传统车企主要采用经销商模式，这即B2B（或车企到经销商）式运营，所配套的系统和流程一般能够支持车企每3-6个月进行一次系统变更。在这种模式下，经销商业务管理系统（DMS）等主流应用程序并不具备DTC模式所要求的客户体验管理能力。而汽车直营模式越发受到青睐，车企应以电商、零售企业为榜样，更敏捷地响应市场变化，并提供优质的客户体验。
在有关车企用户运营的DTC商业模式和客户体验管理三部曲系列的前两篇文章中，我们阐述了车企制胜客户体验管理的七条黄金法则，以及车企如何以AAARRR增长打法提升客户体验。在本文中，我们将主要关注车企DTC模式的敏捷流程，以帮助车企提升客户体验，同时实现较高的成本效益。
1.传统车企开展DTC模式所面临的挑战
随着汽车的产品功能日渐同质化，车企开始将目光投向客户体验管理，以此与对手进行差异化竞争。同时，由于车企纷纷转向DTC模式，客户也得以更频繁地通过数字化触点与品牌互动。消费者越来越倾向于通过数字化渠道检索信息，经销商和代理商能够通过企业微信实现良好的运营管理，而车主则期望通过远程升级（OTA）更新车载应用程序。
在首篇文章中，我们提出了利用DTC模式开展卓越客户体验管理的七条黄金法则。DTC模式要求车企打造自己的客户体验管理的数字化渠道和前端交互功能。相较于传统批售模式下车企依靠经销商完成与客户的大部分交互，在DTC模式下，车企需要在用户社群运营、线索生成和培育，以及订单管理、交车和售后服务等方面承担更多责任。此外，依托DTC模式，车企能通过手机APP、网站、店内触点以及车辆本身获取更丰富的数据，藉此契机形成对客户和业务的全新洞见。然而，绝大多数传统车企尚未做好充足准备，无法有效地获取、汇总、存储、分析产生的大量数据并从中创造价值。
2.传统车企DTC运营遗留的五大历史问题
车企必须调整现有的部门职能以满足上文所述的新需求，才能充分把握高度碎片化的系统，并及时响应客户反馈，真正贯彻以客户为中心的直连直营理念。许多传统车企原有的研发架构、孤立的应用程序及开发流程无法实现迅速、灵活的交付，也无法满足直面客户的互动要求，因而限制了自身发展。就经验而言，传统车企DTC运营遗留的五大历史问题包括：
缺少DTC运营的系统，因而无法获取与客户体验管理相关的数据，也难以产生预测消费者行为的洞见。例如，大多数传统车企并未部署有效的客户关系管理（CRM）系统以管理客户数据并产出客制化的行动，而是依赖经销商来处理客户触点、进行客户互动。
依赖单体架构，而这一架构往往包含复杂的应用程序与高度耦合的功能，限制了跨部门灵活协作。在单体架构中，即使只对单一功能做微调，也需要编写并跨整个研发生态系统进行回归测试，这会导致高额开支，束缚企业快速创新能力。
传统的数据模型与结构以车辆和部门为中心，而非以购买和驾驶车辆的客户为中心。若没有以消费者为中心的数据架构，传统车企就无法生成独家用户数据库，也无法为用户提供全生命周期的持续服务和定制化体验。
缺乏数据及分析能力，难以优化客户体验管理。例如，客户数据平台（CDP）能力不足以多渠道收集、整合数据，缺乏数据分析工具来产生可执行洞见，例如自动针对用户生产客制化的营销内容。
传统应用开发方法（如瀑布式）无法快速、敏捷地调整面向用户的应用，如手机APP、小程序以及自动化营销系统。
然而，无论是部门职能转型解决遗留问题，抑或推出DTC模式所需的精简数字化产品，都需要车企进行大量投资。同时，车企也需采用新的工作方式，让开发和业务部门组成敏捷的跨部门团队，而非各自为政、难以协同。车企必须全面施策，应对技术转型中的复杂性、成本控制以及组织文化等一系列挑战。
3.传统车企需学习借鉴互联网及快消品公司的DTC运营经验
对于想要转型为DTC模式的车企而言，对研发架构进行现代化革新并补齐短板，是一条充满挑战的必由之路。
在传统的批售模式中，车企的研发架构通常以制造及交易系统（如MES和DMS）为核心搭建。这样的架构设计反映了车企的组织结构，即各职能团队以传统的分工方式各司其职、独立运作。而在DTC模式下，这样的研发架构往往难以为继。车企应学习互联网及快消品公司的经验，采用分层式、服务导向型研发架构，将客户应用与原有后台系统解耦。
