3.3 营销管理流程优化的必要性与可行性分析
3.3.1 必要性分析
ASD 公司内部流程制定于 2009 年 ,当时互联网技术发展远没有现在发达，尤其是移动互联网更是远远没有达到现在的发达程度。大数据技术从 2012 年开始为人们所关注，近几年关于大数据的技术才开始逐渐成熟，因此无论从组织机构还是流程设计都没有考虑到数据在营销中的应用。同时，由于豪华车市场在前些年的迅速增长，A 牌轿车供不应求，消费者趋之若鹜，无论是 ASD 公司还是经销商都没有注意到销售流程中存在的问题。近几年，由于市场竞争日趋激烈，A品牌轿车销售受到很大挑战，同时由于 A 牌轿车保有量的迅速增加，投诉量也成倍增长，信息沟通不畅，跟不上互联网信息化的趋势的劣势日益体现。
3.3.1.1 缺乏有效的大数据管理部门
随着网络技术，信息技术的发展，尤其是大数据技术在零售业中产生的巨大力量，数据正作可以在企业与消费者之间传递以往没有办法传播的信息，极大地拉近了企业和消费者之间的距离。阿里巴巴可以数据量已经超过 100PB,腾讯 QQ注册会员已经达 5.3 亿，这 5.3 亿会员每天在产生着无穷无尽的信息量，谷歌，百度，必应，亚马逊，Facebook 这些 IT 巨头的数据量更是达到了不可想象的地步。而曾几何级数增长的大数据在不经意间就改变了现有的营销模式，甚至颠覆了社会的商业形态。沃尔玛通过大数据分析出美国男性购买纸尿裤的同时会购买啤酒，卡夫公司通过客户的大数据分析研制出了畅销全球的饼干。美国热播剧《纸牌屋》更是根据大数据来确定未来的故事情节。万达影城通过大数据分析，拍摄了《催眠大师》等热播电影。大数据正在各行各业发挥着极其重要的价值。数据已经成为一种财富，但是，正如阿里巴巴首席大数据官车品觉所言，大数据必须要用起来才有价值，如何收集并使用大数据也成为了营销理论界和实践领域广泛关注的重要议题。汽车行业如上海汽车，已经成立了专业的大数据管理部门，宝马也成立了基于大数据平台的售后服务体系。一个企业的数据是非常宝贵的，而ASD 公司没有一个核心的部门管理客户数据。ASD 公司每天面临的数据量极大，分别有销售数据，订单数据，售后数据，市场数据，潜客数据，经销商数据等等，分别分散在十几种不同的系统当中，没有办法整合，使用起来极其不方便。因此一定要有一个专业的部门来管理 ASD 公司的内部和外部数据，有效的组织管理机构是流程优化的前提条件。因此，首先成立一个 ASD 公司大数据中心来做 ASD公司内部信息管理以及对外的信息接口。
大数据其实不仅仅对商家产生影响，对消费者也产生了极大的影响消费者在意识形态，消费过程方面获得的信息量也是巨大的，80 后逐渐成为消费主力群体，90 后的消费能力也快，中国客户在消费时日趋追求个性化和差异性，不再追求从众消费，多元价值观驱动消费行为的多元化速提升，同时网络消费比例和网络消费金额大幅提升，消费者在消费过程中不再仅关注于商品，也非常关注消费过程体验和售后维护；社交媒体评价对消费决策也有更加重要的作用。因此现在消费者和传统消费者已经截然不同，比如传统的客户到 4S 店买车，需要听销售顾问的介绍，而现在消费者通过互联网已经对产品了然于心，到店一般只关心价格。因此，必须建立客户数据中心，及时了解客户动态。企业在客户管理管理方面更侧重于对用户进行全生命周期管理，持续客户利润曲线，最大化挖掘客户价值。实现从"Pull"到"Push"的转变，即由服务型定位转向驱动型，成为公司资源分配和业务开展的核心协调方。随着社会化媒体的广泛使用，社会化媒体上的信息成为解读消费者的重要渠道，而移动终端的发展和移动办公的推广，数据中枢将与更多的移动终端相联系。大数据技术将在其中得到广泛应用，特别是促进跨部门业务合作以及全新的数据交换。
Gartner 公司是是全世界最具权威性的 IT 研究与咨询公司，主要研究内容包括技术的研发，商业化的发展，标准的评估，以及应用情况，都属于 Gartner的研究范畴。Gartner 为客户提供公正、权威性的论证报告或者是市场调研报告，帮助客户进行市场分析、项目论证、投资决策等等。为决策者提供非常重要的咨询建议，甚至帮助用户做出决策。这家公司 1995 年提出了最着名的 Gartner 曲线，如图 3.7 所示。
