罗兰贝格-汽车行业数字化转型白皮书：绸缪御风之术臻于至善业数合力创新步步为营

报告报告更多中国车企的数字化转型提供有益参考。Page48123现阶段转型挑战与应对思路数字化创新实践与解决方案化变革热度高涨不减。三大核心趋势仍驱动数字化转型在中国汽车行业的快速演进：示，2018年国内新能源车企数量一度超过480家，而2023年仅剩40多家企业正2.传统品牌急求技术合作：传统品牌纷纷合作研发推出全新纯电动中型轿车bZ3；大众汽车投入7亿美元增资小鹏，将基于小鹏纯电平台打造两款大众品牌纯电车不同受众群体、不同能源类型的品牌矩吉利的品牌下，在近3年间快速扩容了极从主流到小众的市场需求。1.用户群体年轻化：90后成为主力购车群体，2022年已占据整体购车人群的30%线上直播、网络媒体等线上化的生活方2.用户意识多元化：Z世代在购车选择时更随着中国汽车市场迈入存量竞争时代，卖方用户侧：数字化是必修之课数字化业务效率、精度提升用户侧：数字化是必修之课数字化业务效率、精度提升从用户场景的认知洞察出发进行产品规划与技术预研，得以占据现有市场的“一亩三分营将不再是车企管理层的经营选项，而是企网络对高保真系统模型进行降阶以加速厂商已经开始广泛地应用AI技术来提高2.云计算/边缘计算：云计算和边缘计算在而边缘计算可以将汽车的各种传感器数据和控制信息直接从云端发送到终端设源头的边缘侧进行数据处理来减少数据快速响应自动驾驶等应用场景。此外，用户和车企还能远程监控车辆状AI技术、云计算/边缘计算、物联网等技术层是业务效率提升、精度拔高的关键基石。例01三大核心趋势驱动车企持续升级数字化转型行业侧：数字化是御风之术行业侧：数字化是御风之术®更精准的营销触达○®更精准的营销触达○用户群体年轻化品牌与用户关系变化○用户意识多元化更智能的产品体验传统品牌急求技术合作更智能的产品体验传统品牌急求技术合作自主品牌矩阵迅速扩容“以用户为中心”转型背景转型背景○更闭环的产研管理数字化洞察用户需求○○更闭环的产研管理数字化洞察用户需求技术侧：数字化是磨刃之石技术侧：数字化是磨刃之石云计算云计算/边缘计算物联网AI技术®®b)产业链赛道各有聚焦，发展身位亦有差距化阶段的标志为建立数字化基础设施，搭建基本的功能化信息管理系统（如经同时在系统上实行去烟囱化的集成式管键在于客制化生成式的产品/服务。度形成差异1.研发：研发数字化聚焦于通过优化研发高虚拟验证能力等，目前行业内已初步度过信息化阶段，正借力数字孪生等技术向更高效研发验证的数字化与智能化2.产供：生产与供应链环节基本已落实关键环节的信息化改造，部分自动化与智产线数据孪生等但在行业侧的实际与制概念引入生产线中。务环节整体信息化完成率极高，其中营销投放环节已度过自动化迈入智能化阶段。以上汽大众为例，自2016年起启动数字化转型并夯实其底层CDP用户数据销售与服务生产供应链智能网联经营管理特斯拉(MOS)智能识别及追溯等功能信息化宝马基于CDP平台打通营销看板模块，形成可直接赋能市场营销、用户运营、销售管理的经营管理工具宝马•基于CDP平台打通营销端全链路数据，结合BI看板模块，形成可直销售与服务生产供应链智能网联经营管理特斯拉(MOS)智能识别及追溯等功能信息化宝马基于CDP平台打通营销看板模块，形成可直接赋能市场营销、用户运营、销售管理的经营管理工具宝马•基于CDP平台打通营销端全链路数据，结合BI看板模块，形成可直接赋能市场营销、用户运营、销售管理的经营管理工具长安•SDA智能数字化平台可实现“硬件可插拔、场景可编排、生态可随需、系统自进化”上汽大众打通客户数据、车辆数据、业务数据，实现用户分类培育和转化上汽大众•CDP用户数据管理平台，打通客户数据、车辆数据、业务数据，实现用户分类培育和转化长安实现"硬件可插拔场景可编排、生态可随需、系统自进化"理想MindGPT上车，实现对指导性语言的理解和决策2.0数字化3.0智能化4.车联网：背靠中国市场昂扬发展的电动化趋势，新势力品牌车联网水平已迈入数字化阶段，主要集中在交互式的语音体验与影音功能，但在智能驾驶方面仍借生成式AI技术研发出MindGPT并集成进一步提升家庭用车场景的车内语音交5.经营管理：整体处于数据导向的自动化阶段，车企内部已启动数据可视化管理以评价经营表现，但不同企业间的可视能化的经营决策仍有差距。以宝马领悦的CDP平台为例，通过打通营销端全链营管理工具。效为目标将成为下一阶段的发展重心。0202数字化转型各赛道发展成熟度信息线上化数据驱动业务自动化配合客制化产品/服务车企产业链数字化转型核心赛道车企产业链数字化转型核心赛道产品研发产品研发特斯拉特斯拉•生产制造控制系统(MOS)，具备自动修正、智能识别及追溯等功能理想理想•MindGPT上车，实现对指导性语言的理解和决策受激烈的市场竞争与新能源化趋势影响，车企在销服与车联网领域的数字化受激烈的市场竞争与新能源化趋势影响，车企在销服与车联网领域的数字化进程较快22在行业全面启动数字化转型的背景下，不同车企由于品牌基因、产品优势、入局时间等多方化。行业玩家的困惑或许不再是“0到1阶段的罗兰贝格基于多年行业服务经验，总结沉淀形成SBOT数字化变革方法论。