京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
汽车营销中的大数据味道
随着互联网时代的来临,汽车企业的营销策略正在发生着变化,数字营销似乎已经成为汽车企业的必修课。车企营销越来越看重两点:一是是否能够精准到达目标消费群体,二是是否具有较高的潜在客户转化率。
随着互联网时代的来临,汽车企业的营销策略正在发生着变化,数字营销似乎已经成为汽车企业的必修课。车企营销越来越看重两点:一是是否能够精准到达目标消费群体,二是是否具有较高的潜在客户转化率。
实际上,在一些互联网与IT企业那里,数字营销中最为关键的信息已经可以被精准地送达到目标人群,其效果也可以被量化。如在一些网站的搜索引擎上,根据网民对汽车相关产品的关注度,即可知道当下最为流行的整车产品是什么,最为畅销的汽车养护用品是什么,一线城市与二三线或三四线城市关注点有何不同等问题。
真实转化当为先
对于车企而言,在针对人群的精准营销之后,企业最为关注的当属转化率,即把目标人群转化为真正客户的能力。
在前不久于重庆举办的“2015全球汽车论坛”上,来自长安汽车、德勤咨询与汽车之家的几位专家对于车企用大数据建立市场营销的策略谈了自己的看法。
汽车之家副总裁韩松介绍,假设某车主都在长安汽车买了某一款产品。如果用汽车之家的大数据,就可匹配分析出这个用户,在购车前6个月甚至前一年购买了什么品牌产品?关注什么车型?浏览论坛、资讯的时间分别有多长?在这期间一共关注了多少产品?在哪一个阶段决定下订单,最后在哪一个时间点购买完成消费动作。
这一切基于用户的基础分析,最后形成购车属性,它可以帮助主机厂真实还原消费者的决策动机。
其实,基于大数据的场景有三个:检测、发现、预见。韩松讲起了一个经常会发生的现象:“通常情况下,每一个厂商或者他们出的每一款车都会锁定自己的竞争对手。一个非常有意思的现象是:主机厂在前期传播的时候完全选错了对手,而消费者选择的是不同的品牌和几个不同的产品,这样导致厂商在营销策划上有偏差。”
注重数据的完整性与时效性
作为搜索引擎或网站的搜索接口,搜索作为消费者信息主动获取的首选入口,通过借助cookie实现追踪,帮助汽车厂商有效获取消费者行为数据,并借助大数据专业分析技术,实现消费者“画像”,从而有效地实现消费者洞察,让汽车厂商更好地了解目标受众感兴趣的车型,从而能相对精准地把握营销时间、地点来进行广告投放,实现真正意义上的精准营销,这是近几年相当多的厂商经常做的事情。
德勤中国汽车行业管理咨询主管、合伙人何马克博士表示,根据大数据统计的结果,中国有3亿年轻人,都有购买汽车的计划。在国外只有40%的消费者对经销商的体验感兴趣,愿意从经销商那里购买,但是在中国这个数据可能会达到60%。
对于大数据与汽车营销,尤其是潜在消费者能否转化为现实用户的问题,来自长安汽车产品策划部的副部长余成龙博士有他自己的看法:“不管是工业4.0也好, 哪怕是将来进一步发展到更高层次,作为一个企业来说还是要生存,生存的根本就是用户。如果没有用户买单,哪怕这个企业跑得再快,还是没有用。”
对此,韩松表示,汽车之家从一个用户最开始关注车,到选车、用车,关注他/她的整个消费周期,只有把消费者各个环节的行为数据包括互动数据、交易数据都拼凑在一起,才能形成一个完整的“画像”,这样才能在维持和保住客户上具有更加主动的能力。因此,最为关键的除了数据量,还有数据的完整性。
同时,韩松也提醒,大数据如果分散在各个数据公司当中是没有任何价值和作用的。如果某个消费者的各种信息分布在各个相关公司的数据库里,都不能发挥足够的作用。如果大家都以透明开放协作的状态,把这些拼接在一起,才会出现立体的形式。
对于数据的时效性,韩松也表示,可能大数据的结果就是在二三个月之内有用,过了3个月消费者的倾向可能就变了,也就是说之前的结论可能完全是错的。这就需要主机厂在营销应对上,甚至在产品的匹配上要有快速反应机制,而这个机制现在大多数厂商不完全具备。
未来汽车本身也是数据产业
对于包括后市场在内的整个产业链而言,未来汽车产品本身可能将不再是汽车企业的主要盈利点,汽车产品上所搭载的定制化服务,以及用户在使用服务时所产生的行为数据信息,才是未来汽车生态链中的最大盈利因素。大数据企业AdTime认为,以分析用户需求为目的客户“画像”是目前很多汽车企业正在探索的方向。
汽车数据营销通常是多方面的,一是利用汽车营销数据来提升经营效益,帮助汽车企业实现更高的销售效率,同时简化内部规划和执行流程;二是优化跨渠道的客户体验,开辟多渠道来获悉用户体验方面的信息,并集中进行整合与分析,创造出新的服务模式;三是基于用户信息进行的数据增值性服务尝试,比如汽车企业可通过用户信息,预测车辆将要去哪儿以及去的原因,从而为用户提供合适的服务和广告资讯。
AdTime认为,汽车大数据的定制化推送服务能够成为现实,汽车将成为互联网时代的另一种重要终端,未来可能改变的将不仅是汽车行业的商业模式,还将带动更多消费类行业的营销渠道。同时,这种基于汽车数据的互联互通,会为智能车载和交通互联以及车联网的实现提供基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21