车企图表变现很难吗？

位置的客户提供商等着手共同，在多样化消费数字生态学乐趣的同时，创造属于自己现金流点。

数据集最重要在于，知昧行更加昧

计算机系统转化与数字转化，是人类社都会转变的全新过渡期，这也使得车CG所遇到的数据集根本原因并没经验可循，无需摸着石头过河。这考验的并不仅仅是车CG的局部实力，而是就其到数据集最重要在于全步骤的各个环节、各项战斗能力。

数据集最重要在于的凌空方式中（其他应用程序查询大平面图）

车CG面临的第一个关键问题有时候是缺少战略，即“我要做”，但“我不知道说什么”。如果盲目上马，显然将CG业有限的短时间、资金和亟需投入一个未确定前景的“黑洞”；但如果观望等待，则显然错失机遇，被对手打破。

我们建议货车CG业可以与公司内外部的智库，尤其是现在具备无关工程项目经验的团队携手，在摸清自身数据集底数、明确数据集用处的前提下，规章的业务路线平面图，并对可视的方案透过当前排列和细转化凌空。同时，进一步减低CG业文转化期许和员工全队战斗能力期许出，为数据集最重要在于大战略打好基底。

某经销集团从以车为教育中心朝向以应用程序为教育中心的商业模式。转变步骤中，该CG业发现自己无需全盘了解消费原始生命周期以及的业务部门和经销两者之间的的业务演算。埃森哲将终上端消费线上线下不当数据集、近现代数据集和铁路车辆数据集透过紧密结合区分开，为了让该卖家透过大战略分集合起来，将直接的卖出KPI统计朝向了主动的消费偏好条线路。经销集团必须根据每个集合起来体数据集构造来选用数字转化卖家之旅，规章其所的条线路战略和新产品创新（金融/维保），从而翻倍卖出改善和盈利流增加的最大限度。

投入一般来说也是困扰车CG的根本原因之一，主要反映在“不舍得花钱”和“没足够的财政预算”。诚然，数据集最重要在于是一项系统性工程工程项目，但我们仍可对其透过剩余，做到量入为出、看菜吃饭。

基于意味着的方向不同程度和结果一般来说，我们将数据集分析方法分作四个大类：并不一定分析方法、病因性分析方法、假设性分析方法和决策建议性分析方法。货车CG业可以根据自身状况，选取与自己无需、战斗能力相匹配的大类。

数据集分析方法的大类（其他应用程序查询大平面图）

埃森哲对某车CG及其经销科研院所的CG业级数据集的平台透过检测，旨在为了让该卖家挖掘的业务探寻，明确在哪些点获取何种数据集、哪些点改用何种数据集，用意来改善条线路精致度和投入生产卖出大型活动效能。工程项目实施后，微信选用转化以下内容接入从原先的120分钟缩减到15分钟，跨部门的卖家正则表达式也从先前的22分钟缩减到2分钟。

数据集越多，将其原始脱逃和打通分析方法的昧度也越大。这是致使车CG意味着数据集最重要在于的第三座“北山”。数据集的质和量，不仅仅就其到单个数据集属性、有效样本数，还包含数据集两者之间的横向集成。

如何应有每个的平台中的数据集准确性和填充度？如何打破信息经年累月，将各个系统串排起来？如何以的业务无需为主导建立排系一套标准转化的标准体系，并做到数据集正向？CG业无需一整套系统、演算的方法论和切实有效的上端到上端的实施方式中。

以某敞篷车CG的数据集紧密结合工程项目为例，埃森哲为了让该卖家区分开的业务无需和数据集演算，搭建可迭代的指标体系，保障十多个数据集的平台最重要指标紧密结合后的概念、计算演算和统计口径等保持良好一致性，且能持续满足CG业卖出、售后、财务等6个的业务部门具体的数据集无需。

数字时代，唯快辰巳。货车CG业无需抓紧采取行动，转化数据集为探寻，意味着由数据集传动装置的的业务转变。埃森哲愿以自身的多元行业经验，以及覆盖咨询、技术、互动性、条线路的上端到上端战斗能力，助车CG如愿以偿。

本文作者：

蔡 伟 埃森哲中国地区大战略与咨询合伙人

温 棋 埃森哲中国地区数据集生物科学理事

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