面對汽車制造行業解決車企痛點：啟動數字化轉型的設計思維工作坊

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舉報 2021-06-06

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本跨學科團隊基于書籍《設計思維手冊：斯坦福創新方法論》，利用設計思維：斯坦福創新方法，針對當前中國汽車制造行業車企的數字化轉型進行工作坊設計。

一、汽車制造行業車企車主顧客痛點初步觀察分析

隨著互聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的逐漸普及，當今社會已經進入數字化時代，尤其是我國進入“十四五”時期，數字化轉型對傳統產業升級有著重要意義。在數字經濟快速成為時代潮流的基礎下，產業數字化和數字產業化成為當前全球經濟發展的典型特征。而我國的‘新基建’將對促進企業數字化轉型發揮戰略性、基礎性作用。

2020年，我國規模以上工業企業營業收入達到106.14萬億元，其中，汽車制造業營業收入達到8.156萬億元，在近40個工業行業中位列第二。

可見，汽車作為國內第二大產業對中國經濟發展至關重要，并且中國汽車制造業在國民經濟戰略性支柱產業的地位不可撼動。當前，針對中國傳統車企的數字化轉型除了可以實現對海外傳統汽車工業強國的彎道超車，更重要的是培養出具有高端技術實力的產業鏈上游廠商。在今后，車企將把車作為一個服務平臺，與客戶真正、長久連接起來，并通過生態打造，不斷為客戶及企業自身創造價值。

（一）汽車制造行業/市場報告與團隊洞察

(報告+洞察)

1、根據艾瑞網2021《中國企業數字化轉型路徑實踐研究報告》：

企業數字化轉型的核心本質是利用數字復制、鏈接、模擬、反饋的優勢，通過將企業業務數字化，實現“轉型升級”的目的。但企業數字化轉型，集中存在著前期評估、產品選型、實施規劃等“簡單化”，轉型“復雜化”等問題。同樣對于車企來說，采取總體規劃，局部先行的強有力策略，以數字化營銷→數字化采購→數字化管理的核心方式，推動車企洞察評估，實現成功轉型，讓數字價值疊加商業價值，讓數字化轉型循序漸進，拉長戰線，注重長期而非短期效果，讓需求驅動布局企業數字化進程，最終增強自身競爭力，為企業與客戶創造綠色高效的價值。

2、根據艾瑞網《2020年中國智能互聯-汽車產業變革研究報告》和2020《智能汽車創新發展戰略》的戰略部署：

2035年中國成為智能汽車強國，隨著汽車智能化、網聯化技術升級，未來軟件及相關數字化內容在整車價值構成中將會超過一半，車企將與產業鏈上下游開展合作，快速落地，在打造未來新出行方式的同時，新技術的突破、產業生態體系的重構，新基建的力量、政府政策扶持、網絡安全體系的架構，將為車企數字化轉型賦能，全面構建中國標準智能汽車體系，建成安全、高效、綠色、文明的智能汽車強國。

3、根據艾瑞網2021《中國零售數字化轉型報告》：

在用戶為王的時代零售用戶數據化價值主要被分為四種運營場景，分別是生產-渠道-銷售-運營。同理到車企來看。也需要從設計更被需要的產品-選擇更合適的渠道-制定更精細的銷售策略-抓住全生命周期的用戶價值用戶數據化的價值點出發，將用戶數據作為生產要素，實現對用戶價值更深度的挖掘與運營。

4、根據艾瑞網《中國汽車復購用戶研究報告》：

復購用戶整體購買趨勢符合市場基本發展規律，復購車輛價格區間相比用戶已有車輛價格呈現明顯的“波峰遷移”現象。另外國產車整體忠實度最高，用戶更多選擇更大，更貴，升級車輛；主機廠等行業上游更希望通過推新迭代、新能源、無人駕駛等技術，挖掘新興汽車消費需求人群。

5、根據2021《政府工作報告》:

