汽车企业售后业务数字化转型，究竟有多卷

Posted 2022-08-16 数商云网络

数字化已经渗透进汽车全产业链之中，几乎每家汽车企业都在大张旗鼓地进行数字化转型升级。那么，当前的企业售后业务数字化转型，究竟有多卷？

2020年来袭的新冠疫情对汽车行业发展按下了“暂停键”，在疫情的冲击下，全行业稳步推进复工复产，加快转变销售方式，积极拉动汽车消费，汽车销售工作逐步复苏，全年产量销量整体增速稳中略有下降趋势，基本抵消了疫情对汽车消费的影响，汽车行业整体展现出很好的内生动力和发展韧性。

汽车销量增速出险下降趋势的情况下，汽车产业随着中国汽车市场从增量市场向保有量市场的转移，产值收益也在向售后方向转移，主机厂售后的数字化转型迫在眉睫。汽车企业售后业务需要在独立售后、备件管理、呆滞件销售、事故车维修等方面入手，完成数字化转型升级。同时，在后市场领域中，与保险行业建立跨行业协作，在数据、业务两个层面实现共研共建共赢。

汽车企业售后核心业务数字化发展方向

常规售后备件数字化

目前中国汽车市场逐步进入存量竞争时期，2020年新车换购占整体比重将达到33.6%，2030年将突破60%，售后服务质量对用户留存影响大。2021年一季度中国汽车保有量达2.87亿辆，车龄平均年限接近6.5年，未来消费者对于养护和维修将有更强的需求，汽车后市场备件需求预测数字化转型已迫在眉睫。

由于备件业务涉及到研发、生产、质量、销售、物流、仓储等各重要领域，售后备件预测数字化的重点是打通以上各环节的数据链路，打破各子系统之间的数据孤岛，实现数据共享、业务联动、流程匹配的高效协同系统。围绕整车企业备件相关业务流程，构建涵盖数据采集、数据仓库、数据治理、算法模型等子功能的数据中台，将整车企业备件相关业务数据统一管理。利用算法平台集成的多种成熟算法模型构建各级需求预测，满足不同业务场景下的数据需求。基于对各级需求的准确预测，可驱动备件订单优化、生产智能排程、仓储调优、智慧物流等业务精准运营。

汽车市场存量竞争格局下，停产车、脱保流失客户的增加极易造成库存呆滞。呆滞库存是各个汽车经销商亟需解决的一个问题，也是整车企业保供体系的难题。整车企业可搭建经销商呆滞库存信息共享平台，解决呆滞件问题。当平台运行一定阶段后，可对连锁维修、较大的独立维修店及再制造公司提供接口，形成品牌售后、连锁店、独立维修店、翻新件厂家之间的信息共享，实现更大范围内的供需匹配。

独立售后数字化发展

随着汽车年龄的增长，超出保修期，以及作为二手车重新出售，车主更有可能在独立的维修店而不是传统的4S店进行检查和服务。随着车龄的增加，车主对性价比的要求更高，在选择售后服务提供商时寻求灵活性和便利性，因此，车主对汽车保养和维修的偏好转移至独立售后维修店。从配件到服务，主机厂体系都有较强的业务资源，尤其是低频但高毛利的服务项目，依然是车厂售后体系优势的集中体现。4S店+社区快修店的模式也是大部分车企选择的拓展方向。

事故车维修数字化

车企第一步需要打通DMS与定损维修数据的链路。第二步，对维修数据标准化转换，后期用于车企进行数据分析，数据治理。第三步建立经销商和保险公司统一数据接口层，用于数据传输，同时统一接口层，服务可复制化，节省后期公司对接开发成本，通用性高。第四步，数据推送到保险公司进行理赔，理赔后事故车维的配件数据、工时数据回传到车企、经销商。最终，车企、经销商、保险公司、客户形成一个闭环。

常规维修保养数字化发展

传统保养模式客户通过线下去4S店或者修理门店进行维护保养，近些年汽车后市场快速发展，由线下服务竞争转变到线上服务竞争。车企首先需要对内整合业务服务模式，对外进行4S店管理变革，重新构建车企与4S店合作模式，同时加盟维修店、建立自身品牌店稳定和拓宽渠道关系。第二步车企需要打通4S店与加盟店链路，搭建线上一站式服务管理平台，同时开发APP等线上服务机制和流程，多元化服务模式。第三步，通过店端进行APP和一站式服务平台推广，部分业务由线下的转变到线上服务，最终实现部分常规维修保养线上化服务。

汽车企业售后数字化转型升级模式

汽车售后数字化升级需要在两个层面进行研究与搭建，第一个层面是数据层面，第二个层面是数字化对接平台层面。

数据层面——售后业务数据架构搭建

售后业务数字化升级的关键在于底层基础数据的支撑，底层数据架构的完善可以支撑业务的管理与创新。整体售后业务数据架构一共分为五层，分为数据管理层、数据体系层、数据指标层、数据展示层。

数据管理层——建立可配置化的数据仓库，创建可追溯的数据标识：整合售后业务数据，对数据进行分类，按照自生、共生、他生进行数据分类梳理；针对流通零部件建立起数据标识；整体实现数据管理的核心数据仓库。

数据体系层——分解售后业务管理单元，以数据体系支撑业务管理：针对售后业务发展与管理，从数据管理层抽调数据形成对应数据管理体系。

数据指标层——基于数据体系下的数据指标，确保数据真实性、及时性：建立起明确的数据运行指标，便于售后业务跟踪与调整。

数据展示层——立足于业务展示，应用于业务监管：基于数据大屏展示，形成售后业务管理现状、相关预测的全景观展示。

数字化对接平台层面——面向独立后市场的数字化对接平台

在主机厂售后的产业链上，基于底层基础数据去拓展与独立后市场领域的各项业务数字化合作创新。

保险行业：形成保险业务数字化对接平台服务于车险承保理赔业务，如承保续保环节车型车价与保单录单的闭环管理，事故车理赔定损车型配件与维修方案的闭环管理；

配件供应链：形成配件业务数字化对接平台服务与配件流通、配件电子商务，如自建配件电商平台或与主流电商平台的数据对接；

二手车交易：形成二手车交易数字化对接平台服务于本品牌二手车交易，如本品牌二手车维保信息查询服务等；

缺陷车辆召回：形成召回业务数字化对接平台服务与各类运营车辆，如通过滴滴等出行公司实现召回信息的打通与管理。

跨行业共研共建模式促进数字化发展

在用车领域，车险服务是汽车使用环节最频繁的服务项目，精准的承保定价、精准的定损理赔都需要汽车行业的数据支撑，因此跨行业融合支撑数字化转型，首先是要建立起汽车与保险的跨行业大数据共建共享，解决行业发展痛点，构建数据流通新业态。

数据共享共建平台定位于泛汽车产业数字化转型基础设施建设，目标在于促成汽车产业、银行保险产业及行业三方机构形成价值共同体，并基于全行业全周期全链条数据池，形成一致化数据标准和集成化产品体系，最终促成覆盖数据流、信息流、资源流的泛汽车产业生态。

文章来源：汽车与配件；

编辑：云朵匠 | 数商云