功能解耦的三层式研发架构包含前端互动系统、处于业务中间层的整合与创新中台系统，以及后端记录系统，并辅以数据层和消费者洞察输入，实现跨层级数据采集、管理及分析。
车企进行研发架构转型，一方面应当依据其现有的研发布局和DTC愿景选择合适路径；另一方面，与原有研发系统的融合也至关重要。主要转型路径有以下两条：
研发架构改造：适合拥有大型功能性研发系统的传统车企，通过合理利用现有研发系统、团队和流程，可降低初始投资，实现改造升级。
新建研发架构：通常采用云原生技术（Cloud-native Technologies）。虽然新建研发架构所需的投资远高于改造现有架构，但在新功能开发方面具有更多灵活性与敏捷度。
根据我们的经验，研发架构转型应与销售模式转型路径相匹配。例如，对于希望通过特定区域、品牌或车型来试点新DTC模式效果的车企，更适合在现有的研发资源基础上搭建 研发解决方案。在全面实施推广转型前，车企需要对当前的研发环境进行全面就绪度评估，因情况施策。
4.依托三大关键因素，实现客户为中心的DTC转型
1.建立功能解耦的三层式架构
目前，许多快消品公司都采用“更轻巧”的模式搭建自己的数字化渠道，包括手机APP、网站和小程序。他们依靠创新系统组成的“中间层” ，通过应用程序接口（APIs）与前端触点相连，打造身份管理、电子商务、共享服务等关键能力。这种三层式研发架构能够提升应用性能，提供一致的跨渠道体验，降低应用版本更新频率，避免重复开发；同时也能帮助企业开发整体数字化解决方案，服务端到端用户旅程。
在三层式研发架构下，前端应用开发人员可着重优化用户界面、用户体验及应用性能，无需担心电商销售等复杂功能。同时，中台团队着力开发多渠道共享的业务流程，并通过API服务于前端应用，流程开发完成后即可广泛部署。对车企来说，这些业务流程包括客户登录、车辆配置工具和支付，以及可传输至车载应用的内容文件（视频、文字和照片等）。此外，微服务、容器化等云原生技术能够快速扩大或缩小服务规模，以应对需求激增，对于中国销售旺季（如“双十一”）期间的运营管理尤其有效。后台系统如企业资源规划（ERP）、DMS和订单到交付（OTD）对稳定性、可靠性的要求较高，因此采用三层式呀发架构的另一优势就是能让后台系统管理团队专注于核心功能，如生产预测和财务规划，即使前端系统和面向客户的应用发生变化，后台系统也可免受干扰。彼此解耦的三层式架构通过保留现有功能，延长了原有核心系统的寿命，能够帮助拥有复杂研发生态系统的车企有效降低系统现代化的成本。
要实现这一转型，车企需要对系统架构师和数据结构进行投资，同时采用以产品为导向的方法，通过业务部门和研发团队跨职能合作，实现与历史遗留研发系统的集成。
2.采用以研发与业务紧密协作为内核的敏捷双速流程
领先车企跟随专注DTC的科技公司，转而采用双速流程，以适应频繁变化的消费者偏好。
双速模式结合针对后台系统的传统“瀑布式”流程和针对用户互动APP的敏捷开发方法，推动业务部门和研发团队在设计、实施上更好地进行合作。依托这种模式，前端系统的落地交付速度可提升约5倍，车企也能够及时响应客户反馈，为打造真正以客户为中心的开发流程奠定基础。各团队可根据实际效能和实施时间对后续开发需求进行排序，并据此发布新的软件版本。
在传统应用开发流程下，业务分析师向研发团队提供开发蓝图，之后则不管不问，直到获得可供测试的模型。这种做法往往导致周转速度慢、开发目标不统一。相反，敏捷开发强调业务负责人、开发人员、测试人员和UI/UX团队之间的合作。各团队通过小范围协作，共同构建、测试、（再）迭代解决方案，更有可能快速地一次性达成目标。
过往的开发流程需要进行端到端回归测试，不仅成本高昂，还面临失败风险；而结合双速流程与三层式研发架构，开发人员能够即刻对前端应用进行修改，不必等到3-6个月后下一个开发发布周期时再做调整。新的流程与架构不仅能将上市时间缩短80%，而且能够降低成本超支风险，提供优质用户体验。
