朱勁松:汽車經銷商大數據覆蓋3階段+6場景

2016年11月17日，由易車公司舉辦的2016中國汽車經銷商高峰論壇在廣州長龍酒店舉行。易車集團副總裁、信易互動CTO朱勁松發表了題為《大數據助力汽車經銷商交易與服務》的主題演講。他表示，大數據已經滲透到汽車消費的整個生命周期。對于汽車經銷商來說，大數據的使用可以涵蓋三個階段和六個場景。汽車經銷商為集團或個人商店實施數據驅動戰略有三個步驟：第一步是制定數據戰略并明確目標計劃；二是試點關鍵場景，探索新的應用模式；三是整合內外部數據，推進大數據場景化。

以下是演講稿：

大家早上好！

今天，我借此機會與大家分享我對大數據的看法。

大數據是目前最熱門的話題之一，已經滲透到各個行業。汽車行業也有很多滲透，不僅可以影響汽車的研發、生產和制造，還可以影響整個汽車行業的營銷、新車銷售、二手車銷售和售后服務。我們知道，汽車消費的整個生命周期相對較長。消費者從學習汽車開始，選擇汽車，購買新車，并長期使用。最后，他們用汽車換二手車并進行交易。整個生命周期最初是通過線下實體店和實體服務機構完成的。這些實體店也經過了信息技術改造，現在可以全面統計線下交易和服務行為。由于整個移動互聯網的發展，不僅可以為汽車消費者提供在線信息和購物指導服務，而且目前，通過移動互聯網，它還可以幫助我們的汽車消費者真正實現交易和服務。這是一個巨大的變化，也是我們兩位老板剛才提到的易車3.0的革命。

通過各種在線鏈接，積累和沉淀了大量的用戶行為數據，連接了消費者的整個生命周期。大數據已經滲透到汽車消費的整個生命周期。在汽車大數據的應用方面也有很多嘗試。首先，汽車公司可以使用其大數據平臺來管理數據資產。另一方面，利用數據資產可以幫助公司提供戰略管理咨詢服務，更深入地了解整個汽車行業、汽車公司的產品和整體受眾情況，為消費者提供360度的描述。與此同時，我們也在整個汽車營銷中做出了新的改變，不僅通過購買廣告位進行營銷，還通過精準營銷為城市化購買受眾。每一位消費者都能看到他們想要的促銷信息，同時，在汽車交易和服務過程中，我們也更準確、更精細地操作，分析每一位客戶和受眾的個性化服務需求，我們應該為他提供什么樣的服務體驗。

在產品洞察和消費者受眾洞察方面，易車已經與多家企業進行了深度合作。我們不僅能夠分析汽車公司的產品，而且與我們過去定位產品的競爭對手有著深刻的區別。通過互聯網分析消費者的競爭行為，我們可以真正了解消費者心目中的競爭對手。同時，我們還可以看到汽車消費者的人口統計屬性、興趣和習慣，以及他們的出行習慣。同時，我們還可以反向跟蹤和分析車主的行為。

市場營銷領域也發生了許多變化。如何進行營銷？事實上，這只是與合適的人交談，我們如何才能做到這一點？我們對消費者有著真正的洞察力，知道我們的受眾在哪里。我們精準地瞄準目標客戶，我們還與騰訊的Moments合作。當我們在Moments上為汽車品牌做廣告時，我們也會準確地傳遞它們。

我們剛剛談到了汽車大數據，它現在已經滲透到汽車行業的各個領域，但也面臨著許多挑戰。這些挑戰主要來自兩個方面。第一個挑戰是數據豎井和數據組合之間的矛盾。大數據必須涵蓋更大范圍的數據。然而，在過去，無論我們是企業內部、線上線下，還是企業內部和外部，數據都是筒倉，我們需要整合汽車的數據生產、營銷、售后服務，以及總部和4S店的內部整合。同時，我們需要整合線上和線下的數據，主要是店鋪的CNM，以及線下的各種店鋪和服務。網絡主要涉及消費者在互聯網上與汽車相關的瀏覽和交易行為。對內對外，我們所擁有的，無論是線上還是線下的數據，以及經銷商總部和電子數據，都是關于汽車行為的數據。如果我們真的想360度地描述消費者，我們需要非汽車行為的數據。在這一點上，我們需要整合來自第二方的數據，如供應商和營銷機構。我們還需要整合來自其他媒體的數據，以及sup的資源……

擁有數據的iers使我們能夠形成整個數據的閉環，提供對消費者的360度洞察。

第二個挑戰是觀念的挑戰。我們知道，在任何企業中，團隊和人員的心態在固化后都很難改變。與我們的傳統思維相比，大數據的數據思維概念有三個顯著差異。從數據的角度來看，傳統思維強調自給自足，自己收集和處理數據。在數據時代，我們更加重視開放和交流。我們需要大膽地分享我們自己的數據，以換取我們不擁有的數據，從而真正從數據中產生價值。在應用層面，傳統數據強調大規模生產，一切都有望一蹴而就。事實上，我們需要一種迭代的思維模式來在特殊領域突破，找到使用大數據的場景，探索新的方式，然后充分擴展。在操作層面，過去是一個粗略的決策過程，我們真正使用大數據需要更精細的操作。我們需要通過無法發現的數據來發現內容，以提高我們的整體運營質量。

我們如何面對這些挑戰？接受改變？我們需要一個對行業開放的、具有四個特點的汽車大數據平臺：首先，用戶規模必須大；第二，整個數據范圍應該廣泛；第三，我們的用戶數據行為應該非常活躍；

