2024汽车行业数字化转型白皮书.docx

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1、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RolandBerger刖M在全球经济的数字化浪潮中，汽车行业正经历着前所未有的变革。在整体经济下行的背景下，企业内功修炼成为重中之重，为实现经济转型与高质量发展，数字怫型雌着关键支撑的作用。这一趋势在内卷淘汰赛进入下半场阶段的汽车行业尤其凸显，数字化转型助力企业运营的优化与升级,为企业创造更多附加值。数字化浪潮已然来海，AI、云计算、大模型等技术层出不穷，使得生产效率不断提高、成本节降，如何借助数字化东风在激烈的市场竞争中立足，已成为行业研究的核心议题。数字化转型不仅是技术创新，更是业务模式的变革。从用户和产品全生命周期双视

2、角出发，数字化均赋能企业运营效率并实现业务增长。首先，从用户的角度来看，随着消费者需求的日益多元化和个性化，用户体验成为决定汽车品牌竞争力的关键因素。数字化转型不仅助力企业更精准地洞悉用户需求,还能显著增强用户粘性,从而促进客户价值的深度挖掘和业务增长,开启增长第二曲线。同时，在产品全生命周期管理方面,数字化转型使企业能够更全面地掌握设计研发、生产销售、报废回收以及再制造等每一环节。这不仅有助于资源的合理利用和环境影响的最小化，还能强化企业韧性与灵活性并增强企业应对风浪能力。最后，从企业运营视角来看,数字化转型已成为推动企业决策、优化运营的重要驱动力。伴随着各类数字化工具的应用,车企不断积累的

3、业务数据成为宝贵的资产，推动企业决策透明化和效率提升。这些嘘不仅助力企业更好地理解市场和客户，还为企蛇！供了更为精确的运营策略和商业决策依据。罗兰贝格深耕汽车行业多年，助力并见证了不少车企在数字化转型的战略布局及落地。我们观察到，车企在转型过程中或面临战略意识统一、组织架构调整、技术架构搭建、人才能力培养等多朋戡。因此，我们希望通过汽车行业数字臊型白皮书及后续数字臊型系列报告，帮助产业玩家理解汽车行业数字臊型的背景、问题与戡，并提供系统性的方法论和解决方案，为更多中国车企的数字化转型提供有益参考.Page41车企数字化转型背景与趋势洞察82现阶段转型挑战与应对思路173数字化创新实践与解决方案

4、车企数字化转型背景与趋势洞察a）数字转型发展多年，热度只增不减中国车企数字化转型始于“41E4O话题的传播与热议，在过去的5-8年间，从少数传统品牌的“蹒跚起步，到新势力品牌集体大步迈进，厘U目前大部分车企的“全面启动，数字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：行业侧：数字化是御风之术1.新势力品牌洗牌加速：相关数据显示，2018年国内新能源车企数量一度超过480家，而2023年仅剩40多家企业正常运转，淘汰率超90%。其中威马、奇点、汉腾、赛麟等因产品力缺失、定位不清晰等问题接连洗牌出局，而小鹏、理想、极氨、问界等销量稳步攀升，顺利进入下半场淘汰赛。2.传

5、统品牌急求技术合作：传统品牌纷纷通过投资、技术买断、战略合作等方式，与国内领先新能源玩家开展核心电动化、智能化技术合作，搭上新能源爆发增长的快车。一汽丰田联合比亚迪的三电技术，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型；跌汽车与前来“牵手“换电合作，双方将共同推进换电标准建立、换电网络共享、型研蟾。3.自主品牌矩阵迅速扩容：传统自主品牌使不同受众群体、不同能源类型的品牌矩阵加速扩容。例如，吉利汽车集团在已有吉利的品牌下，在近3年间快速扩容了极氮、几何、银河等新品牌，补齐了不同价位段与车身风格的纯电矩阵；长城汽车瞄准不同细分人群

6、与用车场景,打造哈弗、魏牌、欧拉、坦克、炮等品牌，全面覆盖从主流到小众的市场需求。面对行业新趋势，企业不再满足于将传统经营菅理线上化、信息化整合，行业亟需通过数字化实现：更精准的营销触达以洞悉目标客群更具体的消费诉求、高效覆盖细分人群；更智能的产品体验以打造品牌核心竞争力、满足用户个性化体验；更闭环的产研管理以实现产研信息协同共享、提升产研效率，方可在产业内卷的淘汰赛下半场中站稳脚跟、守住基本盘，并进一步实现品牌向上。用户侧：数字化是必修之课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%以上。年轻一代习惯于短视频、4整序、线上直播、网络媒体等线上化的生活方式

