落实到位。
在场景“0到1”的建设过程中，通过“场景卡片”将场景信息进行结构化存储，并通过“场景书架”进 行体系化管理，方便后续追溯和借鉴。
基于场景样板间的运营实战经验，成熟的场景管理体系，需具备以下三大支柱：流程体系、协作机制与组织架构。
主要由三大部分所组成：管理流程、管理准则与管理工具;围绕场景从孵化到设计、开发到最后运营四大阶段，向内打开子级流程，明确场景管理的“关键路径”。
设置场景管理团队和场景执行团队。通过场景管理团队的横向拉通，以保障任务的高效响应和场景的稳步落地。
首先是机制理念的转变，以拉齐认知、识别风险、协助方案落地为核心，实现高效跨部门协作，端到端串联场景管理的跨部门多方协作机制;流程机制的优化形成以场景管理团队为中轴串联，业务、数据、IT部门各司其职的联合运营部署。
数据基础能力，包含各业务数据采集和整合、数据治理、数据合规及隐私等线上化数据留痕或补埋点基于业务流程的关键节点，梳理并完善与消费者、企业客户和供应商的交互流程，实现核心业务过程线 上化留痕，关键节点的数据得以通过埋点进行采集并存储，随时可供调用。
随着数据留痕的程度逐渐加深，完整捕获数据并进行清理洗涤的难度也逐渐加大。数据整合工作需在梳理业务需求和现阶段数据逻辑的前提下，搭建可迭代的指标字典，建立一套统一的数据质量管理标准体系，计算逻辑和口径保持一致性。
经过线上留痕和整合清洗后，需通过构建用户数据服务来调取并挖掘数据价值。业界常用的手段包括建 设CDP平台，通过One ID实现全域数据打通，内嵌数据可视化套件和数据运营套件，并将采集的数据来进行打标签，形成用户画像。通过对不同业务场景下的用户行为分析，驱动运营优化。
利用CDP平台采集的数据，通过机器学习算法构建例如购买车辆的意向、线索评分等模型，对不同价值的用户采用差异化运营策略，以多种方式自动触达用户，实现精细化运营、个性化营销。其中最重要的是，要基于场景进行建模，再看模型的复用性。
但是，数据具有散落、孤立、抽象等特征，无法直接发挥应用价值，将数据从生产要素到隐形资产需要经过工具化、平台化、产品化三个阶段。以车企搭建CDP平台为例，搭建平台的过程可大致分为以下三个阶段:
❶ 工具化：完成数据接入、数据集成、数据查询等平台基础功能建设，与关联平台实现数据接口和文件传输的功能打通。
❷ 平台化：整合企业数据资产，以One ID为主键打 通底层数据源构建数据模型和宽表，实现数据共享和资源集中，打破部门间数据不透明，口径不一的壁垒。
❸ 产品化：与业务应用场景深入融合，构建客户分群，产品推荐等应用类画像标签，以产品形式进行封装，对外输出能力，并通过运营迭代不断打磨优化数据产品。
随着企业数字化程度和数据能力的提升，企业内部数据组织架构也不断迭代进化。常见的数据运营模式和结构可分为四种:业务驱动型、两方共担型、三方协作型和独立运作型。为了应对慢慢的变多数据赋能业务的需求，建立专属数据组织是大势所趋。
数据场景运营机制:在实际推行过程中，企业会遇到职能分工不清，资源流程不畅等问题。未解决以上问题，企业可考虑从业务场景入手，组织场景运营团队进行横向拉通。
场景运营管理(SGO)包含以下四大使命——调资源、定规范、给工具和铺平台。最初，可以以虚拟组织的形态存在，待场景体量增加后，再转变成成熟的团队。
数据运营机制在实操落地过程中，需要保障与数据相关的各要素之间的结构关系和运行方式，结合内外因素使整个运营过程保持正常运行和循环。依照机会点提出的方式，将数据运营机制分为业务驱动与数据驱动两类。
由数据团队主动发起，通过数据分析与洞察，发掘潜在机会点后，与业务部门沟通想法，共同孵化出场景方案，并通过场景评估机制，拉齐各方意见，再由数据和IT部门执行场景的开发和落地。
由业务部门提出需求，数据团队协助业务部门澄清需求，形成场景卡片。并通过场景评估机制，拉齐各方意见，制定场景实施方案。
2、《汽车行业的数字化转型该怎么做？》（Mkt数字研究院 2022.9.30）◉
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