新一代数字化、信息化技术的成熟，加速了信息化的普及速度，让信息成为决定企业能否健康发展的关键。目前，各大领域企业都已经开展了大规模的信息化建设，那么作为工业上的“明珠”，也是现在商业智能BI领域的常客，汽车经销商（4S）行业信息化建设又如何呢，下面来和大家探讨下汽车经销商（4S）行业的信息化特点。
一、汽车行业的信息化特点
从商业智能BI领域内的交流来看，汽车行业是一个非常大的行业，上下游非常广，像主机厂，上游的零配件，下游的汽车流通，汽车流通之后的汽车后市场，整个链条比较长。
集团可视化大屏 – 派可数据商业智能BI可视化分析
今天主要讲的是汽车流通，指的就是各个汽车 4S 集团。一个汽车 4S 集团下面授权代理了不同主机厂的汽车品牌，小的集团十来家 4S 门店，大的集团上百家、几百家门店。虽然商业智能BI项目涉及各个领域，但像汽车行业规模这么大，产业生态这么复杂的领域，还是很少见，那么这个行业的信息化程度到底如何。
1、业务成熟度高
汽车经销商（4S）行业的业务管理模式在过去十几年时间已经打磨的非常的细致了。他们业务的本质是零售+服务的双重行业属性，但更偏服务，服务行业的管理自然就会精细化一些。这么多年累计下来，管理模式很成型。十几年时间成长了一大批职业经理人，业务咨询管理很熟练。
2、信息化整体程度比较偏弱，专业人才缺失
不仅仅是IT基础信息化的建设，更是信息化专业人才的匮乏。我在过去两年跑过差不多几十家 4S 集团，很难想到在两年之前大部分汽车 4S 集团的信息化投入可能就是财务总账，再加上各个品牌门店用的厂商的 DMS 经销商管理系统。也有一些集团上过 ERP，但从销售、售后到水平的全流程也并没有打通。跟别提信息化程度比较高的商业智能BI。
二、汽车行业的信息化分析
为什么汽车经销商（4S）在信息化投入会这么少呢？因为在16、17年之前，整体汽车行业的业务发展还是很不错的、发展趋势非常的好。4S 集团没有什么太多的信息化投入车一样大卖，不需要商业智能BI来进行管理决策，只需要代理几个豪华车品牌，品牌门店的利润一年下来就能到上千万，几千万，所以从投资人角度看信息化好像也不是那么重要 。
数据分析 – 派可数据商业智能BI可视化分析
当然也有一些非常有远见的 4S 集团，提前进行了业务系统、商业智能BI等信息化建设，在很早的时候比如 2010 年到 2015 年期间就借助信息化的力量在市场上快速成长，精细化的业务管理加信息化的运营效率做的非常的成功。但站在整个行业的视角，大部分的集团在信息化的投入仍然不是非常大。
三、为什么汽车行业需要信息化
1、市场格局发生改变
和早期市场不同，现在整个汽车市场发生了变化，已经进入到红海市场，市场趋于饱和。汽车经销商（4S）两级分化严重，高端、豪华车市场还可以，中端和中端以下生意就不是那么好做。并且别看汽车 4S 店是卖车的，实际上它的本质也是像我们一样都是买车的，买谁的车呢，主机厂的车，所以行内人经常说 4S 店最主要的功能是帮主机厂压库存。
2、新车利润空间受限
现在新车销售基本上是不赚钱的，利润很薄，甚至出现价格倒挂，真正赚钱的部分都是在售后市场。但是一家新店开起来需要漫长的几年来积累售后的客户资源，还有这么多库存，全靠人工判断，连数据分析都不一定有，更别提用商业智能BI来辅助管理决策，所以现在大家感觉到压力了。
数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析
这个时候就有越来越多比较聪明的汽车经销商（4S），逐步开始重视信息化的建设投入了，从财务到自建的 ERP，到CRM、SCRM，到 商业智能BI 分析平台，要去做精细化管理、精细化运营，从精细化管理中要效率、要业绩、要利润。