7、，带动数字渠道购车流程的占比提升,驱动汽车营销、销售、售后等关键价值环节向数字化转型。2 .用户意识多元化：Z世代在购车选择时更偏好新社媒中的口碑内容传播，对品懒口车型的选择更加注重品牌个性化、时尚化等因素，不再执着于“老字号罹，更愿意尝鲜新品牌。此外，脸济的崛起亦带动了女性购车人的多元决策意识。3 .用户需求精致化：在新势力品牌更关注用户体验、服务质量的趋势下，市场逐渐被教育，用户继而在传统车产品质量要求上，提出更多且更细致的诉求，包括智能化、互联化的用车体验、车辆第三生活空间”的打造等。4 .用户决策理性化：在社交媒体、汽车垂媒等平台的参数对比、专业测评、用户评论等多元化信息下，消费者倾向

8、于参考各方信息，做出更为理性和全面的赃军决策。随着中国汽车市场迈入存量竞争时代，卖方市场优势不复存在，品牌与用户的关系变得“复杂但平衡”；在消费者需求快速迭代的背景下,懂用户者或“登王位.在同样激烈内卷的手机行业，”以用户为中心早已不是品牌的一类营销策略，而是生存之本。以VIVo为例，其与OPP0、小米、华为等“纠缠多年，凭借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“一亩三分地”。同样，车企在现阶段亦亟需通过数字化工具与洞察了解用户更复杂且多元的需求，并提供更个性化的产品服务，数字化赋能用户运营将不再是车企管理层的经营选项，而是企业的必修之课。技术侧：数字化是磨刃之石

9、1 .AI技术：在智能制造领域,Al与机器视觉技术结合，可以实现更精准的质量追溯和管理，与传统的人力质检方式相比,这很大程度提高了效率和准确性。首先，在产品开发层面，工程团队现在可以利用来自测试、操作和其他来源的大量瘫来开发和优化新产品。例如，使用深度神经网络对高保真系统模型进行降阶以加速仿真，或用实验数据训练基于AI的虚拟传感器以降低硬件成本。其次，一些汽车厂商已经开始广泛地应用Al技术来提高生产效率。例如，在生产效率层面，通过集胡口应用AI技术，华晨宝马不仅降低了生产复杂性，还提高了操作的精准度，确保为客户生产交付最高品质的汽车.2 .云计算/边缘计算：云计算和边缘计算在汽车行业中有着广泛

10、的应用前景，不仅可以提高汽车的性能和安全性，还可以为汽车制造商带来更多的商业机会。通过收集和分析车辆运行数据，云计算可以帮助汽车厂商更好地了解客户需求，从而提供更加个性化的服务，同时可优化车辆的维护和修理流程，进而延长车辆的使用寿命。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备，使得汽车能够更加智能化地响应驾驶者的指令，从而提高汽车的安全性能和驾驶体验。同时，边缘计算通过在车辆数据源头的边缘侧进行数据处理来减少数据彳制的延迟，确保了辘的实时性，更加快速响应自动驾驶等应用场景。3 .物联网：车辆能实现与周边环境的实时信息交互，提供智能预警等辅助驾驶功能；此外，用户和车企

11、还能远程监控车辆状态，出现车辆事故时主机厂可以实时得知车辆故障信息，满足用户安全性需求。AI技术、云计算/边缘计算、物联网等技术层出，在传统制造业、销售业均有较多丰富的实践案例，而车企在应对t亍业变革、满足用户需求之际，弯道超车的关键势必是巧妙利用此类高阶技术，在关键决策与转型风口乘胜追击，是业务效率提升、精度拔高的关键基石。例如，特斯拉宣布FSD（完全自动驾驶）将引入中国，在配备高阶智能驾驶功能后，将用户的智驾体验推向新的里程碑，极大地增加产品吸引力与竞争力。华为的Hl平台利用云计篇口物联网技术，提供了全场景、全连接的智能汽车解决方案，凭借硬技术实力异军突起。0101三大核心趋势驱动车企持续

12、升级数字化转型行业禽:数字化是御风之术新劳力品牌洗牌加速201e2023W9%更精准的普销触达分共束,m0SSta更智能的产品体验V个性化交H体总用户恻:数字化是必修之课用户群体年轻化90后的东螂体占比30%用户海田多元化Zttt代带家个性化以品牌与用户关系变化M市圻优野不Jl存在传统品牌急求技术合作以及侪，及本JW方式与新努力开H新版.青畿校术合作领用户奏求m致化以用户为中心”全行立大勤研Ia生产品作为一一三生活空f）自主品牌矩阵迅速犷容a里笠分R*的欠ISB除痂耳更闭球的产研管理*a.Pin用户决策理性化,91ftM!t*数字化洞察用户需求红杂多元用F求奥特的彼技术恻：数字化是磨刃之石AI