我们将从方法论3.0阶段中主要面临的转型挑战，并分享几套针对性的解决思路。平台实现流程线上化、替代人工带来的降本增效，另一方面期望利用AI算法提升产品智能化近的车企或单项表现较优秀的品牌，企图复刻无论是哪种情况，都不利于形成品牌定制化的解决思路：结合外部洞察，从企业自身禀赋出诊断。例如，某些历史销量较为强势的合资品牌基于不错的品牌与产品口碑，对提升用户运营力和内部经营管理效率的诉求或更高。基于：数字化顶层战略不聚焦结合外部洞察与企业自身禀赋提出数字化变革期望…是否需要强化品牌力是否需要改善产品力是否需要优化运营力管理方式是否经营力：数字化顶层战略不聚焦结合外部洞察与企业自身禀赋提出数字化变革期望…是否需要强化品牌力是否需要改善产品力是否需要优化运营力管理方式是否经营力1.强聚焦的：明确数字化转型在企业内的定位是什么，且在规划期间内保持相对稳定且聚焦，例如对新兴技术的探索与研究、业务数字化功能的实现与赋能、业务线上化的渠道拓展等。由于汽车行业目前已进入存量竞争时期，且新兴技术的探索往往需要大量时间沉淀，故多数企业或将从线上化渠道打造或业务数字化功能实现起步，后期再随战略变2.可拆解的：基于数字化的战略定位，可进一步拆解指导业务、组织、技术等具体发展方向。业务发展方向包括对产品全生命周期中售、服务等组织发展方向包括考虑是否需要建立独立的实体组织、人才发展规划等，技术发展方向包括考虑对平台架构的优型之轮”运转起来。例如，在新能源化趋势下，传统车企可将数字化抓手落于品牌新能源车型的研发或营销中，并围绕此业务重心进一步确立组织与技术的实现抓手，如成立独立的新能源部门并配套数字化支撑团队，在技术上重点实现营销产品全面升级。4.分阶段的：基于上述短期目标规划，进一步延伸对未来3-5年的中长期目标规划。整体仍应坚守数字化转型的价值定位初衷，但对具体业务实现抓手可有所调整。0303数字化战略顶层目标制定强聚焦的可拆解的有抓手的分阶段的未来未来3-5年中长期重技术重技术技术业务平衡技术业务平衡重业务重业务业务业务组织组织技术技术业务业务组织组织技术技术消费者行为变化举措有效性资源内耗问题应对行业变化而补充的短期目标•消费者行为变化举措有效性资源内耗问题应对行业变化而补充的短期目标•行业发展滞涨期：成本节降指标•用户需求激增期：用户衍生收入指标业务举措规划对于多数车企来说，数字化转型启动已有数顺利克服启动挑战后，亦不得不面临外部行业的动荡。在竞争加剧、消费者诉求快速变化的环境下，数字化发展初心易发生动摇。许多车企管理层对数字化的投入价值提出质疑，不同力下，管理层更愿意讨论数字化能否实现直接的销量提振。当数字化定位发生动摇后，业务目标与举措随之改变，例如响应竞品营销活动而增加的触点产品或新增开发的渠道管理系统等。整体战略定力不足，举措规划散乱、矛盾或冗余，资源长期价值的识别与锚定。同时，可适当补充短期目标指标以反映阶段性的举措调整，从而应1.在行业发展滞涨期，原销量提振的目标或较难实现，但不代表当前数字化转型价值不复存在。此时应及时补充成本节降相关指标，并配套针对性的转型举措，例如重点投入自水涨船高，数字化价值此时应有更丰富的内涵。此时可补充用户衍生收入、品牌溢价等指标以辅助评价数字化的价值赋能。3.行业案例分享：以某合资品牌的数字化团队为例，其长期价值定位坚守对于数字化功能的实现，因此重点考核功能落地、数字化于业务侧的满意度等相关指标。然而，随业务范围扩张，新能源车辆销售成为品牌阶段性重点，故该数字化团队将数字营销相关指标纳入其部门短期目标，并配合建设对应的运营班子、规划配套的运营举措；但无论短期支撑项目如何变化，该品牌的数字化顶层战略目标仍聚焦数字化赋能业务中的功能交付，整体资源分配与人才储备上依然可体现04数字化战略定力坚守 外部行业动荡、风起云涌内卷内卷加剧数字化战略定力受到考验数字化战略定力受到考验过度销过度销量导向定位定位业务业务举措长期价值锚定长期价值锚定例如：赋能业务场景，数字化功能实现基于长期目标拆解的短期目标基于长期目标拆解的短期目标•数字化功能落地时效性•业务侧数字化满意度指标业务举措规划业务举措规划针对营销赋能的前端产品功能实现针对技术底座的数字化建设针对营销赋能的前端产品功能实现二者如果存在冲突，需单独评价，但不应与长期目标违背二者如果存在冲突，需单独评价，但不应与长期目标违背典型案例分享现场案例实践独立咨询项目典型案例分享现场案例实践独立咨询项目鉴于汽车较长的全生命周期产业链，在给予更多数字化转型空间的同时，也向业务参与方提出了更高的要求。现阶段车企往往容易在数字的困局，继而造成数字化进程缓慢、产业链覆盖不足等情况。