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长安汽车大数据运营平台建设大数据运营平台以“三个统一”为核心,推动了长安汽车在营销、财经、人力、采购、研发、质量等领域基于数据的经营运营分析,有效的促进了企业在管理、市场及产品上的创新和持续改善。
一、案例简介
公司在 2017 年 6 月启动了数据驱动管理(CA-DDM)项目,建设公司级的数据中台,做到“统一平台,统一数据,统一运营”。经过了四年多的建设,DDM 系统整合了全公司 140+个业务系统、2400+个指标,4900万+的客户,129 万辆车联网数据&工业大数据[1]数据,对外融合了 2 万+家网站、70+个品牌、900+车型、3 万+家经销商的数据,建立起长安大数据运营平台 CA-DDM。
二、案例背景介绍
鉴于汽车行业的特殊件性,主机厂的业务链条很长:从时间上讲,一款汽车从立项设计、研发到量产上市往往需要数年之久;从部门上讲,主机厂的业务包括了研、产、运、销、售后等,每项业务都包含了一套至多套业务系统,数据分散,信息孤岛的问题随处可见。因此,公司决策层很难在掌握全部数据的基础上做出决策。
三、案例应用详情
长安汽车为推动基于大数据平台开展业务运营,以业界知名领先通信、家电企业为蓝本,创建了数据管理体系框架,规划了长安汽车数据管理提升路径,主要涵盖了数据架构、数据安全管理、主数据管理、数据治理管理、元数据管理、数据生命周期管理领域。
数据架构管理——从数据模型、信息价值分析、数据流分析、数据技术架构方面构建数据架构,并进行管理。
数据安全管理——从数据安全策略、安全管理、安全审计方面,对数据的安全进行管理。
数据质量管理——从数据质量需求、质量检查、质量分析、质量提升方面对数据质量进行管理。
主数据管理——从主数据的定义、维护匹配规则、层级及关联关系、需求分析、数据源整合、发布及变更管理方面进行管理。
元数据管理——从元数据的架构定义、标准开发、系统管理、维护、据采集、据应用分析方面进行管理。
数据生命周期管理——从数据的规范和定义、采集、存储、整合、展现、分析应用、运营、销毁与归档方面进行管理。
在大数据运营方面,全面开展上算法工作,已上线运用数十个算法模型,运用增购换购及战败唤醒模型,对存量客户进行大数据挖掘,增购换购成功率达到 1.2%,战败唤醒成功率接近 1%;通过构建“会员价值、营销偏好、价格需求”等模型,对 1600+W 会员进行分层分级运营;销量预测模型运用与 CS75Plus、逸动 Plus、CS55Plus、欧尚 X7 等 8 款车型,模型准确率高于95%,为营销政策制定提供依据; 构建经销商能力模型,从 12 个维度,对 7大战区、31 个省份、760 家经销商能力评价分析,精准赋能经销商,系统提升营销能力。
四、创新性与优势
一是统一客户数据,因为长安汽车和C端有很多接触点,存有很多客户数据,需要统一整合,更好的为客户服务。
二是融合互联网数据,汽车行业在互联网[2]上有很多数据,这些数据反映了广大汽车消费者的需求和用车感受,需要进行融合,用于企业的研发与营销服务。
三是整合企业内部运营数据,研、产、供、销、财务、HR等等。
四是集成IOT数据,包括工业大数据和车联网的数据。
长安汽车通过这四个方面,在大数据平台上进行整合,然后建立各种分析模型、指标,用数据驱动业务改善,驱动企业管理,驱动企业创新。
五、案例应用效益分析
2020 年,DDM平台访问量增长 40%,报表下载量增加 72%,有效支撑了长安汽车运营,实现“现状可见、问题可察”,部分实现“风险可辨”,正在向“未来可测”迈进。
大数据运营平台的运用在长安汽车已落地开花。基于大数据产业环境及企业“数字经营”战略,长安汽车通过开展大数据运营平台的研究与应用,实现了“平台、数据、运营”三个统一,推动了以“数据”驱动为核心的企业生产经营,一改以往“以经验为导向解决问题”、“解决的问题重复发生”、“数据不统一导致混乱”等局面,真正意义上开启了企业“数字化”运营“零”的突破,填补了长安汽车在此领域的空白。同时,通过在内、外部得到了有效的推广和应用,均取得了直接和间接效益。
在内部应用方面,通过大数据运营平台的不断迭代和优化,累计 50+个二级部门运用大数据开展业务运营,月均活跃用户达到近 7500 人、日均活跃用户达到 2300 人,有效的营造了企业数据文化氛围的形成,数据管理成熟度基本达到行业水平。同时,实现企业整体运营效率提升 30%以上,也逐步降低企业运营成本的投入。
在外部应用方面,长安汽车大数据运营平台连续 3 次获得国家及地方政府授予的大数据产业示范、试点项目称号,并牵头多项重点企业、高校参与的大数据课题及项目研究,为校、企基于大数据开展合作创新积累了宝贵的经验,有效提升了长安汽车及大数据运营平台品牌在业内的口碑。同时,通过沉淀大数据场景应用及创新经验,率先在大长安体系形成示范,连续向长安福特、长安马自达汽车、长安马自达发动机输出大数据服务,直接创收数百万,填补公司向合资单位输出 IT 服务空白。
参考文献
- ↑ 什么叫大数据?以及大数据的发展趋势是什么?,搜狐,2023-06-06
- ↑ 互联网到底是什么?这几点信息要了解清楚 ,搜狐,2021-03-19