创新的萌芽期。是指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线，该曲线从市场成熟度、商业利益与未来方向等角度，描述了新兴技术未来的发展。
该曲线将技术的发展分为五个阶段，分别为：膨胀期望的高峰期。主要是因为随着媒体的报道，各种社会话题的热议，群众的追捧，产品的知名度迅速提升。投资机构也开始关注。但技术本身存在问题，失败案例也比较多。
幻灭的低谷期。这个阶段，人们头脑开始逐渐清醒，也开始出现很多技术不成熟造成的失败案例，很多人因此失望，媒体也会进行负面的报道。
光明的爬升期。该技术由于日趋成熟，逐渐重新获得社会的认可，成功案例开始增多，社会资本重新投入，该技术逐渐走进社会的个个角落。
生产率的稳定期。在此阶段，新科技产生的利益与潜力被市场实际接受，实质使用经营模式的工具、方法论经过数代的演进，进入了非常成熟的阶段。
图 3.7 中可以看到大数据技术仍处于探索阶段，市场表现并不成熟。现在行业内尚未出现行业标准，需要不断尝试及探索。从 A 牌汽车的竞争对手 B 品牌来看，B 品牌已经成立了基于大数据的客户关系管理部门。如果不及时采取行动，会落后于竞争对手。B 品牌组织架构图如图 3.8 所示。
B 品牌设立统一部门，进行统一管理；设立区域 – 经销商的镜像组织确保执行落地；整合了系统平台与数据库，使大数据可以在平台上顺畅的流转，便于整合，分析，从而发挥巨大的价值。
3.3.1.2 缺乏专业的大数据营销团队
目前 ASD 公司的产品营销部门的主要任务是广告投放，目前，每年有将近 100 亿元的广告投放费用，主要用于电视，广播，平面，户外和植入赞助活动。当然也做一些网络的广告，但是不够专业，基本上完全依靠代理公司。
基于大数据的精准营销，已经极为广泛的开始应用，这种营销方式更加准确。大数据营销简单来说就是让广告只给有需求的人看。是建立在大数据技术上的个性化客户沟通服务的一种方法。精准营销包括精准的产品定位，精准的营销投入，精准的价格策略，精准的售后服务等等。
精准营销可以有效的降低产品的成本，满足客户的实际需求，帮助企业与客户密切的互动，建立忠诚客户群体，从而使企业长期稳定的发展。大数据营销与传统的营销是完全不同的，如表 3.1 所示。
主要竞争对手 B 品牌已经成立了数字营销部组，如图 3.10 所示。
大数据帮助企业可以突破固有的局限，更加深入的洞察用户，瞄准客户的需求。大数据可以帮助企业进行精确营销，企业的营销方式，营销理念将更贴近客户，更加先进。在这之前，企业一般仅仅能够从官方网站以及售后系统中提取少部分数据，帮助企业进行市场促销，品牌宣传。因为样本量有限，数据可分析维度不足，仅仅是客户需求的一小部分。所以也就无法进行精准的营销。而由于大数据技术的兴起，社交媒体，地理信息，音频信息，视频信息，移动互联信息大量为企业所用，这就极大地增加了数据的深度和广度，以往不能够分析的数据，如今也可以熠熠生辉。大数据不但可以帮助我们更深刻，更全面的了解消费者，还可以帮我们追踪到他们，将为他们量身订做的广告推送到眼前。大数据营销可以协助我们做好营销决策，准确的分析营销对象，实现点对点的智能广告模式。综上所述，在营销团队中加入大数据营销对于 ASD 公司来说既是迫切的，也是正确的选择。
3.3.1.3 以客户为导向流程的缺失问题
这些流程问题并非设计之初就处在，虽然以客户为导向很早就已经提出来了，但是由于当时的技术没有发展到一定的阶段，我们没有办法有效地收集和分析想要的信息。而现在，整个商业社会进入了大数据时代，我们的营销管理流程就显得比较落后了，我们没有与时俱进，因此在营销管理中暴露出了缺点和不足，这些问题是一定要去解决的。
1.产品规划流程未能以客户为中心