一方面或由于业务部门缺乏业务数字化的创新力或难以想象数字化后的业务或IT部独立发起的项目缺乏对业务现状痛点的理解，落地产出不符合业务期望，导致系统落地后功能荒废或使用率极低的情况，价值不受解决思路：在充分调动业务积极性并发挥数字化团队的赋能作用中，关键的成功要素仍为从战略出发，自上而下和自下而上的数字化认知1.3个做法：①企业内部通过培训、研讨等形普、典型案例分享、现场案例实践等跨行业案例；②构建数字化团队与业务方的创新与共创氛围，数字化团队可抛砖引玉，提供小型试点方案激发业务方想象力，共同头脑风暴、以点及面地完善数字化价值链地图；③补入第三方咨询机构视角，通过参与行业专家的分享或开展独立咨询项目形式，补充更2.2项避免：①避免项目开展脱离业务短中长期目标，应当坚持业务先行，同时兼顾其他多个相关业务方均主动发起转型项目，最终落地的方案存在明显重合，导致资源内耗严重。05行业优秀实践分享：主机厂A在开展Order-to-05激活由业务牵引的数字化规划数字化战略顶层价值定调业务部门业务部门拉通数字化价值认知数字化团队数字化团队 3个做法 1开展数字化案例培训基础概念科普基础概念科普2构建创新与共创氛围 小型试点方案 小型试点方案数字化团队提供3补充第三方咨询机构视角数字化价值链地图数字化价值链地图双方头脑风暴打造行业专家分享行业专家分享 2项避免避免项目开展脱离业务短中长期目标坚持业务先行坚持业务先行兼顾并行数字化项目兼顾并行数字化项目避免“赛马式”的数字化项目竞争合并同类转型项目合并同类转型项目协同落地方案协同落地方案定战略、明方向找课题，要资源吹风会、务虚会等形式自上而下明确意义研讨会、工作坊、等方法自下而上施策推进定举措，定目标定方案，定计划定战略、明方向找课题，要资源吹风会、务虚会等形式自上而下明确意义研讨会、工作坊、等方法自下而上施策推进定举措，定目标定方案，定计划字化等部门对该业务场景的价值认同，让各业务部门有明确的发展目标，从而进行问题拆解和施策推进。在项目规划阶段，业务方基于已使项目整体最终按计划落地。0606个性化车辆订单OTD项目案例项目筹备阶段通过多项会议机制拉通销售、采购、数字化等部门数字化共识经管会管理层执行层执行层 销售部 采购部生产部数字化…项目规划阶段业务方梳理数字化需求业务方梳理数字化需求厘清厘清OTD业务实现流程识别跨平台联动场景识别跨平台联动场景三方数字化咨询团队配合三方数字化咨询团队配合构建构建OTD数字产品规划形成形成PRD文档推动开发项目结果项目顺利落地，持续实务推进与迭代优化行业失败案例分享：主机厂B在开展其ERP系统业务需求未充分输入和传递至自身IT部门，IT部门企图借用供应商能力通过产品牵引，但结存在较为严重的资源浪费，老ERP系统仍被迫承担业务执行功能，新ERP系统的落地仅能支撑业务验证。0707主机厂ERP系统升级项目案例产品设计阶段产品开发阶段项目项目结果生产管理与物流业务咨询未对诉求进行梳理总结，导致部分需求未被充分引入跟进项目进度，并把控项目质量未与生产管理与物流中心沟通业务诉求并形成便于供应商理解的产品语言 按需指派工厂端人员配合业务咨询生产基地生产管理与物流业务咨询未对诉求进行梳理总结，导致部分需求未被充分引入跟进项目进度，并把控项目质量未与生产管理与物流中心沟通业务诉求并形成便于供应商理解的产品语言业务诉求提出未对产品构建提供足够业务输入供应商供应商产品定义和开发高度依赖供应商••生产管理与物流中心仅提出产品的输入和输出诉求•业务部门未充分整理需求并清晰反馈给IT部门和供应商••IT部门未与业务部门充分沟通业务诉求，盲目“大干快上”，企图借用供应商能力通过产品牵引•项目延期，预期希望实现的项目目标未达成，各基地仍然各自为阵，各自进行按月的排产•资源浪费，传统ERP系统和新ERP系统同时运营，执行主要依靠传统ERP系统，新ERP系统仅支持业务验证▶痛点1：难以横向协同相关部门推动转型落地数字化部门整体的协同能力与落地能力不足或不够，通常附属于某业务团队或隶属于IT部的下级部门，导致在决策与项目推进上的话语权关部门转型职责模糊，关键决策点包括前期的数字化部门易被当作成本中心，业务方对其价值认可度不足，导致项目协作被动、积极性不1.优先考虑建立职责分工清晰的协同机制，利用RASIC矩阵明确各个项目课题下数字化团队与业务部门的职责分工，同时构建由相关部门管理层组成的具有影响力、决策力的数字化委员会，帮助环节中的难决策点快速推2.在此基础上，若仍存在较多协同痛点，可考虑对组织进行战略性提级，建立独立的一、见”仍需要时间沉淀以推动意识转变，可自上而下布置（亦可自下而上提议）一些直观的降本增效的小范围项目快速验证价值，例一方面，由于对数字化人才或能力的需求认知不足，对不同部门与岗位协同人员需要具备怎样的数字化能力要求不清晰，继而导致人才招才储备多涉及外部多元人才的外聘，而在此过充分、人才流失率高等问题。车企在跨行业专能力需求进行全面梳理，基于核心能力需内化培养的关键原则，匹配人才能力储备的途径，包括内聘、外招、第三方代理商合作等方式。此外，组织体系应当更灵活敏捷，敢于在新兴人才引领下进行相应调整；需自上而下改变人1.数字化人才能力蓝图：从数字化转型核心流步根据同异业的优秀实践，梳理不同岗位下的关键数字化能力与重要性层级。分析BI数据分析BI数据2.数字化人才蓄水池：考虑到数字化行业发展迅速，人才能力迭代亦较快，故较难像传统行业一样直接挖掘汽车相关的数字化经验型人才。因此，企业可尝试挖掘一般复合型与计与项目管理经验且在互联网行业或制造业均有项目经验的人才。