随着数据分析能力的提高，预测分析正演化为一种有力的工具，可以大大提升预测效率以及运营和绩效。但挑战在于，汽车制造商是否能玩转这些海量的知识和经验数据。数据分析可以把这些信息融合起来——不论是“机器可读的”数据集，还是非结构化数据如视频、录音或文本。只要处理得当，效果将令人称奇。以下总结了文中的主要观点和发现：
对于数据的爆炸式增长，德勤认为企业大数据应用的重点不是在于如何获取更多的数据，而是围绕业务目标，具体业务问题，通过大数据分析的手段进行深入分析并解决问题。企业在构建大数据应用时，应从企业的业务战略和IT战略出发，构建大数据应用的顶层框架设计，需要IT专家、业务专家以及算法专家的密切配合。
随着客户越来越依赖社交媒体和互联网进行研究与沟通，汽车制造商们必须重新思考并改进在整个销售流程和商品持有周期间与购买者的互动。数据分析和信息管理能解决主要利益相关方（运营部门、管理部门或高层主管）各自对客户数据的特殊需求与问题。而客户细分是利用客户数据的关键步骤。我们认为，要做到有效的客户细分必须目标明确，并进行详细的研究设计，从而形成可实际操作的洞察。
客户保留率是一项关键的业务绩效指标，要全面加大客户保留力度，主机厂需要深入理解客户行为，确定最具吸引力的客户体验。在德勤， 我们通过“ 四墙突破法”来驱动价值，即有目的的规划、数据分析架构、建模能力、互动行动，让数据分析符合现实需求，并得出更有意义的结果。
车企间的竞争日益激烈，各自为品牌优势、市场份额和利润增长而奋战，市场条件的波动也大大增加了营销和销售计划的复杂性。汽车主机厂需要更深入地了解市场和客户，从而更有效地管控营销开支和制定决策。根据我们的经验，用统一的指标制定激励计划有助于主机厂改进战略规划，提高可变营销费用的回报率。战略规划和绩效管理流程的关键在于持续的营销组合分析，可以确定并衡量能有效推动增长的激励计划。
汽车制造商要想成功降低供应链风险，就需要对他们列为最关键的风险领域进行战略考虑和长期规划。根据我们的经验，能有效管理供应链各层级风险的汽车制造商会获得竞争优势，并能更好地推动增长。实现这些目标的核心在于，利用汽车制造商手头庞大的数据库，运用供应链高级分析规避供应链风险，并通过管理风险获得回报。
现在的质量预测分析有助于及早发现并解决质量问题，从而提高质量管理团队处理客户满意度和质量控制问题的能力。成熟的分析系统可以处理大量数据并提供各种分析方法，提前发现潜在缺陷，抓住机会准备合适的弥补方案。质量预测分析系统的引进将大大改变召回管理，大幅提高效率，最终节省大量的保修成本。
面临来自股东、监管机构和消费者的巨大压力，汽车制造商必须设法加强自身的产品质量、安全和召回管理能力。根据我们的经验，包括流程改进、运营策略、高级分析与可视化以及财务在内的先进能力，能够确保汽车制造商更好地管理质量和安全问题及召回。
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