八個方面的工作部署為汽車行業的發展提供了方向。我國對新能源汽車部署，設施完善，以及碳排等有著重關注。另外制度改革表明，汽車行業的準入門檻更低，為汽車電動化、提升網聯智能技術，降低企業生產成本有著重大的推進作用。這就要求車企在制造端需要不斷革新，以求能用技術革新來獲取更多的市場份額。

6、根據《無人駕駛行業報告》:

2020年后中國市場將在無人駕駛汽車領域進入啟動期。目前無人駕駛的發展已經形成以ADAS和人工智能切入的兩條發展路徑。是傳統汽車行業的基礎上融入了智能化，自動化，電動化以及互聯網化等技術的綜合性產業。近年來互聯網企業紛紛進入造車領域，隨著互聯網企業產品逐步推向市場，計算機對汽車的控制程度的不斷提高，將促進無人駕駛行業的發展，提高消費者對無人駕駛汽車的認知。出于傳統車廠多年來的壟斷地位以及整車研發制造經驗，仍將在較長時間內保持主導地位。

（二）汽車制造行業/市場用戶研究與團隊訪談調研洞察

1、根據中國質量協會發布的2019年中國汽車行業用戶滿意度指數（CACSI）測評結果:

（1）2019年我國汽車行業百輛新車故障次數95次，同比升高14%。易發故障部位仍集中在“發動機”“行駛、轉向和制動” “內飾”“車身外觀”等系統，這四大系統發生的故障占總體的60%。因為異味問題，內飾系統總體故障次數同比升高3次。值得注意的是，音響娛樂導航系統故障同比增加了5次。隨著人機系統的普及，這方面的故障頻次也更高。

洞察1：大部分的用戶認為性能設計方面音響娛樂導航系統是比較弱的。尤其是導航系統，很多用戶會選擇手機導航而不是汽車自帶導航。在人機互聯系統方面，可以用APP連接手機和汽車本身的導航，實現提前選擇，也可以將形成明細推送到手機上，方便用戶查看。

洞察2：通過建立產品數據庫的方式，可以針對車輛已有功能測試，應用場景數據庫優化其功能策略，比如這個時候開啟自動駕駛的功能來幫助遇到特殊場景不知所措的用戶。并且可以通過更多的用戶去使用這個功能而返還各種場景的數據而進行優化，甚至可以自行輸入定制場景，應用場景數據庫分類方式，編制車輛用戶手冊，幫助車主用戶方便快捷地熟悉車輛功能。

（2）通過自己的觀察和調研發現，當用戶在雨雪天氣，尤其是在高速公路行駛路段，會有遇到大貨車在前方的情況并且對方有可能突然減速。這時候一些司機在72km/h的速度下，不知道要如何去反應，尤其是女性司機。由于高速公路是事故高發地區，且一旦有事故往往產生嚴重的后果，是非常需要重視的。

2、根據艾瑞網《2017年中國復購汽車用戶研究報告》：

（1）中國會選擇復購車的用戶多為一、二線城市、高學歷、有責任感，有穩定工作和家庭的男性，并且大部分有小孩。并且在這主要用戶中，大多數都喜歡出游。洞察3：隨著我國完成全面建設小康社會的目標，許多家庭開始復購車輛，或者置換車輛。對于這部分人來說，選購的要求會更高，對于汽車的細節、功能等，廠家需要有更大的創新；

洞察4：由于用戶很多時候會進行出游，還有更多的是家庭出游。但像五一、國慶這種節假日的時候往往會堵車。長途旅行中堵車行駛已經有可以實現省油的功能了，但是也可以通過智能化測定實現自動堵車路段行駛，更方便用戶駕駛。

（2）自身的汽車體驗就是，夏天將汽車停放于室外。去啟動車輛的時候尤其的“痛苦”，很多城市夏季室外溫度會高達40℃，如果汽車長時間暴露在室外，車內溫度可達70℃以上，溫度相當高，人體會相當的不舒適。