同时，配套针对性的保企业与人才双方快速度过磨合期，具体做数字化经验共享共创的新员工“破冰仪式”等。0808数字化人才能力蓝图数字化协作流程梳理产品需求梳理产品需求设计产品方案设计产品方案落地技术开发落地技术开发实施产品运营实施产品运营关键能力要求关键职能识别数字化业务BP市场洞察流程优化架构分析数据应用沟通协作关键职能识别数字化业务BP市场洞察流程优化架构分析数据应用沟通协作运营策划工具方法数据分析敏捷项目管理需求理解交流沟通产品理解敏捷项目管理需求理解交流沟通产品理解BRD撰写项目管理开发理解运营理解数据应用业务产品经理原型设计业务产品经理原型设计PRD写作数据应用业务理解沟通交流测试验收市场洞察架构理解技术开发项目管理数据产品经理数据管理数据建模数据治理数据分析数仓建设数据产品经理数据管理数据建模数据治理数据分析数仓建设可视化业务理解决策支持技术管理架构设计项目管理供应商管理开发测试运维技术管理架构设计项目管理供应商管理开发测试运维沟通交流产品设计产品运营指标设计资源统筹资源统筹创意策划创意策划运营执行运营执行业务理解市场洞察市场洞察数据分析数据分析数据应用BI分析BI分析数据分析数据抽取清洗数据建模数据可视化业务理解产品理解数据平台层(湖仓一体）数据源层数据平台层(湖仓一体）数据源层自信息化时代起，车企在传统销售与生产方面已有不少数据积累。随数字化水平提升，越来越多线下环节转为线上，继而带来更丰富的数据沉淀；数据架构的升级也允许企业存储更多的数据并执行高阶的数据分析。然而，与此同资产”的情况，即花费大量成本存储与管理数据，但难以挖掘数据可赋能的业务价值。主要•数据质量不佳：伴随数据来源多样化，如第三方渠道数据、经销商数据导入等，导致底层数据质量不佳，包括数据口径不一致、混入虚假/错误/不规则填写的数据等，继而对•共享互通有限：数据流程场与流歧路较多、现联通等，均导致数据互通共享能力有限，以致汽车全生命周期数据较难在底层共享，洞察分析场景壁垒高，数据反哺业务价值挖•可视程度不高：业务方可视且可分析的数据有限，导致通过分析并决策的关键抓手缺用户较难开展自主分析，或由于前端应用功能匮乏，或需要数据专家过多的后台辅助；②可用的数据标签较少导致可洞察的业务场治理机制，包括汽车全生命周期数据字典的规尽快升级更敏捷的数据架构，支撑底层数据湖理与分析管理、应用层的多源数据收集与全业务场景的数据可视化洞察。0909敏捷化数据架构层级与功能模块承载系统数据应用层数据应用通用应用决策类决策类数据门户数据门户业务分析类业务分析类业务驱动类业务驱动类报表平台报表平台创新探索类创新探索类AIAI及算法数字孪生数据暴露管理数据服务API应用直连实时订阅统一分析查询数据服务平台查询分析平台数据封装数据封装统一服务授权访问业务方自定义管理消息通知类流式数据高时效统一多数据源统一多数据源全层查询数据权限管理平台数据安全管理数据分级数据权限管理平台数据安全管理数据分级数据加密数据脱敏数据权限数据审计结果层数据（结果层数据（mysql,postgresql,kafka）资产质量管理数据资产数据质量规则定义规则监控质量报告数据资产元数据元数据主题主题数据质量平台（质量管理）分层分层分级分级地图地图数据资产平台（资产管理）湖仓一体存储Kafka流式数据流批一体湖仓一体存储Kafka流式数据流批一体计算引擎任务调度湖仓一体流批支持存储计算数据开发平台任务调度平台离线数据采集实时数据采集IOT采集平台离线数据采集实时数据采集IOT采集平台数据接入数据同步平台采集平台数据源（关系型，流式数据，文件采集，人工补数）数据源（关系型，流式数据，文件采集，人工补数）智能制造精准营销智慧物流采购协同研发协同产销协同智能决策与大数据分析平台AI应用/分析决策SAAS小前台安全管理物理安全基础安全工控安全车联网安全数据安全安全运营安全体系…BI报告决策智能数据开发数据服务智能制造精准营销智慧物流采购协同研发协同产销协同智能决策与大数据分析平台AI应用/分析决策SAAS小前台安全管理物理安全基础安全工控安全车联网安全数据安全安全运营安全体系…BI报告决策智能数据开发数据服务数据报表仪表盘舆情分析质量预测用户画像数据中台 AI能力引擎 AI开发平台平台层大平台AASDevOps应用商店数据湖数据底座容器元数据APaaS数据治理公共组件华为云专有云阿里云强后台边E缘G物联网设备CNC控制器工业设备机器人电表电气设备安全设备多数车企在转型过程中往往面临将“烟囱式”陈旧系统切换成更敏捷系统架构的挑战，具体•业务场景与系统模块存在割裂：功能模块的规划与组织部门、业务场景均较难一一匹配，导致功能规划无法满足用户核心诉求或存在功能冗余、技术资源浪费等情况，系统较难快速迭代。•业务中台与前端应用边界模糊：常见误区如敏态应用被纳入中台，导致后期迭代变更效•新技术与现有架构规划难融合：常见误区如在建设数据湖的过程中，基础建设优先业务接口问题等导致难以入湖，业务方仍只能使用传统的数据仓库支持业务分析，数据湖架构规划如同虚设。