13、技术序云计算，边爆计算物联网业务效率、精度提升,具备自动修正.Ie畿IR别及追清等功能自动化配合香制化产闻般若2.0tt字化3.0智能化受激切的市场竞争与新畿源化趋势影响,车企在铜熊与车联网假版的数宇化进程较快期溷礴：案头研究；罗兰贝格现阶段转型挑战与应对思路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、入局时间等多方因素，其在转型之路上面临的挑战亦有所变化。行业玩家的困惑或许不再是。到1阶段的破冰该如彳可落实，更多关心的是如何做精与做强？或是数字他价三J底在哪？等.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。我们将从方法论四大关键组件出发一Stra

14、tegy（战略）、Business（lk）、Organization（组织）、Technology（技术），总结行业玩家在1.0通往2.0与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。a）战略痛点1：数字化顶层战略不聚焦企业在制定顶层战略时,易陷入数字化包打全场”的过高期望。例如，一方面希望通过自动化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Al算法提升产品智能化水平或营销精准度等.此外，亦有不少车企过度青睐“竞品对标大法，通过对I示与产品定瞬近的车企或单项表现较优秀的品牌，企图复刻数字化产品布局或功能,以实现“弯道超车0无论是哪种情况，都不利于形成品牌定制化

15、的数字化顶层规划，战略切入口失焦严重。解决思路：结合外部洞察，从企业自身禀赋出发，提出数字化变革期望。通常可从品牌力、产品力、运营力、经营力四大维度切入，开展自我诊断。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。基于变鞠望，明确数字化转型顶层目标，目标的设置应具备四项特征：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

16、道打造或业务数字化功能实现起步，后期再随战略变化调整。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关键环节的聚焦（如研发、生产、供应链、销售、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化、辘治理等。3.有抓手的：基于业务、组织、技术已明确的发展方向，识8版期内的重点工作（玲，使转型之轮”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

17、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。整体仍应坚守数字睬型的价值定位初衷，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议略不聚焦继而明确数字化转型战昭的顶层目标mu9新钠分册般的蚣树8号业务动作?蜘锄微点是什么?IU&O与O&O亶技术锄僦梯化？业务全生就电触身建？业务技术业务平衡效学慑制8?组织是否需登独立组税？组织优化炯JUH?未来35年中长IBIH业务及务线上平台？技术优先充SE族技术？技术资料辆：罗颉格痛点2:业务发展中数字化定位发生摇摆对于多数车企来说，数字化转型启动已有数年，0-1建

18、设期往往已度过或在末期，但当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阖是出质疑，不同于“0-1建设期的大胆预想，在现阶段销售压力下，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，资源内耗严重，业务目标实现难度增加。解决思路：围绕数字化阶段性目标，应强调对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，从而应对行业

19、动荡与竞争格局变化，具体做法如下：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，例如重点投入自动化流程的开发，优化人工成本等。2 .在用户需求激增期，销量提振随行业需求水涨船高，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

20、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对产品、技术的侧重与优先。A0404数字化战略定力坚守配伞*H*Z9定位外部行业动谖、风起云满目标畋字化战略定力受到考聆内卷加剧消费者行为变化业努举措过度铜举措资源内导向有效性耗问地针对技术底座的数字虺设针对营销槌的前然产品功蟋实现二省如果存在冲突,需单独评馀,但不应与长期目标违Wr:罗兰贝格b）业务：痛点：转型缺乏业务引领，数字化进程缓慢鉴于;气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

21、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化战略任布置后,陷入业务方难以主导、弓I领的困局，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效果，导致变革积极性不足；另一方面，数字化或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，价值不受认可。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循环，拉通各方对数字化价值的认同感。其次，通过3个做法+2项避免实现业务转型能力提升：1

22、. 3个做法：企业内部通过培训、研讨等形式开展数字化案例学习，包括基础概念科普、典型案例分享、现场案例实践等跨行业案例；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；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，补充更为完善、全面的业务数字臊型场景。2. 2项避免：避免项目开展脱离业务短中长期目标，应当坚持业务先行，同时兼顾其他同步开展的数字化项目，考虑是否存在冲突；避期式耀蜉化目出，即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

