汽车之家：用数据打破一切常规

　　2018 年，中国车市结束了多年的持续高速增长，首次出现了销量下降。2019 年，中国汽车市场进入第二个风雨飘摇的年头，销量表现更加不容乐观。如何活下来，成为了摆在每一个汽车厂商面前的问题。
　　正如知名咨询公司盖洛普的管理学经典书籍《首先，打破一切常规》一书所言，面对不确定性，如何打破常规，识别优势，准确定位，扬长避短是成功的关键。这一点不仅适用于管理者，同样也适用于车企眼下的困局。
　　市场进入是否依然蒙眼狂奔？用户画像是否依然一成不变？产品研发是否托付于冗长迟滞的传统调研？新车推出是否仍旧“上市即巅峰”？广告营销是否还在用地毯轰炸？渠道电销是否还全靠人工坐席？售后服务是否依旧不闻不问？……
　　车市面临变局，传统常规的手段显然已是明日黄花。汽车之家基于大数据所构建的覆盖汽车产品全生命周期的解决方案，正是为汽车行业应对眼下变局，打破一切常规，提供了一种选择，在面向不确定性的未来中给出确定性的答案。
　　
　　市场：愈发复杂的环境下，如何判断竞争态势？
　　中国汽车市场规模巨大、发展迅速，在售的车型也日新月异、竞
　　争异常复杂激烈，传统的级别划分已经无法满足汽车厂商对于产品精确定位、营销精细化管理的需求了：同一级别的车系彼此之间可能定
　　位相差很大，并不存在直接的竞争关系；而一个品牌在某个细分市场之下布局多个车系的情况也十分常见，但当前的分级标准却无法进一步将其加以区分；另外，新车上市、促销降价等营销活动对汽车产品
　　市场定位的影响也无法在当前的分级标准中得到解决。传统的分级标准，主要依赖于车型的尺寸、动力水平等物理属性，这样既缺乏灵活性，也难以在各分级体系中形成统一标准。大数据时代，当然是基于用户大数据背后所体现的用户行为——用户认为哪些车应该被分为一类，那这些车就应该成为一类——这是用户“用脚投票”的结果。

　　2018 年，中国车市结束了多年的持续高速增长，首次出现了销量下降。2019 年，中国汽车市场进入第二个风雨飘摇的年头，销量表现更加不容乐观。如何活下来，成为了摆在每一个汽车厂商面前的问题。
　　正如知名咨询公司盖洛普的管理学经典书籍《首先，打破一切常规》一书所言，面对不确定性，如何打破常规，识别优势，准确定位，扬长避短是成功的关键。这一点不仅适用于管理者，同样也适用于车企眼下的困局。
　　市场进入是否依然蒙眼狂奔？用户画像是否依然一成不变？产品研发是否托付于冗长迟滞的传统调研？新车推出是否仍旧“上市即巅峰”？广告营销是否还在用地毯轰炸？渠道电销是否还全靠人工坐席？售后服务是否依旧不闻不问？……
　　车市面临变局，传统常规的手段显然已是明日黄花。汽车之家基于大数据所构建的覆盖汽车产品全生命周期的解决方案，正是为汽车行业应对眼下变局，打破一切常规，提供了一种选择，在面向不确定性的未来中给出确定性的答案。
　　
　　市场：愈发复杂的环境下，如何判断竞争态势？
　　中国汽车市场规模巨大、发展迅速，在售的车型也日新月异、竞
　　争异常复杂激烈，传统的级别划分已经无法满足汽车厂商对于产品精确定位、营销精细化管理的需求了：同一级别的车系彼此之间可能定
　　位相差很大，并不存在直接的竞争关系；而一个品牌在某个细分市场之下布局多个车系的情况也十分常见，但当前的分级标准却无法进一步将其加以区分；另外，新车上市、促销降价等营销活动对汽车产品
　　市场定位的影响也无法在当前的分级标准中得到解决。传统的分级标准，主要依赖于车型的尺寸、动力水平等物理属性，这样既缺乏灵活性，也难以在各分级体系中形成统一标准。大数据时代，当然是基于用户大数据背后所体现的用户行为——用户认为哪些车应该被分为一类，那这些车就应该成为一类——这是用户“用脚投票”的结果。
　　汽车之家基于用户的行为大数据，应用复杂网络算法，将全市场的竞争关系通过可视化的手段展现出来，首创“市场竞争格局图”，第一次将汽车市场上千款车型之间错综复杂的竞争关系直观清晰的展示出来。同时，通过聚类分析和隶属关系的计算，将乘用车市场细分为近百个更为聚焦的族群。每一个细分族群代表了其背后用户的一类需求，这样既可以实现更为精准的车型定位，也可以描述车型跨族群竞争的复杂情况。
　　