解决思路：从业务结构出发自上而下重新梳理•小前台SaaS：基于现有应用系统与触点的功能模块，匹配全生命周期业务核心场景，并标注对应的部门用户，形成最小化的、敏捷的前端应用小模块，最大化保证前端应用迭代效率。运作的业务中台以及数据中台，同时为了保障新技术与新业务的融合效率，进行容器化•强后台IaaS：除了企业云服务的建设，亦需考虑边缘层的打造，如物联网、边缘数据计•安全底线Governance：伴随车联网的发展，在传统物理安全、数据治理的基础上亦需强化车云数据的安全与可获取性。1010敏捷化数字化整体架构购车购车appMOMMOMSRMSRMTMSTMSOMSOMSARAR评车研发质量业务中台用户中心用户中心区块链区块链MOMMOM中心消息推送消息推送IOTIOT容器容器运维监控运维监控础4G/5G4G/5G、RTLS、UWB、NB-IoT、LoRa、Internet、Wi-Fi…IoTIoT&边缘层数据计算&链接&异构网关接入源配置通讯协议及数据解析边缘计算数据异构处理标识解析(IPV6)流量监控PLCPLC/PAC控制器线索意向评级精准培育运营线索下发及追踪对接品牌公私域所有触点，接入用户和车辆主数据，构建统一的One-ID体系依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求基于线索智能分级，自动化下发线索，并提供精准培育举措推荐线索意向评级精准培育运营线索下发及追踪对接品牌公私域所有触点，接入用户和车辆主数据，构建统一的One-ID体系依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求基于线索智能分级，自动化下发线索，并提供精准培育举措推荐3数字化进程中可更系统化地诊断现状与痛点，但数字化的发展仅凭自上而下地战略梳理仍然不够。诚如前文提及，数字化变革亦是企业“全面的业务需求？如何利用前瞻的高新技术？如何实现单一的场景化数字实践复制并全面铺开？……面对线索沉淀及培育转化难的痛点，线索精益绕“在正确的时间将合适的信息通过合适的渠案，实现从公域到私域、线上到线下的线索全为实现以上目的，线索经益运营需满足以下车▶线索收集及清洗标准定义：对接品牌公私域所有触点，并接入用户和车辆主数据，构▶用户意向分析及评级：能够通过不同类型用户，基于全旅程与品牌互动的行为，判定用户购买意向，能够通过智能分级体快速识别管理日常运营用户的需求，联合内容平台等自动化下发线索，并提供精准培育举措，及智能培育举措有效性，进一步提升线索转化线索收集线索收集及清洗能够通过不同类型用户，延全旅程与品牌互动的行为，判定用户购买意向及时跟进线索触发后状态，统一管理并迭代培育举措有效性，进一步提升转化率及时跟进线索触发后状态，统一管理并迭代培育举措有效性，进一步提升转化率能够通过智能评级模型，快速识别高意向线索联合内容平台等，智能化触发运营动作，提升消费意愿清洗标准，并基于一方和三方数据，共同形成用户360度档案行业案例分享：多渠道数据整合，聚焦高潜线索挖掘传统的车企营销模式显然已无法满足新能源汽车的数字化营销需求，某中国自主品牌车企目前正面临这样的困局：传统触达方式单一且低效持续培育转化工具有限，转化效果无法精准跟踪等。罗兰贝格助力该自主品牌搭建全域线▶举措一：2C全域触点全量用户数据整合清理聚焦该车企的C端触点，我们助力整合了110+客服平台提升线索清洗质量；在新媒体渠道方号码和OpenID等进行用户唯一身份的精细化基于该车企的业务需求，我们将线索按用户旅更关键的是，我们通过对用户全链路的行为分析，识别出高转化意向的用户行为特征和关键路径，并基于此搭建销售预测模型，如在30天 识别预测 基于旅程定义价值基于模型预测意向 基于历史识别特征基于过往用户路径数据，识别高意向线索特征基于所识别的特征构建预测模型，每日滚动执行基于过往30天内注册用户（或预测未来1-2周内用户转化可能为每一个范围内用户进行意向预测评级打分 • •注册30-50天内用户 频次中激活、留资 识别预测 基于旅程定义价值基于模型预测意向 基于历史识别特征基于过往用户路径数据，识别高意向线索特征基于所识别的特征构建预测模型，每日滚动执行基于过往30天内注册用户（或预测未来1-2周内用户转化可能为每一个范围内用户进行意向预测评级打分 • •注册30-50天内用户 频次中激活、留资更多关注产品功能、价格及商务政策的用户低 •注产品功能及商务政策的用户，将在线索评级模型中被识别为高意向用户，并指派门店销售人员尽快进行后续跟踪。该模型将每日滚动更新，确保全量用户覆盖以定义定义基于业务需求，将线索按用户基于业务需求，将线索按用户旅程节点区分价值级别针对潜客商机、到店、战败针对潜客商机、到店、战败下发至运营人员安排销售跟进当线索按照用户分类和意向度评级后，品牌可在后台制定针对不同人群的差异化营销举措。例如，针对高意向粉丝潜客推送专属客服，明过品牌宣传提升价值共鸣，通过孵化提升意向度。最终希望通过因人而异的培育方式，进一针对不同价值等级的线索，我们的线索运营平台基于企微提供了各样化的营销工具武器库，包含营销活动、裂变活动、溯源海报和智能表放营销活动，并联动经销商新媒体矩阵共同造14线索追踪运营任务设置当线索孵化完成并下发至门店后，我们的解决方案仍可持续追踪线下门店对线索的运营状态，并基于线下门店跟进状态判断购车意向。