“DSS智能决策支持系统基于全客户生命周期的营销运营管理角度切入，以打通企业内外部数据构建指标体系和健康度评估体系为起点，构建PDCA管理机制为应用落脚点，实现业务增长为终点，以终为始，帮助车企直面“高企不下的获客成本”，通过精细化经营管理实现业绩增长。”
再各大车企纷纷搭建“以客户为中心”的客户全生命周期精细化营销管理体系，践行“以数据驱动决策”的经营理念下，打造自上而下的统一标准，并具备风险预警能力，成为了每家车企的必修课。数说故事将从营销数字化打造风险预警模型和企业综合业务健康程度评估两个维度来探索如何以数据赋能车企数字化转型。
构建符合业务场景的预警诊断模型，完善产品口碑监测
与其事后分析溯源，不如事前及时预警，及时干预做出行动改善。
预警提醒的功能构建并不难，最大的难点在于“预警规则”，告诉AI自动预警系统在什么情况下做诊断预警才是根本，因此我们要立足于业务需要构建符合业务场景的预警诊断模型。
预警模型要考虑三大因素，分别是“与自身对比”、“与对标目标对比”、“与大盘趋势对比”，总部-区域-经销店的预警模型并不完全一致。对于总部来说，需要看时间趋势下，自身业务环比同比表现，要看竞品监测的表现，也要关注行业趋势；对于区域来讲，要看时间趋势下，本区域的环比同比表现、对标竞品的区域表现和本品对标区域表现，以及本品整体大盘表现；对于经销商门店而言，要看时间趋势下，本店自身环比同比表现，区域门店均值、中值，以及本品区域和总部大盘情况。
以试驾到成交环节的诊断预警为例，某车企华南大区9月份在试驾意向客户量充足的情况下，实际订车订单量却环比8月份增长不及预期，同比去年9月份试驾下定转化率下降；除了与本区域对比外，华南大区9月份意向客户下定业绩排名在各区域中下降，试驾下定转化率低于总部大盘均值，基于预警模型配置，华南大区收到试驾下定转化率下降预警。
影响试驾下定转化率的因素可能有“店端服务体验不好、试驾车型不满意、销售顾问讲解不清晰、竞品更有优势”等，经过区域之间表现对比，发现“华南区域店端服务满意度明显低于其他区域”，其余主推车型、竞品竞争态势等维度指标都差异不大。
预警及时发现问题后，华南区域管理中心即时干预，优化重塑店端服务体系，一方面增强到店消费者画像同步，一方面加强店端顾问员工的服务意识和能力培训。
在到店前客户画像和预期管理方面，在预约到店的表单中增加“是否需要预留车位”、“是否需要准备儿童娱乐礼品”、“是否需要预留早餐”等选项，既让客户感到贴心，又补充了客户画像“是否有车、是否有小孩”；叠加服务意识和能力的增强，在10月份华南区域的试驾下定转化率有效回升。
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多维度进行品牌监测，综合评估业务健康度
诊断预警只实现了针对单个弱项进行有效干预管理，单个弱项的提升不足以提升业务整体的健康度，因此结合业务场景构建全面、科学的健康度评估体系成为必然。
业务健康度评估体系的构建关键是“面向不同的对象构建不同的健康度评估模型”，既要结合业务指标体系，也要融合评估对象的特性。其中，面向顾问人员的能力评估需要“将顾问的工作SOP化模块化”，比如顾问的销售工作可以拆分为“热情接待-核对客户信息-了解客户车型偏好-邀请试驾-陪同试驾并讲解-价格谈判-按流程下定”等；
面向品牌的健康度评估就要围绕“品牌声量、品牌互动量、品牌口碑”等维度综合分析；面向经销商的健康度评估是以经销商的服务能力维度展开，比如网上销售效率、业绩、成交订单量、客户满意度等维度综合评估。
以某经销店业务健康度评估为例展开探讨。首先确定评估维度，即8个维度“网销效率、网销业绩、展厅效率、展厅业绩、终端结算、库存管理、保客销售、满意度”等；其次定义每个维度下的指标打分规则，例如满意度指标下有销售服务满意度、售后服务满意度，销售服务满意度又包括“邀约、到店、试驾、谈判、下定、等待提车、提车”等环节满意度，每个环节满意度得分决定销售满意度得分；销售和售后满意度得分决定经销店满意度维度得分。
然后不同车企可根据实际业务设计适合自身的健康度评估规则，例如将区域内各个经销门店的满意度得分排名，以“优秀”，“健康”，“预警”，“高危”将区域内经销店的健康度划分为四个等级，实现以数据驱动经销店定位问题，对标分析原因，做出行动改善问题。