　　在激烈的竞争环境下，汽车厂商需要不断用差异化的产品来获取相对竞争力，用户也在越来越丰富的选择中不断提高了对产品的要求。因此，乘用车市场不断细分再细分，车型在不同生命周期阶段的市场定位也会有所变化。随着时间推移，通过竞争格局可以观察到车型定位的变化趋势以及整个市场中各族群的扩张与收缩、分裂与合并、诞生与消亡，并藉此判断市场未来的需求趋势，为市场机会的发掘、产品规划、市场进入的判断提供参考依据。
　　

　　从竞争格局的发展看，运动化的车型逐渐从主流车型产品中分化出来，形成运动型小竞争圈子，这一趋势也从轿车市场发展到 SUV
　　市场，在各级别 SUV 市场都有运动车型的竞争圈出现：从宝马 X6
　　代表的豪华中大型运动 SUV 市场，到最近分化出来的豪华紧凑型运动 SUV 市场，甚至这一趋势也蔓延到非豪华的主流外国品牌所在的中端紧凑型 SUV 市场和中国品牌所在的经济紧凑型 SUV 市场。吉利星越、长安 CS85 Coupe、哈弗 F7x 等车型在前一阵子密集上市，未来还将有更多的类似车型出现。
　　

　　相较整个乘用车市场而言，MPV 虽然一直不温不火，总体销量占比不高，但事实上中国的 MPV 市场也在不断的演化、细分为多个竞争圈。中国 MPV 产品的源头，主要有两个：一个是真正的商务 MPV，比如别克 GL8，这也是中国用户对 MPV 车型最早的认知；另外一个源头却是看似毫无关系的微客，并且衍生出来很多细分竞争圈。两个起源、殊途同归，共同构建了极具中国特色的 MPV 市场。
　　随着二孩政策的全面放开，七座车型开始流行。同样价位的七座车型，MPV 要比 SUV 更为实用、舒适。而 SUV 的不断城市化，也使得用户对 SUV 的执念也在一定程度上转向了 MPV。2017 年别克GL6 的上市，重启了家用 MPV 市场，于是一直坚持在市场前沿的大众途安不再孤单。中国品牌也乘势而起，比亚迪宋 MAX、传祺 GM6、吉利嘉际，共同开启了中国品牌 MPV 家用化的时代，而此前以空间大、价格便宜为卖点的客货两用 MPV、货运 MPV 市场则迅速萎缩。
　　

　　用户：如何洞悉结构不断变化的用户？
　　在市场竞争激烈、产品迭代频繁的当前，汽车厂商前所未有的重视用户，“用户画像”成为各项研究不可或缺的一部分。但传统的所谓“用户画像”并不能实现描绘用户特征、了解用户偏好、获取用户购车诉求的目的。事实上传统的用户画像只是小样本条件下对用户特征的一种具象总结，用某一接近群体平均特征的用户来代表群体，这样既无法完整描述用户的特征分布，也会损失掉用户的个性化需求。大数据的环境下，可以实现全量用户特征的描述，不需要用典型用户代表整体，因此可以兼顾整体用户特征和需求偏好的趋势，以及小众个性化需求的深入探究。
　　汽车之家基于用户的特征(U)、价值(V)、需求(N)，首创 UVN模型，将用户细分为近 50000 个细分群体，并在此基础上进行再次聚类、形成战略分群。通过 UVN 模型，可以实现快速洞悉目标用户
　　

　　群体的人群分布构成、特征描述，为汽车市场研究、产品研发等业务提供用户分析的解决方案，并实现与新车上市、营销传播等业务中用户运营的无缝衔接。基于 UVN 模型的用户分群，贯穿于汽车产品生命周期各阶段，并在各项业务中发挥重要作用，成为汽车大数据分析的基础。
　　大数据之所以称为“大数据”，并不仅仅是数据量大而以，而是客观记录、基于过程、连续的、可回溯的海量数据，更可以汇聚多种数据渠道、整合多种数据结构，甚至与传统调研数据相融合。汽车之家的用户量巨大，DAU 达到 4300 万的规模，因此基于汽车之家在线调研平台可以灵活、快速、大样本的获取用户对各种问题的判断与反馈，并且可以结合 UVN 模型定向投放给目标用户，提升调研结论的针对性。将汽车之家在线调研平台获取的调研数据与用户的线上行为数据、文本态度数据打通，可以更立体、全面的挖掘用户需求和偏好。
　　