洞察5：解決這些問題是除了本身制造用料要改善之外，也可以通過一些智能的方式進行解決，如可以安裝智能檢測車內空氣有害物質的系統（如甲醛、汽車尾氣）進行給司機的提醒從而讓司機去啟動換氣裝置。

洞察6：可以利用互聯網與APP的結合，在司機還沒有上車的時候用戶通過智能汽車app可以實現遠程人車交互、自動駕駛召喚車輛**等遠程車輛控制服務；提前進行換氣、降溫，可以解決用戶在沒啟動車輛前車內溫度過高使人難以忍受的問題。

3、根據《2020年中國網絡廣告監測系列報告-新市場環境下的汽車營銷》：

汽車營銷走向數字化，甚至植入了綜藝的IP，收獲年輕化的流量，更受到品牌的喜歡。汽車廠商出路在于銷售，更在于市場營銷。面對市場變化，數字化轉型不可忽視。

洞察7：數字化營銷轉型，擴充用戶觸點矩陣，提高用戶溝通廣度：官網、APP、微博、公眾號、小程序等等。打造內容生態矩陣，以內容宣傳品牌價值，開通直播業務提高銷售與品牌曝光。

二、數字化轉型設計思維工作坊設計：參與者介紹

跨學科團隊：用不同角度看待同一個問題，對于走出死胡同十分有幫助

由于時代在不斷變遷，我們由互聯網時代進入大數據時代，時代的發展使得越來越多的企業不得不向數字化轉型靠攏，企業中的崗位要求與角色定位也隨著各個企業各個部門發生變化，數據科學家將會是大數據時代最受歡迎的崗位，能使用海量數據進行創新或解決問題，也更能滿足、了解顧客的需求。為了充分利用大數據技術，混合模型基于設計思維元素開發，能夠加速敏捷性并最終產出更好的解決方案，且這種模式有可能會讓企業成為數據驅動型企業。“混合模型”有以下四部分元素組成：混合型的思維模式、具備存在設計思維的工具箱和新的大數據分析工具、數據科學家與設計思維者的協作和能夠為參與進來的各方案提供方向的混合流程。“混合模型”結合了大數據與設計思維，這也從側面反映了數據科學家在團隊里的重要性，但是團隊里單單僅有數據科學家是不夠的，為了更好的實現混合型思維模式，我們需要一支跨學科團隊，并以混合模型工作，由設計思維者、數據科學家及執行經理組成。

設計思維者是建立在對人的理解的基礎上的，通常具備方法論的知識背景。從一個設計思維者的視角出發，人既是起點，也是終點，要找出怎樣為人創造和實現價值。數據科學家除了具備一定的知識理論背景外，對數據還要有足夠高的敏感性，對數據的處理和創新時可能會對團隊帶來新機遇。而執行經理對于團隊的項目管理和執行需要其不僅做到項目落地實行，還要求其要作為共創者的顧客和用戶。

小結：使用混合思維去組建一支跨學科團隊，不僅會給團隊項目帶來新技能，同時還會產出不同的想法，拓寬團隊成員視野。

跨學科團隊成員:孫安迪、樊穎禧、李雯、藍啟良、裴浩宇

孫安迪（設計思維者）

孫安迪，原服務與媒體內容運營，熟練掌握網站運營、公眾號運營等。在此次團隊針對中國車企數字化轉型設計中，運用設計思維方式，致力于用戶與人的需求，以解決問題為主導，完成團隊MRD、BRD整體撰寫，與跨學科團隊成員開啟激進合作，快速高效執行多次迭代內容。

樊穎禧（直線經理）

樊穎禧，原人力資源管理與策劃，熟練掌握項目進程、用戶需求、營銷策略等。在此次團隊中充當管理的職責。核心任務主要是管理各人員完成組織目標，已經掌握整體目標進程，通過良好的溝通、有效的激勵、恰當的集權與授權、有計劃的員工培訓和人才培養等方式，使團隊在完成工作目標的基礎上，實現可持續的發展。