23、秀实践分享：主机厂A在开展Order-1。-Deliver（个性化车辆订单）数字化项目前期，通过多次管理层级会议拉通销售、采购、生产、数05激活由业务牵引的数字化规划数字化战略3个做法项偿检值定潴10开展数字化案例培训SS础概念科普典型案例分享现场案例实践拉通数字化价值认知G）构建创新与共创筑国宪善、小型Gt点方案数字化价值偌地图数字化团队提供双方头榜风裁打造坚持业务先行兼罚并行数字化项目2项避免项目开展业务短中长期目标数字化团队0避免“赛马式”的数字化项目竞争合并同类转型项目行业专家分享独立咨询项目协同落地方案资料来源：罗兰贝格字化等部门对该业务场景的价值认同，让各业输入的业务目标，配合第三

24、方数字化咨询团队，务部门有明确的发展目标，从而进行问题拆解实现较为前置、全面且i青晰碱字化需求识别，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精售、采购、数字化等部门敛字化共识经管会意文吹风会、管理展执行度销售部生产部采匏部数字化研讨会.工作坊、定方案，定计划下而上施策推进项目规划阶段业务方梳理数字化需求,里清OrD业务实现流程.一.识别跨平台联动场祟J二：二二三方数字化咨询团队配合项目结果项目顺利落地，持姨实务推进与法代优化构建OrD数字产品规划形成PRD文档推动开发朗睇源:专家访谈，案头研究;罗兰贝

25、格行业失败案例分享：主机厂B在开展其ERP系统升级的过程中，业务、技术与供应商在项目推进过程未充分沟通打合，盲目大干快上，导致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，但结果事与愿违。最终，不仅导致项目延期交付,还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系统升级项目案例生产管理与物流按需指派工厂篇人员配合业务涔询生产基地晶计段Y品发段一产设阶A产开阶J业务诉求赛出4I、未对产W构建提供足够业务输入I供应商/1、产品JB义和开发XZ扇度依18供应隔限进项目进度，并把控项目质量来与生产

26、曾理与物流中心海通业务诉求/1、并形成便于供血商理解的产品语言IT部门生产管理与物流中心仅提出产W的输入和出诉求业务部未充分整理Sg求并清晰反馈给IT部门和供应商Il部门未与业务部门充分沟通业务诉求，B目大干快上“，企图借用供应陶能力通过产区*1项目结果项目延期，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资用梭S:专家访谈，案头研究；罗兰贝格C）箍：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由多方因素造成。一方面，由于数字化团队层

27、级不够，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不足.另一方面，由于未B用协同机制，导致相关部门转型职责模糊，关键决策点包括前期的战略打合、中期的项目发起、需求分析与评审、开发进度雌、产出验收与确认等。最后,由于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、积极性不足解决思路：改善协同问题可通过三步走方式，以最小的组织变革带动最高效的机制优化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菅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

28、快速推动.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、二级部门甚至数字化子公司。3 .改变业务方对数字化团队的成本中心偏见”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，例如营销触点优化、财务流程自动化等。痛点2:数字化人才与能力储备不足一方面,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，继而导致人才招聘或i剖I而向不明确；另一方面，车企数字化人才储备多涉及外部多元人才的外聘，而在此过程中或出现人才水土不服、专业能力利用不充分、人才流失率高等

29、问题。车企在跨行业专才的定位、使用、培养上往往跳乏明晰的方法路径.解决思路：首先,车企需对内部主要数字化人才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；需自上而下改变人才“选用育留的管理思路，以数字化人才蓄水池的理念切入，更有效地储备人才、激活人才、善用人才。1 .数字化人才能力蓝图：从数字化转型核心流程出发，推导聚焦7类关键职能词位，并进一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。2 .数字化人才蓄水池：考虑到数字化行业发展迅速

30、，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潜力型人才实现“人才蓄水“，如拥有产品设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，配套针对性的成长体系实现能力激活”，包括在招聘后构建软性的人才落地机制(soft-landing),确保企业与人才双方快速度过磨合期，具体做法刨舌新员工部门知识普及必修培训果、数字化经验共享共创的新员工破冰仪式等.40808数字化人才能力蓝图数字化协作流程K力.力B吩析关犍职能识别业务产品经理数据产笈经理技术管理)数字化业务BP)敏婕项目管理资料蝴：罗颉格d）技术：痛点1：懒资产利用

31、效果不佳自信息化时代起，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，与此同时，企业也面临着雌资产利用不佳甚至“负资产”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。主要原因集中在三方面： 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，继而对后续数据打通、聚类分析等处理带来挑战。 共享互通有限：数据流程场与流歧路较多、数据孤岛化需依靠技术手