　　另外，也可以基于用户的位置信息进行统计，不仅能实现用户的位置和出行偏好分析，也为线下的广告投放、活动策划、营销网络规划提供数据支持。
　　产品：如何提升产品竞争力，满足用户的诉求？
　　汽车产品研发是汽车厂商非常重要的一项工作，但周期长、投入大、风险高，因此如何精准的把握用户需求、定义自身产品与竞品的相对优势就成为非常重要的问题。此前，汽车产品研发中的研究输入主要依赖各类传统调研，受制于样本量和方法论的限制，传统调研(小数据)往往存在以偏概全、管中窥豹的风险，且由于研发周期较长，面对期间上市的新竞品、不断变化的用户需求，也很难做出快速响应、及时动态调整。基于大数据的分析，则可以解决以上问题。
　　相较于用户在定量调研与定性访谈中声称的内容，用户行为所展现出来的特征更能代表其真实的态度和偏好。比如对于配置的需求和偏好，在传统调研中，难以通过定量问卷对几百项配置进行一一测评，一方面用户面临大量枯燥的问题时很难客观作答，另外也很难完整还原自己购车时的真实想法，并且面临诸多级别市场、品牌，甚至车型，很难通过足够多的样本量来交叉测评。但在大数据的环境下，则可以解决这一问题。用户在汽车之家进行车型之间的配置参数对比时，会在各项配置所在的位置上停留不同的时间，因此统计鼠标在各配置上的停留时长的比例，可以分析出用户对各项配置的关注程度，进而为车型配置版本定义提供数据参考。
　　

　　除了用户行为，用户在口碑、论坛中分享、讨论的内容，也可以通过文本挖掘技术和指标体系，将用户的声音(VOC)整理成为定量数据，我们称之为用户的态度数据。通过用户态度数据，既可以了解用户对汽车产品的评价，并与竞品对标、分析产品竞争优劣势，也可以了解用户的偏好以及未满足需求。
　　

　　另外，通过用户对产品造型的评价，也可以实现汽车造型风格的分析。对于造型风格的审美偏好，用户之间存在差异、见仁见智，但通过大样本量的统计，则可以得出市场整体的评价结果。因此既可以用来准确评判不同车型在用户心目中的造型风格，也可以通过历史数据分析用户的造型偏好趋势，为汽车产品开发中的造型设计提供参考。
　　综合数据资源，汽车之家打造“车智库”平台，从市场、用户、产品、品牌、营销等多个方面为汽车产品研发提供数据输入，确保在研发过程中的全面性、时效性，助力汽车厂商探索市场机会、确定车型战略定位、圈选竞争对手、锁定目标用户、挖掘用户需求痛点、定义产品造型方向与配置策略、对标竞品、继承品牌 DNA、制定营销卖点，打造更具竞争力的汽车产品。并且实现营销诉求在研发端的前置、产品卖点在营销端的有效传递。
　　

　　上市：如何把握节奏，争取最佳的可持续效果？
　　在一款车的生命周期中，上市绝对是最为重要的一个环节，就如同婚礼是人一生中最为闪耀的高光时刻。根据汽车之家对历史车型大数据的统计分析，新车上市期间的流量高度，在很大程度上会影响其“一生”的整体市场表现。另外，上市期间的传播节奏也相当重要。
　　对于多数上市车型而言，由于上市前并没有进行足够的前期传播、没有给足够多的用户披露充分的信息，会导致该车型仅在上市当天通过媒体的上市报道为用户带来短暂的信息轰炸，但上市之后就迅速销声匿迹、被其他上市新车抢走风头。这不仅对市场新兵至关重要，即使是热门品牌、有历史传承的换代车型也是如此。如果上市前期缺乏有节奏、持续的传播，就无法将信息充分有效的传达给真正关注甚至有购买意愿的潜在用户，造成新车与用户擦肩而过的遗憾。在汽车产品极大丰富、用户获取的资讯高度冗余的当下，酒香也怕巷子深。、
　　
　　好的上市策划，能够为上市新车带来持续的用户关注。从上市前有节奏、策略的信息披露，牢牢吸引有潜在需求的用户，到上市后高潮迭起的持续发酵，并能够将新车的价值与魅力有效的传达给真正的潜在用户、保持新车的市场影响力。