第四，汽車行業和大數據技術需要行業領先的平臺。正是基于這些挑戰和變化，易車在大數據方面有著長期的積累和積累。我們為中國汽車受眾建立了一個大數據平臺CAA，我們的整個平臺已經規范了所有用戶的行為。目前，它涵蓋了超過1億真實用戶的受眾行為，涵蓋了從學習到選擇、購買和汽車金融的各個方面。該鏈接有效地整合了所有戰略股東的戰略資源，以及易車投資的30多家移動汽車互聯網公司的數據資源。在媒體數據方面，我們有500多家以易車為中心的汽車媒體。騰訊的用戶資源與我們有很強的匹配性，我們也與百度有很深的合作。他們的汽車用戶正在搜索汽車品牌關鍵詞，他們的關注點是什么？他更關注汽車的外觀、內飾和安全性，這些已經成為我們CAA平臺中非常重要的數據資源。我們的電子商務交易數據顯示，我們目前有京東汽車銷售新車和二手車的資源，還有我們自己的獨立C2B電子商務品牌惠買汽車和我們的易鑫車貸。

汽車經銷商使用大數據的目的是什么？我可以將其總結為兩個方面：第一，協助汽車交易和服務，提高我們的業務效率，優化客戶服務體驗，進一步增強汽車經銷商的汽車盈利能力。汽車制造商的數據資源主要是橫向連接的，可以整合各個汽車品牌、該品牌下所有經銷商的數據以及該品牌消費者的數據。對于我們的經銷商來說，他們的優勢是覆蓋多個品牌和國家地區。就這一優勢而言，它可以更好地了解多個品牌之間的數據，以及多個品牌間消費者和所有者行為的差異。在使用大數據時，汽車經銷商可以覆蓋三個階段和六個場景。總體而言，汽車經銷商的業務無非是營銷和邀請，第二階段是授權和銷售，第三階段是使用和回購。

接下來，我將介紹易車在六個場景中的嘗試：

第一點是基于品牌受眾和LBS進行精準營銷。汽車經銷商的覆蓋范圍相對較窄，因此我們需要進行精準營銷，并利用用戶數據進行精準廣告投放。

第二點是LBS定位，它可以幫助你更好地了解消費者，并通過線索分析提高店鋪進入率。

第三點是通過個性化的店鋪服務和報價來提高銷售轉化率。我們可以通過分析車主的購買偏好或描述潛在客戶來確定消費者是否對外觀或油耗感興趣。基于行為差異，每位銷售顧問可以與消費者進行個性化溝通，同時也能夠檢測他們是全款購車還是貸款購車，以及他們的購買力。通過了解這些因素，我們可以為他們提供更周到的服務。

第四，通過益信資本為消費者提供金融服務也有大數據支持。每個汽車經銷商下一步升級轉型的引擎，大數據，可以幫助汽車經銷商和汽車經銷商集團在降低風險的同時，擴大金融業務。擴張是為更多的消費者提供更多的金融貸款，第二是為消費者提供更準確的信用評級，以降低我們的風險。

第五種情況是售后服務。易車擁有龐大的大數據資源，包括售后業務和消費者用車的資源。結合汽車經銷商的免費CRM系統和我們的微信資源，它可以全面分析消費者的用車行為，了解消費者何時需要服務，他們需要什么樣的服務，以及我們何時邀請他們回廠。

第六種情況對汽車經銷商來說尤為重要。汽車經銷商集團在一個城市或地區擁有多家不同品牌的4S店。目前，我們通過大數據發現，消費者在同一品牌之間的切換率很小，而跨品牌的切換卻很多。汽車經銷商集團能否抓住消費者切換的特點，充分挖掘其品牌在該地區的切換資源，讓品牌A的用戶留在品牌B進行交流。

大數據應用的主要價值在于提高企業業務效率和優化客戶服務體驗。我們有一對一的銷售解決方案……

ons和體驗式售后服務，以增強我們的客戶體驗。對于前面提到的所有大數據使用場景，我們如何在汽車經銷商自己的集團或個人商店內實現數據驅動戰略？有三個步驟，第一步是制定數據戰略并明確目標計劃；二是試點關鍵場景，探索新的應用模式；三是整合內外部數據，推進大數據場景化。

第一步是考慮大數據的總體戰略是什么，目標和戰略是什么？我們用什么樣的路線圖來實現汽車經銷商集團的大數據戰略？同時，我們需要考慮大數據在經銷商群體和經銷商業務中的應用場景，以及用于實現我們整體大數據發展戰略的分析模型和技術平臺。

第二步，在關鍵的應用場景中，我們需要探索新的應用模型。第一個層次是數據集成。我們需要整合汽車經銷商集團旗下所有經銷商的數據，并與易車等數據源合作進行數據交換。同時，我們嘗試利用大數據洞察營銷和汽車售后服務領域的消費者，為消費者提供個性化服務。只有整合數據，進行營銷嘗試，才能總結經驗，拿出一套適合某個品牌或汽車經銷商群體的大數據應用模型。

最后一步是在我們的整個應用場景中進行推廣和應用。我把汽車經銷商的銷售領域劃分為18個流程，每個環節都有大數據的位置。只有整合更多的消費者數據和非汽車行為數據，才能更好地為汽車經銷商的18個環節提供更有價值的服務。

我相信，整個汽車經銷店不僅可以為汽車制造商創造更大的價值，還可以為我們的汽車經銷店帶來巨大的價值。只要你有數據思維，接受大數據帶來的變化，它將大大提高我們汽車經銷商的運營效率，也將改善每個汽車經銷商為汽車消費者提供的服務體驗。

這是我今天的分享，謝謝大家。

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