汽車行業在建設DSS（Decision Support System）智能決策支持系統解決數據打通、品牌監測風控等數字化轉型問題時，車企的業務運營已經從粗曠式運營到“以數據驅動精細化運營”的時代，DSS決策支持平台也就成了不可或缺的“決策大腦”，對決策的有效性和及時性負責，不論從總部還是區域或經銷店的角度都是要追求更好的業績，而精準及時的決策更必不可少了。

如何在提升決策精準度的同時将前沿出色的管理經驗形成企業資産沉澱複用？數說故事将從DSS輔助決策和構建以數據驅動決策的業務經營閉環來探讨。

1. 輔助決策制定品牌營銷策略

輔助決策的場景分為兩個層級，第一層是通過各個階段的業務數據指标溯源分析，通過目标與實績對比，找到與标杆案例的差距點，從而輔助管理者更科學的決策，提升決策精準度；第二層是通過每一次的輔助決策形成全鍊路、分層級、可複用的業務管理模型，沉澱存儲在策略庫，并對策略進行标簽化分類，在管理者收到業務診斷預警的同時智能推薦相應的策略，從而實現更加智能的輔助決策，提高決策效率。

對于全新構建DSS決策支持系統的車企來講，應用初期肯定要先通過構建指标體系、搭建數據看闆、開發自動品牌監測預警能力、構建健康度評估模型以實現第一層級的輔助決策，即以決策者通過使用系統做更高效精準的業務分析洞察。

即先完成輔助決策閉環能力的搭建，提升決策精準度，再往智能決策推薦方向提升決策效率。以第一層級的輔助決策能力為例，系統要實現輔助決策需要構建“總部-區域-經銷店”多層級的業務分析能力，将“線索-到店-試駕-訂單-終端提車成交”過程透明化、可視化、打開過程黑盒，實現線索跟進戰敗分析、保客運營分析等全客戶生命周期的決策輔助能力。

2. 打造營銷效果評估體系，構建以數據驅動決策的業務經營閉環(PDCA)

現階段的數字化系統隻能做到賦能業務決策，不能實現全自動的“分析規劃-決策行動-效果評估-策略沉澱”一體化流程，因此結合業務場景和組織架構搭建閉環管理機制顯得格外重要，這決定了“搭建DSS決策支持平台後是擺設還是真正的輔助決策”。

搭建閉環管理機制可以充分應用PDCA管理模型，即Plan分析規劃—Do決策行動—Check評估效果—Act标杆策略沉澱。線上通過分析平均值和标杆值明晰提升空間，診斷問題原因，執行改善策略；線下構建PDCA閉環管理機制，決策者制定的改善策略分發給專人執行，并由監督部門評估效果，最終将有效的标杆策略沉澱複用。

最後還是回到數據驅動決策的實踐來看，數據驅動決策是一種精細化的經營思維，可廣泛應用于各個業務闆塊。DSS智能決策支持系統基于全客戶生命周期的營銷運營管理角度切入，以打通企業内外部數據構建指标體系和健康度評估體系為起點，構建PDCA管理機制為應用落腳點，實現業務增長為終點，以終為始，幫助車企直面“高企不下的獲客成本”，通過精細化經營管理實現業績增長。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!