通过全域渠道治理，可视化各渠道转化路径，了解每个线索渠道的投入和转化比例，洞察每个线索渠道的效果和价值。基于用户生命周期关键节点的预测情况，系统每天会基于预测结1.售前部分：关注转化和流失两类用户的客户此基础上预测未来一定时间内该用户转化和2.售后部分：关注用户使用情况，形成售后线持赋能该自主品牌品牌近1,000家经销商，1.3万账号使用，自3月至11月底累计采集1,000万有效线索。通过对主机厂近15个线索来源渠道的汇聚治理、强化厂端线索中心治理能力，线索下发时效从原来的10~20分钟缩短至3~5运营管控手段，线索下发至门店后30分钟内首呼的及时率大幅提升，线索下发到首呼完成时20汽车行业数字化转型白皮书数据中台解决方案数据集分层分域管理使之可控、有价值和可甄别数据中台解决方案数据集分层分域管理使之可控、有价值和可甄别在数字化大趋势下，汽车行业玩家在日常运营过程中积累了大量业务数据，但当前企业对于业务数据治理与使用的发展进程相对落后，造成一定程度上数据资源的浪费。我们观察到当前市场中存在如下三个普遍痛点。▶业务部门间存在数据孤岛“烟囱式”业务职能的IT系统与数据库互相独企业内部缺乏统一数据规范，部门间数据共享▶缺乏数据治理导致认知分析断层缺乏企业层面的统一数据资源池，不同团队之间数据生产者和使用者对于数据的理解和价值尚无统一认知，造成数据概念理解和处理方法的断层。在实际操作中需要面临大量复杂的数据梳理与处理工作，难以进行高效的全局业务▶业务场景耦合程度低很多企业尚未建立基于各业务场景的定制化数据服务能力，对于当前大量业务运营数据价值运营痛点变化的反应与调整没有达到理想的节为帮助企业提高数据治理与开发使用能力，我客户生命周期管理等科学方法论，提出车联数理、数据资产沉淀和数据场景应用三个主要功主数据建设和管理是数据中台建设的重要基将人、车、经销商等多处需要共享的数据定义等众多业务数据源。数据接入完成后，需要基于企业各个业务流程完成梳理并整合，按需抽在与业务部门达成一致后，将处理后统一、完数据资产沉淀是数字化转型的基石，亦是数字化营销重要中间产出物之一，数据资产需要具基于一系列开源组件完成数据平台搭建后，对接入的业务系统四位数量级数据集进行横向分车联网数据管理痛点车联网数据管理痛点主数据平台建设和管理：数据基础支持共享数据的提取、数仓开发和场景应用主数据平台建设和管理：数据基础支持共享数据的提取、数仓开发和场景应用开发"烟囱式"IT系统与数据库割裂，数据资源重复缺乏数据治理导致认知分析断层缺乏数据治理导致认知分析断层未构建统一数据资源池，数据理解错位数据场景应用：数据价值开发利用数字化手段赋能业务主实施最优策略数据场景应用：数据价值开发利用数字化手段赋能业务主实施最优策略定制化数据服务能力缺失，数据价值开发不充分能力输出阶段平台夯实阶段基建升级，资产沉淀，数据应用起步阶段平台规划，0-1建设，分析支持数据架构提效专题数据安全合规专项平台发展策划规划平台基础能力建设数据通道对接及数据采集(部分)业务费报表(部分)能力输出阶段平台夯实阶段基建升级，资产沉淀，数据应用起步阶段平台规划，0-1建设，分析支持数据架构提效专题数据安全合规专项平台发展策划规划平台基础能力建设数据通道对接及数据采集(部分)业务费报表(部分)业务应用场景PoC•平台基础能力建设，支持基础业务分析功能数据资产管理专题数据通过到及数据采集(部分)统一数据服务指标标签体系V1.0业务洞察报表中心V1.0业务场景支持：车辆选购专题•数据平台架构能力进一步夯实•逐渐在业务洞察、车辆选购等形成场景化的数据业务价值层管理和纵向分域管理，从业务流程和数据应用的视角出发，对接入的数据进行梳理、提取和开发，划分中间表和业务数据域，创建数据数据场景应用是实现业务价值转化的关键。通过将营销与互联网技术相结合，利用数字化手段帮助业务主实现个性化、精准化的营销目通过数据中台赋能各个业务场景，实现用户体细化的运营和高效增长；在业务策略层面，基于获取的车联网数据、用户数据等，综合进行数据分析和挖掘，并结合线上数字化业务和传益等多个维度进行分析，挖掘潜在业务场景，提出最优策略。行业案例分享：数据中台搭建，业务场景某传统主机厂是数字化转型的积极实践者，拥关数据，希望合理管理人车数据，进行数据资产化沉淀，打造以车辆为核心的车联数据平台和应用场景。我们助力主机厂实现从业务数据到业务价值的转化，为经销商数字化转型提供工具，为终端用户运营提供增值服务的数据支撑，进一步推动企业数字化转型进程。车联数据中台按照以下三个阶段开展，最终建成完善的数据支撑体系，赋能以车辆为中心的各个业时使用数据进行服务分析和改进，方便业务及全系指标支持类、数量的增加，逐步进行数据仓库的体系化治理模块，及时发现并处理问题，提高数据接入和计算的准确度。