無論在股市還是車市上，新能源汽車早已站在了舞臺中央。 在一臺臺爆款新車的背後，是造車新勢力們產品力和技術力的強強聯手，更是數字營銷和直營的絕妙組合。早在 2021 年，造車新勢力們就已基本完成了銷量的“原始積累”。根據各品牌的官方資料， 以“蔚小理”為代表的造車新勢力 Top3 年銷量均已突破 9 萬臺，無限接近於 10 萬臺的里程碑。

一條汽車產線維持正常運轉的盈虧線約在每年 5 萬臺，而每年近 10 萬臺的銷量則意味著，這些造車新勢力的頭部企業大概率已經跨過了產品盈虧線，能夠開始在“生產-銷售-研發”的正迴圈中實現自我發展。

當然，“蔚小理”們之所以被稱為造車新勢力，除了其動力形式之外，另一大重要原因便在於對直營模式的青睞。

新能源汽車，新的直營銷售模式

相較於傳統的 4S 店模式，造車新勢力偏愛的直營模式裡沒有經銷商“賺差價”，能夠 在一定程度上幫助車企降低銷售和服務成本，還能通過“直面消費者”（Direct To Customer）來快速獲得第一手的市場和使用者聲音。基於此，車企便能夠根據市場反饋快速調整策略，實現更精準、更靈活的營銷，進而快速開啟和佔領市場，獲得造血能力。顯然，在汽車這條成熟、擁擠且競爭者實力超群的賽道上，快速擴張、快速應變能力對造車新勢力的生存和發展至關重要。

直營模式的優勢淺顯易懂，但這並不意味著它的門檻低。相反，即便對於誕生在數字時代的造車新勢力來說，直營帶來營銷能力大幅增強的同時，暴增的資料量也成為了數字化程式中的重大挑戰， 需要更新、更強的資料技術架構才能平穩應對。

那麼，造車新勢力們如何做好直營之後的市場營銷並取得輝煌戰果的呢？

直營背後的資料挑戰

直營的特點在於車企直接掌控產品銷售、服務和社群維護環節，能夠獲得比傳統模式更多維度、更精準的資料。 但掌握資料只是營銷升級的前提，真正強大的營銷還要看車企怎樣獲得對海量資料的實時分析能力。

以某新勢力車企為例，其營銷系統主要由三部分組成；面向門店經理及銷售人員的實時報表分析系統，面向 C Level 的全新實時業務決策系統，以及並行執行的原有 BI 系統。三大系統根據功能和服務的使用者屬性不同，分別進行不同維度的資訊實時展示和分析，其基礎資料則包含全國銷售網的銷售資料、使用者資料、社群資料以及車輛本身的車機資料等四大類。 顯然，在保證實時性的前提下，如何彙集海量資料並實現有效的管理和分析是整套系統發揮最大效能的難點所在。

包括 MySQL、Oracle 在內的 單機 OLTP 資料庫雖然能夠在分門別類的資料“收納”任務中展現出很好的效能，但在面對多源資料匯聚、海量資料量下的實時分析任務，他們卻無法有效勝任。傳統方案通常採用 Hadoop 、Hive 等大資料離線資料分析平臺，不論從技術角度還是運維角度都比較重，且分析處理時間往往有數小時甚至數天的延遲，時效性較差，無法應對日息萬變的商業競爭環境。

不過這一切都發生在引入 TiDB 之前。

實時資料分析平臺的構建

起初，該車企只是抱著技術探索的心態在虛擬機器上部署了一套 TiDB 資料庫，並搭建了簡單的前端、展示頁面和 SQL 語句以實現部分資料的聚合、檢索功能。通過簡單試用之後，這套執行在虛機上的 TiDB 展現出了良好的穩定性和效能。由此，車企也積累了對 TiDB 的良好印象和基礎使用經驗。以 HTAP 為特色的新一代資料庫，能夠充分發揮一棧式資料服務平臺優勢，行存引擎 TiKV + 列存引擎 TiFlash 可以幫助該企業在同一份資料來源上同時支援 OLTP 與 OLAP 業務負載，簡化資料服務架構，提高系統靈活性。

雙向多元的資料架構

2021 年中，該車企則迎來了銷量爆發，單月銷量突破萬臺，資料分析系統壓力陡增。對 TiDB 的良好印象和現實的業務壓力最終讓車企下定決心，將負責核心資料分析的大資料系統切換到 TiDB。

新資料庫執行在物理叢集上，通過 DM 資料同步工具實現與各個分類 MySQL 資料庫之間的高效資料同步。在全新的實時業務決策場景中，TiDB 能夠支援複雜 SQL 語句，最長的 SQL 甚至超過 1000 行，從而構建資料分析邏輯。而在面向銷售人員的簡單查詢和分析場景中，TiDB 則展現出了非常快的響應速度。當然，並行執行的原有 BI 系統也能夠從 TiDB 中高效獲得資料；既迎新，也利舊。由此，新部署的 TiDB 叢集成為了一個高效能的資料中臺： 同時支援了面向 C Level 的實時業務決策系統和原有 BI 系統 ，並且面向門店及銷售提供實時的資料包表及查詢功能。

實際生產和運維過程中，TiDB 在效能、可靠性、易維護性、可擴充套件性等方面均展現出全面優勢。在體驗到實時業務決策系統帶來的便利性後，該車企還將車輛生產環節中的資料也同步至 TiDB 叢集中， 通過實時分析決策，大大縮短了從下單到提車的整個交付時間，解決了汽車製造中最難的供應鏈效能問題。

通過部署新一代 TiDB 分散式資料庫，該車企使用自己編寫的前端及 SQL 語句構建了一套效能強大、能夠服務多種角色的實時資料分析平臺，圓滿支撐了 2021 年的銷量擴張和營銷能力增長。而以往通過傳統手段構建這樣的實時資料分析平臺，不僅價格不菲，系統實現和後期運維也極為複雜。 由於 TiDB 的開源性質，車企既無需擔心被單一資料庫繫結，也可以在活躍的生態加持下展開對多樣資料應用的積極探索。

資料驅動，洞察先機

無論是海量資料挑戰還是以直營為代表的 DTC（Direct To Consumer）模式，其背後都是資料在現代商業模式中地位的不斷升級和企業對新營銷模式的迫切需求。 而不論企業選擇產品驅動、營銷驅動還是服務驅動，其最終的執行方式也都需切換至資料驅動。這是企業數字化轉型的核心動因，更是數字時代企業生存發展的堅定法則。

要完成以數字為驅動力的動力切換，企業的資料庫就必須要滿足多種需求、應對多變的內外部環境。具備 HTAP 能力的 TiDB 正是企業在這一巨集觀背景下的理想選擇。並且，具備開源特性和極強擴充套件能力的 TiDB 還能將企業切換資料庫的成本和風險降的更低，為企業留足騰挪的時間與空間。

競爭迫在眉睫、時代變遷在即、機遇稍縱即逝，唯有技術進步才能讓企業從容前行。

TiDB HTAP 遇上新能源車企：直營模式下實時資料分析的應用實踐

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