
汽車企業缺失的數據管理及應用
缺乏明確的數據管理和應用系統性規劃
雖然中國汽車行業在近年呈現出爆發性的增長態勢,汽車產業成為國民經濟的絕對支柱型產業,但廣大的汽車企業普遍缺乏對數據管理和應用的系統性規劃,即便是大型的汽車集團企業和合資企業,在這個方面也沒有特別出色的表現。
究其原因,主要有以下幾點:缺乏對數據管理和應用價值的深入認識,“科學決策,精細化數字管理”的道理誰都能明白,但是了解其核心價值和方法論的卻寥寥無幾。產業超常規的發展,企業的運營管理也始終處于未穩定狀態,計劃往往趕不上變化,朝令夕改的局面也限制了數據管理和應用的規劃和落實。企業內部信息流的管理遠比資金流和物流管理復雜,而數據管理,究其根本是人、系統、管理體系三者的結合,缺一則廢。重商主義的風潮往往導致企業運營的結果導向,數據管理和應用的過程管理價值很難進行精確的測度,也限制了企業級規劃的大規模推進。
汽車企業需要建立短、中、長期的數據管理和應用規劃,并在企業文化、流程制度和系統建設上加以配合。落實到具體的內容上,便是數據的整合和質量管理,數據分析、挖掘和商業智能,以及在經營決策和具體業務環節(如營銷)上的實例應用。
信息系統眾多,但信息孤島化嚴重
信息系統眾多,源自原始系統規劃的自發性;而信息孤島則源自于傳統分工式管理的劣根性,相關的概念和解決方案已在世多年,但仍然無法在汽車企業大規模地得以改善。汽車企業各個職能業務所使用的CRM、財務、HR、ERP、SCM等業務系統,經銷店端使用的DMS系統,以及銷售、售后、市場,財務、汽車金融等各部門的業務子系統等(如大客戶管理、金融保險、二手車、保修、零部件系統),在誕生伊始就背離了“整體規劃、分步實施”的大原則,功能和應用相互獨立、技術和平臺兼容性差,使得系統之間數據的共享和整體應用成為難題。
隨著企業規模的不斷擴大,諸多的IT系統將成為企業級的負擔,相關的投入也會呈現出滾雪球般的增長。更為要命的是,企業的各級人員都無法從單一的視角來維護、管理和利用相關的數據;業務部門間的數據壁壘大量存在,跨業務主題分析和研究操作難度極大,經營決策不能做到及時和準確,具體的業務應用也不能呈現出完整的科學效應。
忽視長期的數據質量管理
任何的數據系統都不應只是一個IT系統,它們需要人的管理,需要流程制度的配合,才能充分發揮其潛在價值。缺乏了后兩者,數據的質量也無從保障,數據也僅僅是“垃圾和黃金的混合物”。大多數汽車企業對于數據質量的管理尚未達到一個可持續發展的程度,僅有的一些數據質量管理項目也往往是“頭痛醫頭、腳痛醫腳”。
具體到實際業務,汽車企業往往缺乏:企業級的數據整合和主數據管理,長期的數據質量評估,針對經銷商(作假)數據的管理,大規模的數據整理、清洗、維護和保鮮。
這里特別強調一下經銷商的數據管理:一方面是經銷商出于各種目的(如獲得更高的滿意度得分)而對原始銷售和售后數據作假,汽車企業必須通過一定的手段對這種現象進行判別和規制;另外一方面是經銷商集團的不斷成長和壯大,往往要部署多個廠商的業務系統,經銷商集團內部也需要對自己的數據進行企業級整合和數據質量管理,目前行業內罕有成功案例。
數據分析不能支持經營決策和業務應用
由于汽車企業針對數據分析和應用的目的性不強,缺乏必要的人才、平臺和分析方法論,導致其在經營決策和業務應用的科學性方面,遠遠落后于IT、電信、金融等主流行業,數據分析流于大量的、重復的、簡單體力勞動式的、應急性的業務報表。
在這個方面,汽車企業普遍缺乏科學決策、數據說話的企業文化內核,數據和信息還沒有滲入到日常的工作與管理當中去;普遍缺乏企業級的和部門級的管理決策支持系統,或者商業智能系統,不能實現數據的有效、及時匯總和分析,更談不上深度的業務模型應用了;同時,汽車企業也無法像電信、金融等行業一樣,針對海量數據進行大規模的數據挖掘工作,進而建立針對不同業務主題(尤其是營銷主題)的模型應用了。
數據的業務應用流于簡單和形式
由于以上諸多內容的缺失,導致中國汽車企業的數據業務應用普遍簡單而粗放,以汽車營銷應用為例:CRM的理念尚無法深入貫徹到汽車企業營銷鏈條當中,這一方面是由于經銷商銷售模式的限制,一方面是由于相關的數據和應用體系尚未完善,更重要的是相關的理念和業務應用還未被廣大的汽車營銷人深入認識。針對外部數據,汽車企業往往愿意通過數據庫營銷的方式簡單地獲取銷售線索;而針對內部客戶數據,汽車企業則常常采取定期的直郵、EDM、SMS等方式來維護客戶關系。這些應用不過是客戶關系管理當中的一些環節應用,而如何進行客戶數據的整合、分析建模,如何甄別處在不同客戶生命周期(如潛在客戶、購買客戶、成熟客戶、搖擺客戶、流失客戶、挽回客戶等)當中的客戶需求,如何針對特定客戶群落設計精準的營銷和維系方案并進行規?;膶嵤?,才是今后汽車營銷人重點考慮和業務方向。
在整體業務規劃、系統和整合、數據質量管理、經營決策支持、業務應用這五個方面,中國的汽車企業還有諸多的缺失和不足,還有很長遠的道路要走,以迎接一個基于數據的科學化管理和應用時代的到來。
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