在此基础上，根据业务需求持续迭代数据报表，同时基于获取的业务数据，综合进行数据分析和数据挖掘，建设指标标签体系，规划并落地报表中心，并开启业务数据体系化，业务智能化，应用创新数据质量提升专项数据质量提升专项实时计算能力搭建指标标签体系V2.0业务洞察报表中心V2.0业务场景支持：用车场景专题业务场景支持：车辆保养专题业务场景支持：车辆维修专题业务场景支持：车辆置换专题业务场景支持：产研支撑专题•数据体系化基本完成•数据应用的业务价值向着自动化、个性化交互迈进•在电车板块提供用户服务、内部运营两方面提供管理和决策依据企业运营•在电车板块提供用户服务、内部运营两方面提供管理和决策依据企业运营链故事各阶段业务专题场景的探索和落地，协助业务实现用户体验持续优化和数据的价值沉定制交互深化完善平台体系化建设，包括平台能力升级力、生产质量的基础上，着重主机厂的全业务链场景赋能，对数据进行分类运用，通过数据报表、线索管理、业务状况预警等多种手段实现业务场景综合赋能，进一步开启数据价值变纯电车辆的充电服务分析是近年来新兴的用车场景着眼纯电车用户里程焦虑的痛点，数据中台基于车辆充电情况推出车辆补能支持服务，送至APP端，使得客户能及时掌握自己的历史等，及时通知用户提前规划充电补给路线等信于积累的用车行为数据、电池充放电数据等，进行后续维修、置换等相关专题场景探索以提供基础数据，为企业在电动车板块提供用户服充电服务车辆上报充电服务数据维修服务APP端APP端结果推送服务结果充电状态数据二手车服务••减轻用户的里程焦虑，增加客户粘性，增加客户活跃度，提高客户运营基数用户体验在当前汽车行业的培训体系中，企业面临着诸多挑战，特别体现在新员工的培训过程中，主▶一线人员流动性高：由于一线人员的高性，企业需要不断对新入行员工进行培训，导致重复的培训需求。这种传统的线下集中对于规模庞大的汽车企业来说，这种重复培高，且不同培训师的讲课水平参差不齐。在这种情况下，优秀的培训师往往难以将自己的经验和技巧有效地传递和沉淀。一旦优秀的培训师离开，其知识和经验也随之流失，给企业培训质量带来了不稳定性。于缺乏有效的考核和评价机制，企业难以准确评估培训效果，这不仅增加了考核管理的成本，也无法保证培训质量的一致性和有效AI对练模块AI评分模AI对练模块AI评分模块评价多维化考点定制化AI问答模块AI培训配置后台优质答案提供并且难以确保培训效果，亟需一种创新的解决方案来应对。我们的AI培训产品以大模型技术为核心，提供创新和高效的解决方案，主要包调训练以及Prompt工程，使AI获得对汽车培训行业的深入理解和处理能力。AI能够根据指定的培训要点，在特定场景中扮演不同的客户角色，与一线学员进行产品知识应用的对练。例如，AI可以模拟一个关注车辆设计、智能和安全功能的时尚女性客户，与一线人员进行高度逼真的对话练习，增强学员的实战应对能力。此外，AI还能够提出与产品亮点、竞品异议相关的问题，促使一线人员更深入地理解产品特性，并在对话中自然员在对练场景中的表现进行分析。AI通过语义分析技术，对话术内容与对练考核点的关联度进行评估，并给出详细的回答分析和评分。这不仅帮助一线人员全面了解自己的销售技巧和产品知识掌握情况，而且能够针对一线人员提供了一位持续在线的专家助手。通过LoRA微调技术，AI能够理解汽车行业的专业术语和行话，同时结合LangChain技术框架，将车企多年积累的产品知识、销售中。借助大模型的提炼总结能力，AI能够实时为一线人员提供关于车辆销售的优质答▶AI培训配置后台：AI培训配置后台为AI对练台，培训管理者可以灵活配置针对不同车型的对练场景、客户角色、考核点及评分标准等。报表功能则使管理者能够快速了解培训进展和一线人员的对练情况，有效提炼知识盲区，并制定更有针对性的对练课程。问答管理后台基于埋点数据，方便查看一线人员最常提问的内容，并据此驱动语料运营，不大模型技术的应用使得培训过程更加高效且互动性强，并能实时调整内容以适应市场变化和新产品发布。通过实战对练和即时反馈，AI培训能显著提高员工的销售技巧和产品知识，培训管理者亦能更好地监控和评估培训效果，从而更有效地规划和调整培训策略。更重要的是，AI培训模型能大幅提升企业在培训领域的投入产出比，减少对培训师、培训场地等资源的依赖，同时减少因员工流动带来的重复培训成本。初步估计这一系统能够为企业节省约三对练场景对练场景多样化对练客户真实化对练场景、客户角色、考核点及评分标准灵活配置对练场景、客户角色、考核点及评分标准灵活配置汽车生产涉及众多车间、设备、工艺等协同作本控制要求等诸多挑战使得汽车制造成为最为求驱动，主机厂需要向消费者提供更加多样化的车型以及个性化配置选择，以保证产品竞争汽车品牌高端车型配置组合甚至超过千种，这进一步提升了汽车生产的复杂度。在这一过程键要素，直接影响着效率提升、质量管控和成▶生产数据孤岛问题突出。不同车间、不备的数据系统独立，无法实时共享，导致数据存储冗余、数据标准不一致、数据处理低▶生产全流程动态可视化不足。无法实时生产过程中的问题和质量风险，难以及时预警、诊断和处理，影响生产的稳定性和可靠▶对关键工艺参数的监控不足。无法及时参数异常，调整和优化困难，影响产品质量和一致性。