李雯（項目倡議者）

李雯，原公關經理，熟練撰寫聲明公文、熟練掌握對外宣傳工作等。在此次團隊中充當項目倡議者的職責。核心任務主要是對團隊內部的項目提出自己的建議及問題并發動該項目的啟動。通過了解用戶需求及痛點，對團隊的項目亮點進行調整，同時對外宣傳并提升團隊的公眾形象及口碑好感度，使得項目啟動后更加容易實行。

藍啟良（設計思維者）

藍啟良，原平面設計，熟練使用PS、AI、SAI等軟件。在此次中國車企轉型的探索設計中，充分結合以人為本，科技向善的設計理念，結合用戶的實際需要以及循環經濟理念，制定設計方向、具體目標定位等工作，為團隊工作帶來推動作用，完成迭代內容。

裴浩宇（數據科學家）

裴浩宇，原信息設計運營，熟練掌握數據整合，數據分析等技能。在這次團隊針對中國車企數字化轉型的設計中，利用自身對數據的提取與綜合能力，以及統計分析能力，數據洞察與信息挖掘能力等，協助團隊更好的完成迭代內容。

三、數字化轉型設計思維工作坊設計：階段和流程

基于團隊前期針對中國汽車制造行業的場、行業報告洞察，并用戶研究與團隊市場觀察、社會調研，在國家政策、新基建、信息技術革新、法律完善等多方面助推下，中國車企數字化轉型已成定局，并將實現多維度的產業生態數字化轉型，最終創新促進產業高質量發展。本團隊決定嚴格采用設計思維：斯坦福創新方法，正式開啟為時三天的線上+線下中國車企數字化轉型工作坊設計。

四、挖掘階段：理解和觀察+數據挖掘

這一階段，我們主要采取線上工作坊方式，采用Process on、騰訊文檔、百度腦圖等線上辦公軟件，識別中國車企數字化轉型核心需求，以客戶為目標，深度挖掘用戶痛點，記錄團隊點子、愿景、思維導圖等等，逐步建立起對用戶的同理心，為下一步的創造階段提供指導。

五、創造階段：定義和構思

本團隊將于2021年6月3日，采取線上+線上工作坊方式，正式開啟創造階段設計。本團隊將進行借鑒、解釋并衡量所有發現，在線下進行跨學科團隊訪談，發散思想，并進行中國車企數字化轉型頭腦風暴，通過Process on辦公軟件創建草圖，構建并聚合可視化點子。

六、交付階段：原型/流程+建模和價值驗證

本團隊將于2021年6月4日，采取線上+線下工作坊方式，正式開啟交付階段設計。本團隊將執行理想原型的低保真設計，將當前的團隊想法進行草圖設計，發展出聚焦于收益的解決方案，并且通過尋找潛在用戶進行數字化測試，收獲有效反饋。

個人心得

在跨科學團隊的隊伍中，將能在不同方面去考慮用戶需求，以不同的角度去思量用戶所需的到底是什么，從而以不同的方式去實現功能，解決用戶痛點。作為產品經理，首先要為團隊發散思維，然后搜集大家的想法，并且以模型以及用戶旅程的方式將大家的想法反映出來。充分結合以人為本，科技向善的設計理念，結合用戶的實際需要以及循環經濟理念，制定設計方向、具體目標定位等工作，為團隊工作帶來推動作用，完成迭代內容。而在此過程中我們要考慮一些問題：

要確保跨職能團隊實現預期目標，必須綜合運用管理型控制和領導型控制措施。然后進一步分析了兩種類型的控制與信任培養之間的關系。管理型控制對培養團隊成員之間的信任既可能有促進作用，也可能存在消極影響，因而表現為一種復雜的關系。在這方面，團隊成員的共享價值觀具有調節作用。另一方面，領導型控制與團隊成員間信任的形成與深化之間存在著互補關系。

明確團隊的目標，保證目標對團隊成員具有足夠的吸引力；

確保團隊成員了解團隊的運作方式。

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