　　汽车之家的智能上市业务，可以基于大数据挖掘出用户的核心诉求、匹配最佳的上市策略，充分挖掘产品的魅力、为目标用户定制传播内容。一方面让用户在海量的资讯中快速的看到自己感兴趣的内容，另外也将产品的价值有效的传递给用户，实现双赢。基于智能化精准投放，相当于把新车上市活动由一个时间点，扩大到一个面，避免潜在客户错过相关资讯。同时，也能够通过内容探针实现内容投放效果的监测和校验，不断修正和优化投放内容，实现上市效果的最大化。
　　
　　营销：如何精准触达潜在用户、提升转化效率？
　　随着资讯的发达、传播渠道的丰富、智能手机的普及，用户对生
　　
　　活中各项事务的效率也有了更高的需求。传统的广告传播模式在一定程度上使得不加筛选通投的内容成为用户意识里的垃圾资讯，而商家获取有效潜在用户的成本和难度也在不断提高。尤其对于汽车这种价值高、购买决策周期长的商品，如何实现与用户的有效沟通就显得尤为重要。
　　此前，汽车之家以营销漏斗为核心打造了车智云大数据平台产品，为汽车厂商的传播、营销提供了重要的数据分析、监测工具。在此基础上，汽车之家又推出智能营销业务。智能营销，基于 UVN 模型将用户进行细分，结合用户购车的核心诉求，识别最佳转化路径，进行精准、个性化的广告营销与内容营销，通过多种形式的资讯内容的组合投放，采用差异化的沟通策略，有效的提升用户的信息获取效率和体验感受，实现心智占领。同时，也提升厂商传播价值的有效触达，提升用户转化率，进而提升整体的营销效果。

　　网销：如何把握潜在用户，射好签单前的临门一脚？
　　面对有购买意向的线索用户，优秀的客户服务能力是关键。针对传统业务的痛点，智能化到店邀约通过智能外呼清洗平台筛选优质线索用户，并结合用户画像和智能辅助工具提升人工坐席的服务质量，进而提升到店邀约转化成功率。同时，得益于完整的 400 客户信息记录，还可以对战败线索进行有效利用、二次挖掘潜在价值，进一步提升转化率。

　　针对渠道网络，400 云接待助力商家客服能力的提升，AI 智能写作和 AI 创意标题为商家创造更多的曝光机会，智能化网络运营提供了全面的智能化业务工具，实现 DCC 全业务链服务检核。一系列的智能化工具为汽车厂商提供了有效的经销商运营管理工具，通过厂商与汽车之家的数据联动，解决网络运营痛点、提高网点全网线索运营能力。
　　服务：如何快速响应用户痛点，提升用户体验？
　　随着用户的不断成熟，其对汽车的核心诉求从此前的价格和产品功能，逐渐转向品质和服务体验。用户买车过程中希望获取的资讯内容，也早就不满足于产品的配置对比和询价了，口碑、论坛里车主与其他网友的切身体验感受成为他们购车决策的重要参考依据。并且中国汽车用户尤其乐于分享，在购车之后会再将自己的决策经历和使用体验与更多的用户分享。另外，用户通过互联网对汽车产品服务进行吐槽、投诉，也是其发声的一个重要渠道。因此互联网也是汽车厂商监测舆情、收集用户反馈、与用户沟通、解决问题的重要渠道。
　　汽车之家积累了海量的用户口碑评价、提车作业、吐槽分享。通过文本分析技术和指标体系，汽车之家将这些文本内容整理成定量数据，打造了 Smart QM 产品，帮助汽车厂商及时发现和解决问题，同时通过对比分析竞争力差异、为产品的改款及换代提供参考依据。
　　2019 年 3 月，汽车之家又重磅推出“汽车服务投诉平台”。用户可以通过汽车之家 App 和汽车点评 App，对“销售、售后、质量”三大类问题进行投诉。这不仅为用户搭建了一个对于服务的点评和发声的渠道，使其能够快速、妥当的解决自己的问题，也帮助厂商系统化、及时的了解改善用户的服务体验和评价，从而提升自身的品牌形象和口碑，博得更多用户的信任与青睐。
　　

　　总体而言，有了大数据的助力，在汽车产品生命周期的各阶段，都能够实现不同程度的成本优化、效率提升，形成对传统业务的一系列突破：样本量的突破、真实性的突破、时效性的突破、分析颗粒度的突破、交叉维度的突破、方法论的突破、可视化的突破。
　　基于大数据，汽车之家已经构建了一套完整的大数据解决方案，覆盖汽车的市场进入、产品研发、新车上市、营销推广、售后服务等生命周期全过程。汽车之家的大数据产品服务体系，旨在连接汽车用户与汽车厂商：一方面将 C 端的诉求、偏好系统化的反馈给 B 端；另外也通过服务 B 端，让 C 端受益。这也是汽车之家“为消费者提供优质的汽车消费和汽车生活服务、助力中国汽车产业蓬勃发展”的使命。
　　
　　