针对上述痛点，我们提出生产数据透明化解决方案，提升汽车制造效率，应对复杂多变的市过数字技术将生产过程的各个环节实现可视化状况等信息能够随时随地获取和分析。透明工厂的实现不仅仅是技术层面的革新，更是制造业管理理念的一次飞跃，旨在提高生产效率、基于大量数字化战略与落地项目经验，我们总结出面向复杂汽车制造流程的数字化提升方案▶制定数字化转型规划：确定透明工厂的愿景和目标。制定详细的数字化转型计划，明确实施步骤和时间表。备，使其具备数字化转型所需的功能。部署统一的数据采集和传输系统，确保生产数据▶系统集成和数据整合：部署先进的MES和ERP系统，实现对不同系统的集成管理。确保数据在不同系统之间的无缝传输和共享。数字化平台的数据安全性。定期进行安全漏洞扫描和风险评估，及时修复潜在安全隐▶员工培训和文化建设：制定全面的数字训计划，确保员工具备所需技能。建立开放的企业文化，鼓励员工对数字化转型提出建掌握生产状态和数据。定期进行数字化转型通过上述实施步骤，我们目标搭建完善高效的数字化生产体系解决方案，满足当下及未来的多个方面，以保证数字化系统顺利有效地落地▶数据孤岛打通和系统集成a).统一数据标准和开放接口。建立行业内通用的数据标准和开放接口，使得不同设备和系统能够遵循同一标准进行数据交互。先进平台实现对不同系统的集成管理，打破术，通过传感器实时采集生产数据，实现设a).强化网络安全措施。采用先进的网络安全技保生产数据传输和存储的安全性。制定数字化转型规划技术基础建设员工培训和文化建设监测和持续改进制定数字化转型规划技术基础建设员工培训和文化建设监测和持续改进b).制定隐私政策和准则。制定明确的隐私政策，保护员工隐私和知识产权。在数字化转型过程中需要遵循法规要求，确保数据使用的合法性和合规性。▶技术标准制定和互操作性提升a).参与行业标准制定。积极参与制定行业内的技术标准，推动制造业技术的标准化，提高设备和系统之间的互操作性。b).采用开放式技术平台。选择支持开放式标准的数字化技术平台，降低不同设备、系统之▶员工培训和接受度提升a).制定培训计划。制定全面的数字化培训计培训应包括基础技能培训、操作流程培训以及紧急情况处理培训等。b).有效员工沟通。与员工密切沟通，获取反馈▶全面覆盖汽车制造行业的生产全流程。从冲压、焊接、涂装、总装等各个工艺环节到生量检测等各个管理环节，实现生产过程中端到端的透明可视化。▶高度集成汽车制造行业的各类数据源。从生产设备、传感器、仪器等各类硬件设备到大数据、人工智能、机器学习等先进的数字化技术，实现数据的快速处理和深度分析，提供数据的洞察和价值。产过程的动态展示和监控，利用移动端、平等多种交互方式，实现生产过程的便捷操作我们已利用上述解决方案，在多家主机厂实现▶某汽车制造工厂在数字化工厂项目中，利用环视图像识别技术对焊装过程进行在线检测▶某汽车制造工厂在流水线数字孪生项目中，利用虚拟仿真对整车装配线的物流动线和信息流进行可视化管理，使生产计划准确率提▶某汽车制造工厂在智能制造项目中，通过与19生产数据透明化解决方案解决方案构成生产数据透明化实施步骤基于大量数字化战生产数据透明化实施步骤基于大量数字化战略与落地项目经验，我们总结出面向复杂汽车制造流程的数字化提升方案实施步骤，从0到1全周期伴随生产数据透明化体系的建设与提升系统集成和数据整合安全和隐私保障数据孤岛打通和系统集成数据孤岛打通和系统集成先进集成平台支撑统一数据标准和开放接口物联网技术应用安全和隐私保障体系网络安全技术与隐私政策技术标准制定和互操作性提升开放式数字化技术平台员工培训和接受度提升亮点强大的数据处理和分析能力全面覆盖汽车制造行业的生产全流程高度集成汽车制造行业的各类数据源灵活的可视化展示和交互方式市场不稳竞争求生个性化定制竞争激烈成本表薄管理效益显现人工Excel排产阶段时长较稳品种增多竞争加大•此时企业对生产管理重视程度增加，MES系统开始推广，车间生产派工承担计划职能市场不稳竞争求生个性化定制竞争激烈成本表薄管理效益显现人工Excel排产阶段时长较稳品种增多竞争加大•此时企业对生产管理重视程度增加，MES系统开始推广，车间生产派工承担计划职能•系统辅助人工、局限于车间内部，时间范围较短、外部物料考虑较少以产定销大批量单一品•随着ERP普及，企业开始使用ERP的MRP功能进行物料供需平衡的计算•无限产能计算、优先顺序错乱，时间无参考意义、呆滞\缺料频发•主要依靠人工使用Excel工具进行排产，汇总各类数据人工登记•排产范围小、逻辑简单，操作效率低、反应缓慢工业互联网的深度融合，采集并分析了数万辆与仓储管理系统相结合的方式，实现了零部件的自动化存储和运输，单车节省人工约▶某汽车制造工厂在关键工序质检上，使动检测算法与人工经验相结合的方式，提升当前，日益复杂市场需求动态与产业链分工趋势对汽车行业生产排产能力提出了更高的要机厂及零配件厂商面临日益频繁的需求波动，仅凭人工难以从全局角度拉动整体供应链响复杂的供应关系对计划排产带来挑战。随着生产设备柔性化程度不断提高，在提升产能的同的异常点往往牵一发而动全身，数据之间存在千丝万缕的关联，依靠人工很难做出预测性判随着中国车企信息化程度的提升，计划排产系在经历从Excel手工排产到AP