中台实践：新汽车行业的业务、技术和平台转型
陈新宇 等
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图片来源：pexels.com
汽车行业在过去的三年里迎来了从增量市场转变为存量市场的大趋势，倒逼着汽车企业不断改进经营模式。国内车企越来越意识到消费者经营对品牌销量的重要性，迫切需要从“以渠道为中心”转变到“以消费者为中心”的全新经营模式，需要进行业务转型、技术转型和平台转型。
第一，业务转型。探索直营与授权的混合营销模式，利用数字化技术赋能经销商、门店及合作伙伴，形成统一的消费者经营联盟。
第二，技术转型。建立以数字中台为核心的企业应用新型基础设施，解决数据孤岛、业务割裂及协同效率低等痛点，实现消费者全生命周期的端到端一体化运营。
第三，平台转型。以品牌为阵地打造生态平台，通过周边生活消费与品牌粉丝建立更广泛的连接，形成高频的消费者互动及品牌圈层传播。
1
实现目标
为了成为汽车智能时代的领跑者，车企需要结合自身的数智化转型，突破传统渠道的天花板，打造以消费者为中心的汽车新零售体系。
1.1
汽车行业数智化转型
随着新基建的普及，5G、大数据、AI、物联网（包括车联网）助推了汽车行业的数智化转型。首先，海量的数据可以实时在线，客户数据、车辆数据、经销商数据、供应链数据以及生产和研发数据都正在往云上迁移。其次，由算法驱动的机器决策给车企提供了新的业务创新空间。还有，越来越低成本的 AI 能力正创造着丰富的人机交互场景。
实现汽车行业数智化转型的两个关键要素是数据智能与网络协同。
数据智能的核心是“一切业务数据化，一切数据业务化”。当车企构建了以业务中台和数据中台为核心的数字中台后，基于消费场景所积累的用户全生命周期数据洞察，将实时地反馈到市场营销、渠道销售、售后服务及水平业务的业务部门，通过数据分析全面展示品牌所面临的经营状况。业务中台打通了营销、供应链、生产制造各个领域之间的业务孤岛，数据中台则作为数据流水线不断地产生数据信号给业务部门进行运营调整。
网络协同很大程度上依赖于数据智能，是业务模式的端到端重构，泛化了用户、渠道的定义，也打破了传统业务的边界。网络协同的终极目标是异业联盟，在从其他品牌导流的同时，也通过消费品类的延伸提升车企的单客价值。
1.2
汽车新零售
在数智化转型的大方向上，汽车新零售作为消费者体验升级、销售效率提升的重要环节而备受关注。汽车新零售有时会被误解为在线卖车，但其根本目标是解决汽车商品与消费者之间的“认知—体验—考虑—购买—使用—服务”的全价值链经营问题。车企要通过“人、货、场”重构模式来分析汽车行业新零售里的关键要素，从业务角度而非技术角度定义成功的标准。
1. 人
在传统定义中，汽车行业的客户是购车客户，属于交易导向；而新零售模式下的消费者和用户，涵盖粉丝、潜客、保客及衍生用户，属于经营导向。在交易导向的模式下，车企需要向目标人群输出品牌形象、产品定位及价格；而在以经营为导向的模式下，车企需要围绕人的需求，从产品及服务的体验、关联生活的品质、甚至汽车文化的内容价值，多方面维护品牌与用户间的关系。
2. 货
随着造车新势力在市场上不断进行业务创新，车辆销售被衍生出多种商品形态。小订、大订、服务包及用户权益等商品推陈出新，打破汽车行业对货物的传统定义。为了追求用户体验，不同形态的汽车商品需要重构货物销售流程，由以往固化的“下订、锁车/订车、交易、提车”变为更灵活的“下订可退、以租代售、无库存直销、C2M”等新业务流程。
3. 场
汽车行业的场虽然早已不再限于 4S 经销商门店，但相比快消行业而言仍然有非常大的局限性。由于网络协同，渠道因新职能的衍生，场的边界甚至可以扩大到虚拟场景。因此，场的核心不再是如何搭建有品牌沉浸感的场合，而是如何保证用户在各个场景里的体验一致性。