32、段（如APl接口）实现联通等，均导致数据互通共享能力有限，以致;气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掘不充分. 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失，主要原因包括:可视化工具可用性差，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；可用的数据标签较少导致可洞察的业务场景有限。解决思路：一方面,需尽快建立车企专属的函治理机制，包括汽车全生命周期数据字典的规划、雌主娄呢、元糠管理等；另一方面，应尽快升级更敏捷的数据架构，支撑底层数据湖的资产快速、清晰、灵活导入、中间层的数据治理与分析管理、应用层

33、的多源数据收集与全业务场景的数据可视化洞察。a0909敏捷化数据架构承裁系统层圾与功能模埃数裾应用层决策奥业务分析奥通用应用B呼台报郡F台AI及K法或字掌生数据平台层（湖仓T）物E封装统TE务授权访问业务方自定义管理消息通H流式救据表时效统一多收据海毓ffiB三KSAP1应用直连实时仃网统一分析修教庭分吸数拖脱抬或施权限数第审计KMeiR另平台Ji词分析平台败据权明管理平台资产质管理SjRISKffii(mysql.Postgresqllkalka)敏思质平台（质量管理）分舄分徽地网元皎塞诙产平台（JB产IHi）数据源层BrIe接入Hhre*udl湖仓T存储Stti+l任务祠度规打虎义现则S数

34、据开发平台任务谓度平台KttitW海仓一体Xlttxn实时据果集K）T采集平台IHe同步平台采集平台痛点2:技术平台敏捷性不足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，具体痛点包括：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率低，难以响应业务快速变化.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，基础建设优先业务落地后,鉴于业务辘质量不佳、金壁垒、接口问题等导

35、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数字化系统架构，围绕SPlG四大架构原则：“小前台、大平台、强后台、安全底线：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4媵块，最大化保证前端应用迭代效率。大平台PaaS:包括三大板块，支撑业务前台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，进行容器化规划（如DeVOPs、应用商店等模块）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、边缘数据计算

36、、异构网关建设等。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平台层基础层大平台应用层1小前台物潦网军叩PMOMSRMTMSOMSAR评车EMS1.ES研发修EMA费幢决Si与大St据分析里台被报报表仪表量川应用分析决箫典情分析用户中心Etta业务中台MoM中心消息推送数榭中台,IMS开发KKBAiIS力引蒙丽发平台一：SHa.IoT&边缗JB0舞计为&链腰&舁构脚关IffiASRI1通讯例议及BnSal析WitIlIffiSSWHIVWVi(IPV6)V3MK8I舞层E均&网设备CNC控制器工业

37、设备机塞人电我电气设备安全设备陶悌源：案头研究；罗兰贝格数字化创新实践与解决方案基于罗兰贝格SBOT数字化转型方法论，车企在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创造力、嵋力大比拼，如何挖掘更为深刻、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？.在此我们通过数字化创新实践案例抛砖引玉，为车企带来更多数字化解决方案的麒空闻a）线索精益运营方案面对线索沉淀及培育转化难的痛点，线索精益运营将在打通跨触点线索数据的基础上，围绕”在正确的时间将合适的信息通过合适的渠道推送给精准的人群”

38、这一理念制定解决方案，实现从公域到私域、线上到线下的线索全链路获取、培育转化及追踪。为实现以上目的，线索经益运营需满足以下车企业务诉求：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，构建统一的One-ID体系；建立有效用户信息识别/清洗标准，并基于一方和三方数据，共同形成用户360度档案。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高意向线索。精准培育运营：能够依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求，联合内容平台等智能化触发运营动作，提升消费意愿。线索下发及追蹄管理：基于线索智能分级，自动化下发

39、线索，并提供精准培育举措，及时跟进线索触发后状态，统一管理并迭代智能培育举措有效性，进一步提升线索转化率。11索收集及清洗能够通过不同类型用、户，砥全旅程与品牌互动的行为，判定用户购买意向依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求基于战索智能分级，自动化下发线索，并提供精准培育举措推荐11线索运营闭环对接品牌公私城所有触点，接入用户和车辆主数据，构建统一的One-ID体系联合内容平台等，智能化触发运营动作，提升消费意思能够通过智能评级模型,快速识别高意向战索建立有效用户信息识别/清洗标准，并基于一方和三方数据，共同形成用户360度档案及时限进战索触发后）状态，统一管理并迭代培育举措有效住，进一步提升转化率资料来源：罗兰贝格行业案例分享：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索运营平台，从五大鞠切入，形成围绕用户全生命周期的线索运营闭环.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