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
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22