全域营销技术路线的关键要素在于数据流通以及智能决策。

数据流通是指为营销生态内合作伙伴构建统一的数据平台架构，通过营销生态网络构建合作伙伴的价值创造联调，使用统一标准，利用各自的数据实现多源数据共享共用，定义新需求。

智能决策是指通过构建数据智能分析模型，构建数据智能驱动的决策与管理模式，以实现动态战略优化为目标的触点、内容、数据的智能采集、分析、管理和研究，最终实现智能预警预测。

2025年，实现营销渠道的数据共享互通，实现策略优化管理，以数字技术驱动为基础的运营管理决策模式。在数据流通方面，实现销售部门的顶层设计，单个部门或单一环节相关业务的数字化、网络化和智能化发展取得效果，实现对多源异构数据的治理提供标准支撑，实现销售领域中车辆基本数据、车辆使用数据、客户运营数据、设备数据等数据资产在营销生态中50%的企业链间共享。在智能决策方面，针对营销活动实现连续、快速的响应需求的变化，实现用户标签，用户需求推断，信息有效性分析等模型推理性决策，在15%的业务环节中应用智能模型进行决策，模型的准确率在85%以上。

2030年，突破营销生态企业间的数据限制，对产品营销进行预算、营销方案及目标的制定等关键任务实现自动化决策。在数据流通方面，针对营销数据链建立数字化平台，构建用户营销全旅程数字化，实现消费者数据、销售数据、产品数据等全流程数据要素在营销链企业中实时获取，支撑企业建立更加适合的服务体系，为客户提供管家式服务和极致体验，实现客户价值经营驱动，实现数据互联互通，资源动态匹配，实现数据在85%的营销链企业中的流通与共享。在智能决策方面，面向营销业务实现信息渠道分析，内容有效性预测，数据规划等模型推理和预测预警决策，实现营销能力的柔性动态提升，针对不同需求实现调整和细分，针对产品生命周期实现不同营销业务规划和流程的贯通和重构，实现营销任务的自由调整，提升延伸服务和衍生服务创新水平，在30%的业务环节中应用智能模型进行决策，模型的准确率在90%以上。

2035年，通过营销生态方面构建品牌竞争优势，突破圈层，实现跨界价值，企业间实现高度协同，数据共研共用，模型全面影响生态内各个关键企业，形成多机构联合创新机制。在数据流通方面，推动关键业务模式创新变革，构建打通企业外部的价值网络，与利益相关方共同形成新的价值模式，整合汽车销售市场生态圈金融保险数据、消费者数据、零部件数据等，实现数据互换与价值智能化交换，提升生态圈价值智能化创造能力和资源综合利用水平，实现营销价值链中各环节，各任务之间的数据驱动，实现数据在95%的营销链企业中的流通与共享。在智能决策方面，针对营销业务，可以自动执行大量需求变化列表中需求度最高、影响最大的需求，并实现快速交付，从而满足持续精细化细分的用户需求和场景，实现大数据层面的，触点、内容、数据的使用和投入成本决策，可能收益和舆论反应的预测预警，针对关键技术、业务系统，建立措施、制度，实现数据可控，策略可视，运维自动化，在60%的业务环节中应用智能模型进行决策，模型的准确率在95%以上。