产品设计本质上是工业社会人类的基本造物活动和造物方式，是为了解决人类所存在的问题，为了给人类提供更好的便捷生活条件。比如，打电话是为了可以快速通讯，汽车是为了快速移动，电视是为了快速接受信息等等。
正是因为人类的需要，才出现了产品的设计。为了了解人类最需要什么，经营者需要通过很多方法对产品进行深入的研究。比如汽车，是非常复杂的产品，ASD 公司公司需要通过各种各样的手段来了解消费者的需求。从产品战略规划流程来看，我们是自上而下的，从宏观市场开始分析，然后分析竞争对手，再到车型的细分市场，这其中有一个问题，就是我们不太清楚消费者的需求。我们还是按照企业原本的标准的想法来定义车型，想让消费者被动接受我们的产品。ASD 公司的产品研究方法是在资讯尚不发达的情况下决定的，主要是人工采集的方式，这种传统的调研方式存在很大弊端，因为样本量有限，在问卷设计的时候就会有主管因素的影响，同时，被调研者的文化水平，心情，外部环境都会影响调研的效果，因此结论很难保证准确。同时，由于数据计算也存在多种方法，更会让调研结果差之毫厘，失之千里。2012年，A 品牌轿车推出了 P3 系列 SUV 车型，定位为年轻的白领，花费了上亿元广告费进行消费引导，可是结果显示，经过一年的数据积累，这款车的主力消费者是家庭主妇。
其实依靠大数据分析，我们可以很清晰的知道消费者真正想要的车是什么样子，这就需要我们有一个统一的数据中心进行收集和分析，然后将分析结果加入到产品战略规划当中，比如消费者喜欢什么排量，什么颜色，是否带天窗，是否带电子驻车，什么样式的 LED 大灯，这些都可以加入到产品规划的流程中来。因为消费者的数据是产品规划环节最重要的部门，他直接决定产品的存在价值以及未来给公司带来的利润。
随着网络化社会的发展，信息化技术的提高，大数据分析变成了可能，每个汽车消费者每天产生的数据都是对产品最好的解读。由于 Hadoop 等大数据平台技术的提高，搜集和分析这些数据成为可能。而目前的产品规划流程，先从宏观来分析，确定了我们缺失什么样子的车型，再通过传统的分析方法进行验证，这种产品规划理念从一开始就伴随着经验的局限性，事实也证明确实存在问题，因此产品规划流程也存在着需要大数据帮助解决的问题。
2.策略沟通不能以用户为导向
从策略沟通的流程来看，我们更多的依赖于代理公司，因为在我们的印象里，代理公司是最专业的，但是我们忽略了一个很重要的问题，就是我们才是最了解我们客户的人。我们实质上拥有大量的用户档案，以及潜客，以往每一次活动的集客量，转化率，以及各种形式，各种地域的差别，都是可以进行大数据分析的，因此，将大数据技术分析后的结果融入到策略沟通当中，也是非常必要的。目前，ASD 公司的沟通是首先由 ASD 公司市场部勾勒出一个大致的沟通框架，这个框架实际是非常简单的。比如今年我们的主要沟通方向是运动，我们这款轿车主要面对的是热爱运动的消费者。然后由代理公司出一个具体的方案。和新车规划方案相似，我们一开始就有一个先入为主的概念在里面，认为我们的产品就应该是运动的。但是我们不知道，在消费者眼中，我们的产品到底是什么样子，消费者喜欢什么样子的沟通方式，竞争对手哪些产品比我们更运动。这些都是可能在未来的沟通过程中存在的风险。因此，我们必须通过大数据的挖掘来分析我们的客户喜欢哪种沟通方式，是喜欢明星，还是喜欢运动的画面，或者在消费者眼中，A 品牌的轿车根本就和运动无关，这些问题是现在可以挖掘出来的，而 ASD 公司现在挖掘的还十分有限。
3.广告投放不够精准
