“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。
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，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。
01、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。
02、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。
03、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。
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。
