一、背景与目标篇

（一）项目背景

在当前车企数据应用体系中，存在诸多问题。业务部门面临系统数据孤岛，数据关注维度不统一，数据完整性和真实性难以保证。同时，业务部门无法便捷使用数据，难以进行业务预测，对提供的数据满意度不高，分析主题局限，数据分析效率低、命中率低，技术手段和算法传统，服务层也存在不足。

（二）项目目标

建立统一的数据治理、接入、标签定义和数据服务体系，扩充数据源，涵盖客户、车辆、竞品、经销商、宏观经济等多方面数据。实现从行业应用到业务主题分析，结合算法挖掘数据价值，形成完整统一的数据视图，满足业务模型应用需求。

二、应用功能蓝图篇

（一）大数据平台应用规划蓝图

1. 数据展现层

• 提供决策者驾驶舱、自助分析、业务报表和智能终端访问 App 等功能，实现数据可视化分析。

• 包含关键指标、模型分析、数据挖掘等服务，支持客户画像、客户提升等应用。

• 涵盖销售情报线、车辆生命周期应用主题、售后服务指标等分析主题。

• 涉及多种算法和工具，如 Mahout 等。

• 包括 Hive、HBase 等数据管理工具，以及 Hadoop Stack、Spark 等处理框架。

• 负责数据整合、拉通、关联和集成，通过数据交换 API 实现数据流动。

• 包含非结构化数据和多种结构化数据源，如 DMS、CRM、CSP、SRM、ERP/MES 等。

（二）数据数据流向与配置

详细介绍了从不同数据源到数据集市，再到应用层的数据流向，以及涉及的销售、生产、售后等各环节的数据配置情况。

（三）某汽车集团初步建议的规划路线图

1. 第一年

• 对现有大数据平台进行诊断、优化，消除数据割据和信息孤岛，提升数据质量。

• 快速形成统一的业务数据视图，初步实现典型业务场景数据价值挖掘应用。

• 以整车销售为中心，建立完整的数据应用支持体系。

• 进行大数据应用团队与体系团队建设。

• 完成数据整合拉通，产出两个算法，为市场和业务提供精准营销。

• 开展外部业务横向联合，丰富完善数据视图，通过 ML 保障数据应用持续提升。

• 进行算法优化，提升精准营销支持能力。

• 由数据流到数字化、结构化、可视化供应链价值链，精确分析供应链关键环节成本、效率、质量和价值，支撑数字化精准管控和营销。

• 建设大数据科学家团队。

• 进行大数据平台改造创新应用，多渠道协作应用。

• 围绕产品创新、模式创新、服务创新以及渠道创新，打造领先的数字化创新平台，进一步提升数据资产的价值。

三、数据治理数据夯实篇

（一）数据治理数据夯实 — 主数据分析与优化

1. 主数据集成与规范优化

• 定义主数据及衍生数据，规范主数据命名和编码，执行相关管理办法，包括代码推送服务和新增更新操作。

• 涉及 DMS、ERP、车联网、汽车论坛、CRM 等多个系统。

（二）数据治理数据夯实 — 主数据 EDM 架构企业级销售大数据平台

介绍了主数据在企业级销售大数据平台中的架构，包括整合数据、数据质量校验、建模、存储和服务作业等环节。

（三）数据治理数据夯实 — 自动化数据集成

1. 数据集成 ETL 平台和元数据统一管理平台

• 实现数据的自动化集成，对中间数据库和应用服务器等进行管理。

• 涵盖数据源、数据应用平台、数据监控管理、应用安全管理以及多种元数据管理。

（四）数据治理数据夯实 — 数据质量校验

1. 建立主次 + 多级主键 mapping 体系

• 确保数据的准确性和完整性。

• 对数据进行自动校验，发现问题及时补录。

（五）数据治理数据夯实 — 企业数据模型（EDM）

1. 企业数据模型意义

• 通过定义数据标准，解决企业数据分散重复、口径不一致、共享困难等问题，推动系统整合和数据共享，提升企业经营决策等方面的支撑能力。

• 作为企业的数据标准，指导应用系统的数据模型设计，消除数据孤岛，提高运营效益和数据质量。

（六）数据治理数据夯实 —EDM 概念模型

包括客户概念模型、产品概念模型、市场营销概念模型、渠道合作概念模型、服务概念模型、资源概念模型等。

（七）数据治理数据夯实 — 客户域概念模型 (举例)