广告投放流程是 4C 理论中可以帮助我们解决成本，提高营销效率的关键点，目前我们更多的是依赖于经验，以及竞争对手的动作来进行营销。未来，通过大数据分析，我们完全可以通过精准营销的方法，画出消费者的行动轨迹。比如 P3 车型的潜客经常去哪些地方吃饭，哪些地方打高尔夫，哪些地方旅游，浏览哪些网站，看哪些电视频道，参加哪些活动等等。通过这些详细还原出 P3 消费者的生活形态，于是我们更容易将广告投放在这些人可能会去的地方。提高营销的效率。从广告投放的流程来看，我们更多的是根据竞争对手的表现以及我们的经验来进行。2014 年 ASD 公司广告费用达 100 亿，其中电视广告 20 亿，广播广告 5 亿，平面广告 10 亿，户外广告 10 亿，互联网广告 15 亿，其余的是赞助和植入。目前，对于广告的投放，电视我们一般会选择最贵的时段，广播广告会选择当地的交通台，平面广告主要是各种车类和时尚类杂志，户外广告主要是一些高端会所等等。其实我们并不是非常清楚我们的客户真正在哪里。比如我们每年花费 3000 万元主办 golf 球赛，但是前来参加球赛的都是驾驶比 A 牌轿车更高端的轿车，经过调研，才发现由于 A 牌轿车市场占有率的上升，已经不能满足社会顶层人士对品牌的尊贵度需求。因此，我们还不知道我们的客户真正在哪里，广告的投放流程也存在相应的问题。
4.用户抱怨处理被动
从流程中我们可以看到，ASD 公司目前所做用户抱怨处理流程是非常初级和被动的，众所周知，客户一旦形成抱怨就代表已经对产品不满意了，即使得到解决，品牌忠诚度也会受到影响，我们接到用户投诉，我们才去处理，处理不了就走法律程序，找媒体删除负面消息。这种客户管理管理的方法早已经不适应互联网时代的客户了。我们要做的是在客户产生不满意之前解决这些抱怨，避免忠诚客户的流失。目前我们之所以没有办法主动预防抱怨发生，缺乏和客户的及时沟通，是因为我们手中没有掌握客户数据，更确切的说是没有用好客户数据。从海量客户数据中，通过大数据挖掘，其实是可以预测抱怨的发生，甚至在抱怨发生前解决问题。用户抱怨处理流程引入用户大数据后，可以化被动为主动。大数据技术可以帮助我们分析各种论坛，贴吧里面关于车型的抱怨，将这些信息进行分析，提前预测出用户不满意的原因。然后在投诉爆发之前，通过 4S 店联系车主，进行提前维修。这样既保证得了车主的安全，又提升了车主的满意度。同时还可以 进行用户生命周期的管理工作。从而预防抱怨和公关危机的发生，维护好消费者满意度，培养一批品牌忠诚度高，能为企业进行宣传，带来长久收益的客户。
5.新车订货流程主观性太强
新车订货流程的最大问题是以产定销，虽然经销商会上报客户的需求，但是由于生产周期较长，同时要考虑生产成本问题，又涉及物流配送的周期，没有办法及时满足消费者的需求。这里的主要问题点在于，我们向生产部门提出需求计划的时候，事先并不清楚消费者想要什么，比如哪些省市的经销商可能会订什么配置的车型，消费者最青睐什么样色，大数据技术可以从两个方面帮助我们提升订货的准确性。一是我们可以从合作伙伴如百度，汽车之家等购买到用户对各种配置车型的关注度，这些关注度可以细分到城市，甚至区域，总部可以根据用户的关注量进行产品的订货。二是当某种配置的产品利润较低，或者生产准备不足的时候，我们可以通过精准营销的方式引导用户改变对不同配置车型的需求，比如客户喜欢红色，但是我们白色的车型库存积压较大，这时我们在精准营销的时候可以多投放白色汽车的广告。
由此可以及时满足用户的个性化需求，在激烈的市场竞争中占得先机。
3.3.2 可行性分析
3.3.2.1 基于 4C 理论优化的可行性分析
前面我们分析了经典 4C 营销理论，4C 理论是以用户为中心的营销理论，也是经典的营销理论。长久以来，企业一直在围绕着如何满足用户需求来开展营销工作。大数据的出现可以帮助我们充分，完整的了解用户需求，因此大数据为4C 理论在企业的践行提供了基础。
1.顾客。4C 理论告诉我们要了解客户的需求，可是如何了解客户的需求呢。到2014 年 6 月，中国网民规模突破 6 亿，具体如图 3.2 所示。同时，根据 CNNIC 的统计，中国网民无收入，或者低收入（1500 元以下仅占不到 30%），因此我们基本上可以得出这样的结论。网民的群里可以代表具备消费 A 牌轿车的潜客样本。
同时根据汽车之家的统计，凡是购车的用户，70%以上都会从互联网上寻找信息。如此多数量的用户和潜在用户每天在网上点击网页，浏览网页，发言，回帖，如此多的数据可以称为大数据。以往，由于数据挖掘技术的落后，我们没有办法对如此庞大的数据进行分析，也就没有办法挖掘其中的价值。
