车企纷纷利用大数据卖车 寒冬下汽车销售迎来增长拐点

　　车企寻求利润突破，关键点在于找到用户并盘活用户

　　伴随汽车行业的发展，中国汽车产量由2007年的0.57亿辆，到2015年1.72亿辆保有量，汽车销量8年间增长了10倍，2015年中国成为世界第一大汽车产销大国，但是产值增长的同时利润率却急速下滑。如何突破营销困局，成为车企急需解决的问题。而其中最重要的问题是：我的消费者去哪了?如何提升与消费者的沟通效率?如何更好的为消费者服务?如何盘活企业沉睡的CRM资源?

　　以往消费者模式下，汽车销售是一锤子买卖，车卖出后，车企与消费者的关系也结束了。加上长久以来车企的C端用户资源往往掌握在经销商手里，车企自身并没有活跃的用户群，但因市场活动积累下来的CRM库用户资源倒也不少，如何盘活现有用户资源，并找到那些有购车意愿甚至有汽车后市场需求的用户，再与用户建立紧密联系，这对于车企来说很艰难，但也很重要。

　　企业突破的关键点在于找到目标用户，并盘活用户。拿盘活用户来讲，不管什么行业都会产生大量用户数据，用户数据(资料)会随着企业规模不断变大甚至可以用海量来形容，比如车企、房产、金融、教育等，这些数据在企业手里是成本还是资产?如果是资产意味着数据可以变现，能挣钱，能流通。如果是成本则是花钱建系统，养工程师，躺在服务器上费电还得伺候着。

　　不了解消费者，就没法盘活，如果你知道消费者近一周有精准的购买需求，根据对用户的了解，推送更有效的优惠活动就能更大程度促成购买，实现用户数据变现。这跟传统广告或线上媒体渠道的盲投是完全两个概念。一个是开放式投放，一个是漏斗式筛选用户再建立点对点的投放。

　　大数据如何通过技术处理，筛选出有价值的用户?

　　大数据要实现对用户的研究与分析，首先必须基于海量的数据源，也就是说只有拥有数据源的大数据平台公司才能做到这一点。量江湖在开展数据分析之前，通常会整合企业内部数据和企业外部数据，企业内部数据包括Crm、dms车企路演、车展、市场活动、电视节目等所有留资用户;全网外部数据则是通过检测用户浏览内容、评论、移动设备、汽车自媒体、汽车评论、车型提问、品牌口碑、搜索等抓取的潜在用户。

　　如何将汽车数据资料变为数据资产，并产生变现?这其中最重要的是将采集到的数据进行技术处理。第一步数据清洗，将超出正常范围、逻辑不合理、自相矛盾的数据，无效值、缺失值清洗掉;第二步数据融合，以消费者为中心，使用关联规则和设备指纹技术，将设备号、邮箱、社会学特征、兴趣、行为、商品等数据信息有机关联，并实现结构化;第三步脱敏，删除所有敏感信息、隐私信息，最大限度保护消费者隐私。经过三步处理的数据全部存储到数据仓库，再利用机器学习对数据进行建模分析与预测分析，不断发掘出数据中潜在价值。

　　以汽车大数据购买习惯为例，量江湖针对样本用户在电商类网站的购买三大周期：前(浏览，搜索)，中(浏览、比价、提问)，后(比价、下单)，通过机器学习得到的特征对购买习惯数据进行研究，从而建立相应的购买习惯预测模型。模型建立后，通过大数据算法进行训练模型，比如品牌关注、浏览至购买时长、比价权重、频次、优惠权重、购买额度、退货频次等等这些分类对模型进行调整，最终预测出用户是理性消费?冲动性消费?习惯性消费?还是经济性消费等。

　　通过大数据对用户的研究与分析，最终车企能清晰地知道用户的消费意识、网络轨迹、喜好、性格、精准消费线索等。如此一来，就能有的放矢的开展诸如销售、产品推广、促销、活动、服务改进、优化媒体策略等营销动作，就不愁销量，不愁KPI了。

　　大数据对用户的研究，最终目的是帮车企实现价值变现与价值循环

　　通过大数据挖掘技术，以消费者为核心，可以为企业提供用户洞察分析、扩大销售线索量(比如提供直接的销售线索)、冷线索激活、车主信息补全、触媒习惯分析、线索级别判断等六大服务，将多场景、多维度、多种行为的数据与企业CRM数据、消费者留资等信息有机融合，实现对用户的全面了解，使之成为有价值的资产。

　　冷线索激活是为了帮企业获取高质量的潜在客户，以量江湖与某高端汽车品牌的合作为例，2014年，CRM开始线索核实流程，截止2015年6月，统计发送给经销商超过10万条销售线索，基于这些数据，开展为期三个月的冷线索激活项目。活动期间激活超过700条合格的销售线索，并最终实现5%的销售转化率，对于高端车的销售，这是一个比较高的转化率了。

　　另一个是利用现有数据库挖掘有意向的购车客户的线索获取项目，该项目针对该品牌全系车型，整合数据源进行全网数据挖掘，开展为期三个月的线索获取项目。活动期间共获取高意向潜在客户数据量2700余个，其中将近700条合格的销售线索，并最终实现5%以上的销售转化率。

　　车主数据补全则是为了让车主信息更为完整，受现有数据收集渠道的限制(数据清洗、CRM、活动，DMS等)，无法有效的完善字段缺失，通过车主信息补全项目实现对该品牌车主标签数据拓展的目的，项目从社会学特征数据(10个字段)、价值观数据(12个字段)、触媒习惯数据(6个字段)三方面进行，完善13万车主标签信息。以便为企业各个部门的数据应用提供数据支持，比如市场部、运营部、销售部等等。

　　大数据不是高空楼阁喊口号，它真正的价值在于发现数据价值，并将数据变成金子，数据变现与价值循环才是根本所在。比如说你现在有一个5万人的CRM库不知道如何盘活，通过大数据技术对用户进行建模-分析，锁定近期有购买需求的5000人进行精准广告触达，或将大数据处理过的潜客线索交由销售环节进行转换，不仅成本低，转化也更高。甚至可以通过全网数据分析，抓取到竞品的目标用户，通过促销优惠把竞品的用户转为自己的用户。

　　就这样，原本躺在服务器里费电的资料被大数据技术盘活，形成了不断有新鲜资源补充的数据资产、数据资本和资金的生态闭环，我们称之为“三资循环”，并为企业生态链条上的市场部、销售部、衍生业务部、售后服务部、生产部等的各个环节提供强大的数据服务支撑。大数据三资循环体系，最终协助企业构建全新价值循环链，帮助企业实现销售变现的同时，全方位提升竞争力，突破市场困局。

　　数据建模与用户价值分析，必须基于对行业的深度了解

（编辑：应用网_丽江站长网）

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