因为在目前的信息化时代、移动互联时代、自媒体时代，传统获客的方式发生了转变，客户获取信息的渠道也发生了改变。没有业务信息系统，没有商业智能BI的信息化支撑，在未来的市场竞争条件下还是会非常被动的。
四、为什么汽车行业适合信息化
这个行业真正赚钱的部分在售后，售后要做精细化管理，客户资源运营又需要业务信息系统和商业智能BI提供信息支撑，怎么办。再加上之前很多数据都是主机厂的DMS系统中，并且只有销售侧的数据，还不能打通，每家DMS系统都还一样，这些数据没有真正利用起来，人与车信息的价值还没有充分挖掘出来，没有被充分的激活。
客户关系可视化大屏 – 派可数据商业智能BI可视化分析
这个行业业务管理模式十几年的沉淀已经比较成熟了，零售+服务+运营的特点让管理层在看一件事情的时候业务前后的关联性、穿插性很大，需要商业智能BI负责整体了解、综合判断。
实际上，在商业智能BI项目案例中，即使是300个指标，基本上也会覆盖销售、售后和水平（增值、衍生业务）这三大业务，只是关注的深度可能不一样而已。1500个指标也同样还是围绕这些业务，只是商业智能BI会展现更多的信息量，深度也会更广，当然也会包含财务、人力、市场运营这些领域。
像里面一个收入性的指标在实际业务场景中就会存在很多的统计口径，可以分解出来很多个指标，这些指标通过商业智能BI数据分析展现出来的信息，它们背后的业务价值点是不一样的，这些都需要花时间去了解。
可视化大屏 – 派可数据商业智能BI可视化分析
所以，不管指标数量多少，整体业务面大小是没有任何变化的，在商业智能BI项目规划时，对这种业务覆盖度的知识沉淀和掌握就是一种很大的挑战。
并且，因为汽车行业整体信息化程度比较薄弱，信息化比较滞后，导致背后的数据的基础、质量也都不是很高，就会造成在实际项目开发过程中会遇到各种数据方面的问题，业务计算规则口径统一的问题，几乎每个项目都是如此。
这就是一个自然的冲突，信息化弱，但业务管理模式成熟，从业务管理角度要求就会很多，要求多了数据又支撑不到位，商业智能BI项目在这中间要解决很多很多的疑难杂症。
并且像一般商业智能BI项目中碰到的组织架构的调整、品牌车系主数据档案不一致、不统一等这些问题一样会碰到，就更加加剧了项目的复杂度。
在目前这个阶段会发现，上游主机厂的信息化建设差不多完善了，管理决策的信息基本由商业智能BI来支撑，这时候信息化就要再向下游汽车4S集团传导了，这是汽车经销商（4S）行业一个大的趋势。
但又引发了另外的一个问题，专业人才的缺失，毕竟那么多年整个信息化是断层的，没有业务信息化系统、商业智能BI的技术和应用，导致整个人才市场在过去很长的一段时间是断掉的，没有后备人才的培养。懂业务的人才很多，懂信息化的人才也不少，但是又懂汽车行业业务、又懂信息化的高端专业人才像CIO这个层面是非常缺失的。
售后可视化大屏 – 派可数据商业智能BI可视化分析
所以，很多汽车4S集团的信息化在过去很长的一段时间也在不断的走弯路，踩坑。但另一方面，正是因为没有商业智能BI等信息化建设的现状，从侧面说明汽车经销商（4S）行业还有很大成长空间，业务模式、产品服务等利润空间也有待挖掘。
当然，对于长期提供业务信息化系统和商业智能BI等服务的IT供应商来说，进入处于开发初期的汽车市场，又是一个很好的机会。可以通过专业的能力去服务到这些汽车 4S 集团，提供更领先、优势的技术业务解决方案去帮助这个行业更好的发展。
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