京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
汽车也在玩大数据但毕竟不是电商_数据分析师考试
北京的付先生最近开始研究汽车,为购买自己人生中第一台座驾做准备。细心的他发现,在看了若干汽车网站之后,即便是在与汽车无关的页面上,他也看到了比过去更多的同汽车相关的广告。
这并不是巧合,而是他电脑中的Cookies记录了付先生对车的兴趣。这类被昵称为“小甜饼”的文件是用户上网时,网站服务器留在用户电脑中的文本文件。它们很多只有1KB大小,却存储了用户的诸多信息。
大数据改造汽车业态
“地理位置、访问来源、访问时间以及APP的详细信息等,它都可以记录出来。”这些用户本身都意识不到的“互联网足迹”,正在帮助广告业者进行数据分析,更有针对性的捕捉潜在消费者、投放广告。“汽车营销正在步入大数据时代。”吉利汽车数字营销部互联网营销科科长徐见达对《商业周刊/中文版》说。
大数据成为热门趋势,越来越多的品牌厂商和广告营销机构都在发力以大数据为基础的网络营销模式,这些变化也在不断地向传统的汽车营销领域发起进攻。“之前,我们做广告营销凭主观想法多一些,而现在,大多数的营销工作都会围绕数据来做。”徐见达说。2010年,吉利成为第一个在淘宝上开店卖车的汽车企业。开业不到一分钟,吉利准备的第一批300辆车就被拍光。
大数据首先改变的是市场调研方式。通过观察Cookie等方式,广告从业者可以了解到更为客观的情况。“之前的汽车市场调研抽样的样本有限,而且在问题设计和角度选取的过程中,人为因素总是或多或少地介入,这就可能会影响到市场调研的客观性。”电众数码研发中心数字媒体与电商营销咨询总监胡丹丹说。大数据分析不只会分析互联网行为,也会关注人生活的更多纬度。艾瑞咨询集团高级分析师由天宇说,“数据可以更加丰富,比如了解到消费者的消费习惯和周期,兴趣爱好,对人的理解会更加深刻。”
同时被改变的,还有互联网广告经济。现在精确广告投放和推送技术可以帮助汽车厂商进行“针对个人需求的沟通”。当用户访问某个页面之后,数据管理平台可以测算出这个人是否对某一类型的汽车感兴趣。而愿意将广告推送给这类用户的汽车广告主开始竞价,胜出者就可以将自己的广告推送到对方屏幕上。
搜狐汽车事业部数据经理柳鹏对《商业周刊/中文版》说,一些汽车公司已经开始这样的尝试,这样做的点击率可以是传统方法的2到3倍。奔驰为了推广其C系轿车,曾经对特定人群进行定向投放,结果实现了比传统投放方式3倍以上的目标人群覆盖。
徐见达透露,吉利的广告策略已经更加灵活。“最早我们在网站上投广告只能是按照时间付费,一个广告位一天多少钱。”而现在,吉利则可以在需要的时候按照人群的“标签”进行定向投放。比如,推广熊猫这样偏时尚的车型,锁定20到30岁、喜欢时尚的人进行投放。推广SUV车型时,面向关注军事、政治、旅行、体育等领域的用户。“数据帮助我们挑选了正确的消费者,使营销有的放矢。”徐见达说。
大数据时代能够很好地量化消费者的决策过程,分析消费者的生活习惯和方式,“有多少人在浏览经销商网站,不同的车关注的消费者有哪些区别?”数据会给你答案。“它可以帮助汽车企业在适当的时机,以适当的方式,把适当的信息传递给适当的目标客户,并获得预期的效果。”咨询公司缔元信总裁梅涛说。
大众、福特、比亚迪等汽车厂商都在追踪网民的在线浏览轨迹。比亚迪汽车销售有限公司总经理侯雁说,比亚迪已经开始和一些IT公司合作,利用线上和线下的管理系统对客户的信息做统计和分析,同时还专门成立了一个数据化营销部门。目前,以数据追踪分析为导向的广告营销占据了各大汽车制造商广告营销的大额支出,但具体数额汽车厂商不便透露。
未解的难题
大数据为几乎所有行业——当然也包括汽车——的营销工作描绘了一个美好的未来。但是,通往美好未来的道路却并不平坦。“汽车网站或者汽车媒体本身不是电商,他们不掌握帐号。”柳鹏说,“所以,他们甚至不知道这个访客是男是女,只能根据用户的访问行为去猜。”
目前汽车产业掌握的数据量有限,这影响了汽车企业的精准广告投放。各个数据拥有者也处在各自为战的状态,并不愿意分享自己数据。“这让很多数据方面的应用还停留在之前的层面。”由天宇说,“只有数据所有者基于某种商业模式开放自己的数据,大数据应用才会有一个飞跃。”
“最困难的可能是对用户的行为和动机的反推、还原。”胡丹丹则表示,大数据挖掘不仅需要好的工程师,也需要心理学、社会学等方面人才的参与,产品设计者和开发者需要具有跨界的知识结构,才能更好的理解和运用数据,“数据分析和挖掘不仅仅是数据的统计,更需要进行人性和心理的洞察,这是最难的。”
还不要忘了大数据营销所基于的大数据来自哪里——普通消费者。如果个人数据被过度商业利用,就会形成隐私侵犯。“目前,隐私保护还是一个灰色地带。”北京大学新闻传播学院副院长、广告学系主任陈刚说,“大家实际上也有反思。未来需要建立一个最基本的行业规则,就是保护用户的隐私,不要让用户受到骚扰。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07