接下来介绍汽车行业的数智化营销解决方案。
2
解决方案
汽车行业数智化营销包括三大解决方案，客户数据洞察、数字营销及 DMS 4.0，如图 1 所示。根据这三大解决方案，可以得出汽车行业数智化转型在营销领域的落地思路。
图 1 新汽车行业数智化营销解决方案总体蓝图
2.1
客户数据洞察解决方案
客户数据平台（CDP）在快消行业已经相对成熟，而在汽车行业落地时则需要搭建特定的标签体系，并结合汽车营销场景定制解决方案。不管是粉丝、意向客户、潜客还是车主，都需要使用统一的客户数据模型以实现客户 OneID。基于客户全生命周期的不同阶段，CDP 会推荐不同的营销手段，同时将这些业务方案所产生的客户数据经过模型处理后回流到 CDP，使得下一次推荐更加精准。
2.2
数字营销解决方案
数字营销是使用数字传播渠道来推广产品和服务的实践活动，它以一种及时、相关、定制化和节省成本的方式与消费者进行沟通。汽车行业数字营销管理的范围纷繁复杂，但经过这么多年来的实践和经验总结，汽车数字营销管理大致可以归为营销内容（宣传内容为主）、营销渠道（媒体渠道为主）、营销成果（线索留资为主）三类管理，如图 2 所示。
图 2 新汽车行业数字营销三类管理关系
数字营销解决方案是一套基于数字中台、自带社交属性、对汽车行业数字营销进行全链路管理，并且不断完善成长的智能社交化客户关系管理系统，它包含媒体渠道管理、内容管理、营销活动管理、线索全链路管理和会员管理 5 大模块，如图 3 所示。
图 3 汽车行业数字营销解决方案业务规划图
2.3
DMS 4.0 解决方案
DMS（汽车行业经销商管理系统）是汽车主机厂与经销商之间的一套业务系统信息化平台，也是汽车品牌 4S 模式标准化管理的重要手段。汽车 4S 店是集汽车销售、维修、配件和信息反馈四位一体的销售店，是目前国内最主要的汽车营销模式。国内 DMS 的发展经历了三个阶段，如图 4 所示。
图 4 汽车行业 DMS 演进发展路线图
目前最新的 DMS 4.0 是在数智化转型大背景下诞生的。基于 B2C2D 客户运营理念实现多端同步，着眼于经销商赋能，采用中台技术架构，融合大数据、人脸识别、语音识别、语音合成等 AI 技术，为汽车营销业务提供市场—线索—订单—交付—售后的全流程一体化系统解决方案，如图 5 所示。
图 5 汽车行业 DMS 4.0 解决方案业务规划图
通过线上不同活动、各种媒体的数据埋点监控、线下智能展厅、车联主动服务、售后服务透明化等即时数据收集，DMS 4.0 实现了汽车营销业务的触点数字化；再利用小程序、App 等连接工具实现了客户、经销商全线业务的在线化；然后经由数据中台的挖掘分析，提供销售看板、库存看板、维修车间看板等，帮助经销商实现运营数据化；最后，结合多场景、多规则的配置化流程实现整车分配、配件采购、索赔审核等业务的自动化，一定程度上满足决策智能化的要求。
3
实现路径
汽车行业数智化转型的最佳实现路径为：数字战略发布、数字业务规划和数字中台搭建。近些年汽车企业的数字战略一般会聚焦在客户体验、门店运营、营销创新等方面，而相匹配的数字化组织需要有权力打破业务、技术、基础设施的壁垒，构建企业整体的数字业务蓝图。
1. 消费者体验数字化
越来越年轻化的消费者，在移动互联网的培育下，需要的是实时在线、快速便捷、“智能懂我”及极致透明的消费体验。
2. 门店运营数字化
在消费者体验数字化的基础上，门店可以通过消费者体验所沉淀的数据赋能，更加了解消费者。门店运营数字化的核心是实时掌握消费者在接受到店服务过程中的反馈，不管是投诉还是建议，从而推动门店快速解决并提升消费者到店体验。
3. 营销创新数字化