以手机使用习惯为例，比如一家手机厂商想知道用户手机的使用习惯，如果采用传统的方法，通常会请几十个，甚至几百个用户进行调研。然后这种方法是不够精确的，首先由于样本较少，全国有几个亿的手机用户，我们只能请其中的很少一部分，且受地域限制，我们不能请到遥远地区的用户；其次，受调研者受情绪，记忆的影响，并不能完整有效的回答所有问题，没有人会记得早上几点开始看微信。如果没有大数据，我们根本无法进行准确有效的调研。然而大数据技术可以帮助我们做到这些。通过大数据技术，我们该品牌所有手机进行检测，根据用户的性别、年龄、学历、收入、兴趣爱好，所在区域等等维度进行分析，通过用户的安装、打开、观看、浏览、阅读、分享、评论来记录用户的行为，具体包括，使用次数分布，使用频率分布，使用时间分布，时间时长分布，使用间隔分布，用户属性分布，终端品牌分布，用户地域分布，运营商网络分布终端参数分布等专业数据，就可以全面分析用户的行为。
我们曾尝试着使用大数据分析技术来分析消费者对 A 牌 P3 系轿车的印象。
结果发现 P3 轿车的关注人群男女比例为 62.7%:37:3%,如果对比我们现有客户，就可以知道我们对哪种性别的人群营销不够。关注 P3 轿车的客户 33%喜欢旅游，20%喜欢美女，15.2%喜欢美食，我们就可以知道如何进行广告宣传，而这些是以往没有办法做到的。综上所述，从了解顾客角度来看，将大数据优化理论2.成本。由于 ASD 公司不涉及生产，这里我们暂时不谈大数据技术对于生产费用的节约。ASD 公司目前每年的成本主要体现在以下几个方面：调研咨询费用，产品营销费用，物流运输费用，售后服务费用，媒体公关费用和管理费用。我们仅举调研咨询和产品营销两个比较重要的成本。
首先看一下大数据技术如何帮助降低调研咨询成本，ASD 公司目前有 20 个车型，每年都要做各种各样的调研工作，以其中一次调研为例：
调研 P1、P2、P4、P6、P8 五个车型，总计需要花费大概 50 万，去年 ASD公司相关调研多达 23 次。如果采用大数据分析法，根据 P3 轿车大数据试行调研，代理公司收取的费用为 3 万元，五个车型总计 15 万元，也就是说。每次调研可以节约 35 万元。仅产品调研一项，就为公司节约费用 500 万元左右（每项调研费用有差别）。具体如表 3.3 所示然后是产品营销费用，大数据营销打通了线上和线下两个环节，我们可以通过用户的网上行为了解用户对产品的认可程度以及追踪到潜在用户的轨迹。做到有的放矢，用户转化率较高。以 A 品牌某次产品投放为例，2014 年 5 月，A 品牌P3 新款上市，在北京举行了大规模的发布会，当天集客量达到了 12 万，然后最终因为发布会而购买轿车人数仅有 113 人，转化率为 0.09%.而后期在做新款 P4发布的时候，提前通过通大数据分析，得知对 P4 车型可能感兴趣的主要地域为福建，广东，浙江等南方城市，因此将发布会放在了广州，当天集客量 22 万，现场完成成交 891 人，转化率高达 0.4%.通过前期的实践，我们发现了很多例子可以证明大数据的精准营销拥有不可比拟的优势。因此，将大数据优化引入销售管理中来降低成本是可行的。
3.便利性。目前，A 品牌轿车顾客提车平均等候时间是两个月，在用户满意度调研中，A 品牌等候时间的满意度为 8.1 分，而 A 品牌的总体满意度得分是9 分，可以想象，如果提升物流效率，提高提车的便利性，消费者的满意度还有望进一步提升。消费者的等候时间其实主要是物流方面的时间。大数据技术也可以帮助物流企业提升效率。从理论上来看，大数据的优势在于计算和分析海量的数据。而大数据物流就是利用大数据分析应用技术将地理信息、车辆位置服务、道路交通信息，人员服务信息，供给量，需求量，中转库存量，油耗，油价统统纳入到系统，将目前这种粗放式、低效率、高投入、非整合的传统物流数据进行资源整合，形成一套完整的，海陆空一体化，便于监管，快速调配的现代化大数据物流平台。