1. 支持统一客户视图

• 将涉及人的信息集中到 “客户” 实体，整合客户交互，体现客户评估概念，实现客户服务统一，支撑灵活业务需求，支持多种支付方式。

（八）逻辑模型相关介绍

1. 逻辑模型－客户主域（举例）

• 涵盖购买者、使用者、潜在客户等概念，整合客户交互信息，集中展现客户评估概念，为客户 360° 分析提供基础。

• 区分企业客户和个人客户，分别体现不同类型客户所需资料。

• 整合不同渠道的客户交互信息，记录交互结果，且可根据业务扩展。

• 介绍相关子域的模型设计理念和内容。

四、数据模型算法定义和设计篇

（一）业务定义

包括业务问题定义和模型参数定义。

（二）模型训练

涉及用户基本资料、接触资料、帐单资料以及车辆相关信息等多方面数据。

（三）模型评分

包括重购模型评分和营销辅助信息。

（四）活动执行

涵盖短信、4S 店邀约、TM、试驾体验等活动。

（五）活动数据反馈和评估及调优

（六）置换模型 —— 实现过程与算法

1. 时间窗口定义

• 包括分析窗口和预测窗口，明确所需历史数据时间跨度和预测时间范围。

• 包含车型、年龄、颜色、消费能力等多方面因素。

• 根据不同条件对客户进行分类和标签训练。

• 形成企业数据标签和第三方标签，构建标签数据库。

• 通过分类梳理和相关性分析，从众多变量中筛选出 122 个输入建模变量。

• 采用逻辑回归算法 + SQL Server 内嵌的朴素贝叶斯算法。

（七）置换模型 —— 部分应用结果展示

通过对重购客户的分析，包括车辆拥有情况、购车时间分析、人群识别分析等，展示模型在实际应用中的效果。

五、实战案例一篇

（一）主数据建设思路

根据某汽车集团信息化战略规划要求，建立品牌主数据相关规范和标准，实现 “数据同源、规范共享、应用统一、服务集中”，为集团信息化系统建设提供保障。

（二）现状调研与分析

全面梳理业务、线索数据源现状，分析业务流程和系统能力与企业中期目标的差异，收集业务需求和 KPI 指标，识别提升方向和项目范围。

（三）规划业务能力蓝图全景

1. 业务流程框架

• 涵盖客户全生命周期的营销、销售和服务业务，包括售前、售中、售后各环节的业务流程和管理内容。

• 包括统一客户资源管理、优化外部数据治理、销售分析及管理决策支持、优化线索清洗和培育、潜客转化有效管理等方面。

• 提供 360° 体验，服务客户全生命周期，包括模糊客户、潜在客户、成交客户、保有客户、忠诚客户等不同阶段。

• 包含客户基本属性、营销属性、行为属性、车辆属性等多方面信息。

• 介绍从线索清洗到培育成功的总体流程，包括人工清洗、自动外呼、线索热度清洗、线索级别判定等环节。

（四）营销情报检索展现

展示舆情监测结果，包括舆论趋势、舆情总量、敏感比例等信息，以及不同媒体类型的活跃度和占比情况。

六、实战案例二篇

（一）基本信息与因子库

涵盖客户基本信息、消费信息、车辆 / 维修信息、客服信息、工作信息等多方面内容，包括年龄段、婚姻状况、教育水平、爱好、家庭年收入等众多因子。

（二）业务数据视图扩充

包括售前 360、精准营销、售后 360、车辆 360、经销商 360 等多维度视图，涉及客户、车辆、服务顾问、售后回访等多方面内容。

（三）基础数据域与模型因子

包括客户域、产品域、帐务域、事件域、营销域、地域域、车型域等多个领域，以及竞争品牌产品数据、车辆使用行为数据等相关数据。

（四）从客户洞察到精确营销

1. 以创造企业价值为核心

• 在统一客户数据视图基础上提炼信息应用视图，提升客户洞察力，整合营销支撑能力，形成数据应用支撑体系。

• 包括潜在客户、存量客户期、流失期等不同阶段的价值提升模型，如车辆置换预测模型、重购分析预测模型、客户维系挽留模型等。

（五）潜在客户挖掘与预测

介绍潜在客户业务模型，包括潜在客户训练标签库、价值挖掘模型等，以及客户转化相关内容。

（六）Vehicle Life Cycle Model Application Analysis (车辆生命周期模型)

1. 以车辆生命周期精细化管理为导向

• 建立覆盖不同阶段的客户主动温馨服务及应用模型库。

• 基于车辆车况及生命周期阶段，精准定位客户对产品服务需求，输出车辆生命周期阶段标签。

（七）Customer Purchase Forecast Model（客户购买预测模型）

1. 聚类分析历史行为

• 分析用户购买行为等特征，预测产品和服务需求，制定营销策划和方案。

• 输出不同级别市场客户主打车型，优惠 / 促销手段等标签。

（八）Aftersales Customer Churn Analysis（售后客户流失分析模型）

1. 分析流失原因特征

• 对已流失用户流失前原因进行分析，定位关键因素，建立预警机制和主动关怀策略。

• 输出客户流失预警标签和主动关怀标签。

END

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