车企数字化转型背景与趋势洞察

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“工业4.0”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”，再到目前大部分车企的“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

面对行业新趋势，企业亟需通过数字化实现更精准的营销触达、更智能的产品体验以及更闭环的产研管理，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

在消费者需求快速迭代的背景下，懂用户者或“登王位”。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已成为企业的必修之课。

＞技术侧：数字化是磨刃之石

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，而车企在应对行业变革、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。

产业链赛道各有聚焦，发展身位亦有差距

＞三大数字化发展阶段

1.0阶段 信息化：传统业务流程线上化，建立基本的信息管理系统。

2.0阶段 数字化：利用一体化数据形成洞察，驱动精准业务决策，实行去烟囱化的集成式管理。

3.0阶段 智能化：个性化、定制化、自动化的全生命周期管理，引入AI技术，实现智能决策和产品。

＞业务策略驱动转型切入点不同，变革成熟度形成差异

整体来看，主要受激烈的市场竞争与新能源化趋势影响，国内车企在销服与车联网领域的数字化进程较快。研发、产供、经营管理等方面的数字化水平逐渐获得车企的关注，以降本提效为目标将成为下一阶段的发展重心。

现阶段转型挑战与应对思路

车企数字化转型过程中的挑战，受品牌基因、产品优势、入局时间等多重因素影响，呈现不同特点。罗兰贝格提出的SBOT数字化变革方法论（Strategy、Business、Organization、Technology）为这些挑战提供了解决方案。

1.战略

痛点1：数字化顶层战略不聚焦

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。基于变革期望，明确数字化转型顶层目标，目标的设置应具备四项特征：

＞痛点2：业务发展中数字化定位发生摇摆

在竞争加剧、消费者诉求快速变化的环境下，管理层更愿意讨论数字化能否实现直接的销量提振。整体战略定力不足，举措规划散乱，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，从而应对行业动荡与竞争格局变化，具体做法如下：

2.业务

＞痛点：转型缺乏业务引领，数字化进程缓慢

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化战略任务布置后，陷入业务方难以主导、引领的困局，继而造成数字化进程缓慢、产业链覆盖不足等情况。

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：

3.组织

＞痛点1：难以横向协同相关部门推动转型落地

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

优先考虑建立职责分工清晰的协同机制，同时构建具有决策力的数字化委员会，帮助环节中的难决策点快速推动。

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。

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。

＞痛点2：数字化人才与能力储备不足

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、激活、善用人才。

4.技术

＞痛点1：数据资产利用效果不佳

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。然而，企业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。这主要是由于数据质量不佳、共享和互通能力有限以及数据可视化程度不足所致。

解决思路：一方面，需尽快建立车企专属的数据治理机制，包括汽车全生命周期数据字典的规划、数据主数据、元数据管理等；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，应用层的多源数据收集与全业务场景的数据可视化洞察。

＞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，业务中台与前端应用边界模糊，新技术与现有架构规划难融合 。

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SPIG四大架构原则：“小前台”、“大平台”、“强后台”、“安全底线”：

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、想象力大比拼”，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？

罗兰贝格与诸多合作伙伴有幸助力并见证了不少车企在数字化转型过程中的战略布局与解决方案落地，在此白皮书中我们将分享覆盖营销、生产、供应领域的五大解决方案，包括“线索精益运营方案”“车联数据中台方案”“销售对练AI培训模型” “生产数据透明化”“高级排产系统 (APS)”。希望借此 “抛砖引玉”，为车企带来更多数字化解决方案的想象空间。

结语

随着生态体系内各玩家在业务与技术层面的持续革新，数字化解决方案将有望在短期内助力车企论证数字化转型驱动业务增长的价值所在。数字化转型绝非一步登天，需循序渐进，逐步臻于至善。积土成山，饮水成渊。企业仍需从整体战略规划层面进行统筹性的长期布局，才能实现全方位的“大象转身”。罗兰贝格汽车团队将持续基于我们的经验与深度洞察，助力行业各玩家在数字化转型的道路上取得重要突破，为数字化变革发展树立新的里程碑。