由于种种原因，目前没有办法将大数据技术在物流部门试行，但是这在未来一定是一个趋势。以农夫山泉为例，农夫山泉是中国矿泉水市场的领导者，一直在使用 SAP 公司的企业管理软件。2011 年 6 月，SAP 和农夫山泉开始共同开发基于"饮用水"这个产业形态中，运输环境的大数据场景。农夫山泉，把水灌装、配送、上架，要从水源地开始，经过中转库，配送中心，终端零售点，基于上述场景，SAP 联合农夫山泉一起进行了大数据物流平台的开发，比如高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求。在以往没有大数据平台支撑的时候，农夫山泉公司一般通过大区间的调运，来弥补预测不准确的问题。比如东北往东南运，运到半道的时候，发现西北实际货源充足，而且运费便宜，于是就改成从西南调货，结果发现西南临时天气变暖，一下子也有货源不足的情况。
这种传统的物流方式既提高了成本又耽误了时间。农夫山泉有 400 多家办事处，30 多个配送中心，十多个水源地，物流运输调货是一项非常复杂的工作。在使用大数据平台之前，所有的生产，销售，物流，市场，财务数据需要至少一天时间才能够汇总在一起，并形成有价值的报告。2011 年，SAP 公司推出了大数据平台 SAP Hana,农夫山泉则成为亚洲第一个上线该系统的企业。同等数量的数据处理时间由过去的一整天直接提升至 0.67 秒，达到了了实时计算的效果。极大提升了物流效率[18].反观 A 牌轿车，即使消费者已经预定，在等待提车的两个月中，如果竞品有大型促销活动，价差高于违约成本，那么很有可能造成客户的流失。由此可见，大数据用于优化用户便利性是可行的。
4.沟通。互联网大数据将企业和消费者之间的距离拉近了，过去，广告是企业向用户的但方面沟通。过去，如果消费者对产品有意见或者是建议，主要的渠道就是打投诉电话，而在信息社会，企业可以通过互联网大数据直接了解消费者在想什么。比如宝马通过语音识别系统，可以辨识出用户的需求，爱好。因此，互联网便捷的特点，配合大数据技术快速处理数据的能力，极大缩短了消费者和企业的距离，加强了二者的沟通[19].
通过以上的分析，我们可以得出结论，在这个数据量飞速提升的今天，大数据技术可以带给我们全方位的提升。对于 4C 营销理论的每个模块，大数据技术都可以帮助我们进行优化，由此我们可以认为，在我们的营销管理流程中，加入大数据技术的支持，是可行的，也是我们必须要去尝试的[20].
3.3.2.2 基于公司运营基础的可行性分析
1.运营基本情况。ASD 公司是具备一个公司完整的组织架构和流程，配合严谨，公司不仅有销售，售后，网络，市场等业务部门，更有控制，人事等后勤保障部门。多年以来企业运营稳定良好，本次优化是建立在原有组织和流程的基础上，不对原有的组织和流程进行大规模的改动，只进行优化，没有动摇企业运营的根本，因此具备优化的基本条件。
2.人才资源。ASD 公司平时非常注重人才的引进和培训。2013 年公司新招营销专业大学生 20 人，数据分析类专家外聘 5 人；2014 年公司新招营销专业，数据管理专业大学生 35 人，具备电商工作背景社招人员 17 人。2013年，公司培训人日达到了 2361 人日，其中营销类和数据类占比 4.5%;2014年，公司培训人日达到了 2978 人日，其中营销类和数据类占比 4.7%.因此具备人才基础[21].
3.公司预算。2015 年 ASD 公司咨询费用预算 5 亿元人民币，而包括 IBM,麦肯锡，SAP 等国际着名咨询公司对于项目的报价大致为 1000 万人民币左右，即使加上硬件的采购和后期的培训，也足够支撑[22].
4.外部资源。ASD 公司长期与 SAP、IBM、麦肯锡、罗兰贝格、新华信等咨询公司，百度、阿里巴巴、腾讯等 IT 公司，汽车之家、爱卡汽车、太平洋汽车等网站有密切的合作，外部资源丰富。