营销创新的根本原因是汽车品牌转型。车企为了摆脱传统固化的形象，必须改变现有的营销方式。比如采用跨界营销，车企联合其他品牌打通会员体系，通过活动转化双方会员，达到拉新、引流、激活的效果。
4. 组织和业务系统中台化
实现以上汽车企业数字化业务的关键抓手是数字中台。在数字化业务落地过程中，如果没有壮硕的中台技术架构，每一次的业务创新都将付出巨大成本。而车企通过数字化创新所获得的宝贵数据，如果没有及时沉淀到数据中台形成数据资产并发挥业务指导作用，将会导致数字化投入的大量资源浪费。
中台建设可分为中台组织建设和中台系统建设两部分。
(1) 中台组织建设
这里的中台组织讨论的是中台系统的建设组织，而不是企业的中台组织。中台系统的建设组织需要包含业务架构部、基础技术部、共享能力开发部。
业务架构部中的执行角色是业务架构师，他们负责对业务需求进行调研，再对业务活动进行共性和个性的抽象，最终得到具有领域服务能力的领域模型以及各个模型之间的交互关系。
共享能力开发部的执行角色是开发人员，他们负责与业务架构师交流并按照业务架构师设计好的领域模型进行编码实现，是从逻辑模型到物理系统的转变过程，使得领域模型真正对外提供共享能力。
基础技术部则为整个中台系统提供 IT 基础设施的支持。IT 基础设施包含物理设备资源或云计算资源、DevOps 平台研发、通用技术方案设计、系统基础组件研发、研发规范定制等。
定义好各个工作组之间的工作流水线和每个环节的产出物，使这个组织能够协同运转起来，之后便是中台系统的建设。
(2) 中台系统建设
中台的能力载体是软件系统和领域专家。软件系统提供可执行的功能接口，领域专家则提供领域业务知识和领域模型抽象并对中台进行持续运营。中台系统建设是通过技术手段实现领域模型的过程，包括以下 4 步。
第一步，明确基础设施层面的技术路线。
我们需要全面拥抱云原生技术体系，因为其中一些非常优秀的实践与中台是天然贴合的，比如微服务、容器化和 DevOps 等。微服务架构为将领域模型转化成中台的共享能力中心提供了完美的从逻辑模型到物理实现的映射方法。微服务架构使得各个领域模型在代码层面或物理层面都互相独立，各自的接口能独立开发、测试和部署。
第二步，构建领域模型。
领域模型的构建是落地中台最核心的工作。一个系统由许多个模块构成，而每个模块又包含很多个功能点（或接口）。如果这些模块的边界不够清晰，我们就无法很好地复用它们。当为功能模块抽象出清晰的领域模型时，我们就会发现，虽然以后该模型会有一定的拓展，但是核心骨架不会有很大变动。在可能变化的地方留出扩展点，就能响应更多的需求。
如果复用的过程中发现，整个主线结构都需要改变，那就表示对原有模型的抽象不正确、模型能力覆盖范围过大或者采用了不正确的复用方式。我们就需要考虑是构建新的模型，还是将原有模型重构、拆分、缩小或者扩大模型范围。最终得到的是各种各样的领域模型。通过组合复用不同的领域模型，就能构建出不一样的系统。
第三步，对领域模型的实现和系统的部署发布。领域模型只有从设计图纸变成运行中的系统才能提供共享能力服务。系统的建设和部署发布等基于技术平台，以支撑快速构建、灵活运维，提高效率。
第四步，持续对中台进行运营和演进，使得中台更加成熟，与企业自身的特性更加贴合。
汽车行业由于 IT 建设相对其他行业更成熟，在实现中台架构的过程中更需要深入了解并整合原有的业务系统（包括合资企业的国外系统），以避免在数字化落地过程中出现新的系统孤岛。
开放、稳定而敏捷的中台，轻量化、灵活而多变的前台，牢固、可靠的后台，是汽车企业进行数智化转型的强有力支撑。
《中台实践：数字化转型方法论与解决方案》
作者：陈新宇 罗家鹰 江 威 邓 通 等著
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