采用敏捷的研发流程不仅事关开发团队，也需要企业管理层设定、负责并追踪开发目标，推动业务和数字化团队之间的敏捷合作。为方便协同，产品负责人（PO）、业务分析师（BA）以及开发/测试团队需要同址办公，建立敏捷小组。小组应聚焦“产品”本身，对所有成员一视同仁，无论其来自哪个业务单元或向谁汇报，均采用同一套KPI系统。此外，建立系统性工具、优化现有流程，对于打破跨职能壁垒也至关重要。
3.利用大数据为各细分客户提供科学和个性化的服务
随着客户旅程的不断延伸，DTC车企与客户的触点逐步加深加强，以更好驱动客户对品牌的认知度、购买偏好和满意度。此外，车载智联系统也让车企有机会洞悉用户的车辆使用情况、驾驶行为和体验。
然而，传统车企由于缺乏转型所需的研发基础设施、系统、工具、流程和人才，往往无法充分捕获、管理和分析数据，并将其转化为有行动指导意义、可创造价值的洞见。为弥补这方面的不足，传统车企需采取全方位的方法来治理数据：
数据基础和数据治理：为打造用例导向的业务能力，车企需要搭建统一的数据平台，设立面向整个公司的数据治理部门，并吸纳专业数据处理人才，以确保所收集数据的一致与透明，便于进行分析并产生洞见。
跨渠道数据整合：在DTC模式下，车企可以从多渠道和各类数字化触点收集数据，如垂直媒体、社交媒体平台、新闻门户网站、官方网站和APP等。面对海量数据，一种常见的优秀做法是搭建一个数据湖，即能够大规模提取和整合数据的中央数据储存库，并依托API实现灵活的数据互联。
高级数据分析：实践证明，高级数据分析技术（如人工智能等）能够有效帮助优化客户体验管理。高级数据分析的典型用例包括客户购买意愿度评分、个性化内容生成和客制化订单方案设计。
可获取的海量数据为传统车企提供了前所未有的商机。一旦配备合适的系统和工具（如CDP,、VDP），车企就可以将数据转化为客制化的互动，提升用户运营AAARRR（海盗模型）中的客户转化率，并提供数据赋能的增值服务。同时，它也能推动数据驱动的决策，比如基于先进分析的定价和折扣管理决策。
随着DTC模式在中国越来越多的行业中发挥影响力，各行业在理念和实践方面的相互借鉴也将成为常态。车企可以向快消品和互联网公司取经，构建DTC模式下优化的研发架构和开发流程，紧跟快速变化的消费者偏好。但要做到这一点，车企不能只依靠历史遗留研发系统，而应利用三层式架构的优势，使用“中间整合层”让后端系统能够专注于完善核心功能，免受频繁干扰，以实现关键资源和服务的跨前端渠道应用共享。
要充分发挥DTC模式的潜能，还需要对现有的工作方法进行转型和变革。车企应着力打破内部职能部门各自为政的思维模式，让研发团队和业务人员敏捷协作。未来的技术研发将不仅是研发部门的职责，而是一项需要高层领导重视、跨部门团队齐心协力完成的任务。
最后，随着车载应用、OTA升级、社交媒体和数字化店内渠道的重要性与日俱增，车企需要提高能力以捕获、储存和分析更丰富、更复杂的客户、车辆和行业数据。只有打造先进数据分析能力的车企才有机会收获洞见，吸引并留存新一代中国汽车消费者。
3 thoughts on “用户运营｜传统汽车DTC模式 如何快速提升客户体验”
这篇文章很详细地阐述了传统车企DTC模式提高客户体验的挑战和历史问题，帮助我们更好地了解行业现状。
为什么要转入DTC模式？
个人感觉转型DTC模式有以下几点优势：
1. 直面消费者：可以更直接地接触消费者，可以收集大量消费者数据，了解消费者需求，有利于企业更好地把握消费趋势；
2. 减少中间环节：可以省去分销商和零售商的环节，降低运作成本，提升企业效率；
3. 提高利润空间：可以提高产品利润率，避免中间环节的利润占用；
4. 建立消费者忠诚度：可以提供更好的消费体验和后续服务，培养消费者忠诚度；
5. 有利于产品创新：根据消费者反馈直接优化产品，可以加速产品创新迭代；
6. 有利于品牌建设：可以让企业直接面向消费者进行品牌营销，更好地塑造品牌形象；
DTC可以帮助企业提升营销效率、建立客户忠诚度、加速产品创新、提高利润空间，是当前零售企业转型的重要方向。