智能營銷如何改變汽車營銷

徐穎

作為對國民經濟影響最大的行業之一，近年來，中國的汽車行業發展迅速。2017年中國市場汽車銷量遙遙鄰先，以2887.89萬輛排名世界第一。如此巨大的銷量，離不開汽車營銷的配合。

前瞻產業研究院發布的《2018-2023年中國汽車銷售行業發展模式與投資戰略規劃分析報告》指出，未來，隨著人們個性化需求的不斷提升，汽車銷售也將逐漸由大眾同質化銷售向個性化銷售模式轉變。

這無疑對整個行業提出了新挑戰。而智能營銷為這個挑戰提供了答案。

艾普深瞳MarTec銷售線索分析和流程

汽車銷售的困惑

在當前乘用車汽車銷售模式中，每一個潛在的購車消費者對于汽車經銷商來說都是一個銷售線索，經銷商會通過各種手段來收集銷售線索，以達到賣車目的。

過往，線索來源主要分為兩類：第一類是自然到店的線索，即消費者主動到達汽車經銷商門店進行咨詢，并留存資料;第二類是經銷商通過廣告、汽車垂直媒體等渠道收集的線索，通常是消費者在網上主動進行留存資料。

針對每一條銷售線索，銷售人員都會盡量進行電話跟進，嘗試達成交易。

對于汽車生產廠家和經銷商來說，同一汽車品牌每年會收集幾十萬的銷售線索，有的一線汽車品牌每年收集的線索數量甚至能達到百萬量級。

在互聯網上瀏覽汽車相關信息并留存資料詢價或預約試乘試駕時，每一個潛在消費者的目的各不相同。

一個沒有到店看車意向的銷售線索是沒有太大價值的，一個填錯的或亂填的線索更是完全沒有價值的。但是，當汽車廠商或經銷商拿到銷售線索時，在跟進之前，基本無法將他們區分開，因此會消耗大量的人力在無價值或低價值的線索上。

極光數據研究院的一份報告顯示，2017年車企4s店到店成交率一直在20%左右徘徊，較之往年到店成交率縮水了近一半。這意味著，車企的潛客轉化率正成指數暴跌。從線上到線下，這種不穩定性加劇的成因。在于潛客流量在決策過程中的流失。極光數據研究院的報告還指出，在線上流量導流線下過程中，潛客流失率高達74.4%。

2017年，在汽車之家舉辦的一場“銷售線索到成交究竟有多遠”的活動中，一位經銷商坦言，自己的網銷團隊一直在努力提升有效線索，提升甄別有效線索、無效線索的能力。一些媒體線索量很大，但是無效客戶比較多。

篩選無用線索

艾普深瞳（北京）智能科技有限公司CEO兼首席架構師劉賡對《瞭望東方周刊》介紹，當前智能營銷技術基本可以解決無效線索的問題。其開發的基于大數據的銷售線索智能優化系統，能動態快速識別線索的異常狀態，如留存資料中的號碼無效、線下位置遠遠超過經銷商經營范圍等，系統能夠自動判斷這些線索為低效線索，并實時告知經銷商銷售人員，提升工作效率。

“該系統能夠識別消費者在互聯網上的尋購行為，并基于消費者的消費能力、興趣愛好、線下位置等維度的數據，判斷其對于目標車型是否具備足夠的購買意向，并進行評級。”劉賡說。

不僅如此，劉賡介紹，基于消費者尋購過程中在線上的瀏覽、搜索、評論等行為數據，線索智能優化系統能夠快速分析出每個有效的銷售線索在線上關注目標車型、競品車型和相關關注點，并為該線索打上標簽反饋給經銷商銷售人員，提供更多線索信息，讓銷售人員在電話邀約前就能獲知客戶需求、以及關注的競品車型，做到有的放矢。有效提升邀約成功率。

比如，有購車意向的王先生，在某汽車活動上主動留存了電話號碼，智能優化系統就可以對這個線索進行智能分級，并匹配分析出該線索與店面的常態大致距離，可能喜好的車型方向，關注的產品特性方向，等等。

基于這些不可逆的數據特性，銷售人員就可以對線索進行復核，并為王先生提供更好的體驗式服務，從而提高到店率和最終的成交轉化率。

根據中國互聯網絡信息中心第39次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2016年12月，中國手機網民用戶規模達到了6.95億，移動社交媒體平臺上的汽車資訊閱讀量三年間增長了452.75%。

在移動互聯網時代，人們已經習慣于使用手機完成信息獲取、交易、社交、游戲等行為，這些行為被各個網絡服務提供商、運營商數字化并記錄下來，這些數據除了用于為網民提供更好的上網體驗之外，對于傳統的互聯網化較慢的汽車行業來說。同樣蘊藏著巨大的價值。

長安汽車轎車銷售事業部副總經理雍軍曾公開表示，從用戶角度來看，“90后”“95后”消費群體已經占到了50%，他們是互聯網的原住民。他們對移動互聯網的依賴，對營銷產生了巨大的影響與沖擊。

劉賡告訴本刊記者，艾普深瞳曾用銷售線索智能優化系統幫助某汽車客戶分析出。其客戶群體愛玩某款網絡游戲以及觀看某個綜藝節目，于是建議該汽車品牌加強對這一游戲和綜藝節目的廣告植入。

智能營銷的想象力

北京新能源汽車營銷有限公司副總經理陸皓曾在參與活動時公開表示，早期汽車營銷方式很簡單，無非就是報紙、電視、廣播和戶外廣告。現在媒體的形式越來越多樣，線上電視臺、電梯媒體等新媒體形態讓人無所適從，做精準營銷要先搞明白自己的目標客戶是誰，要用全新的思路和角度看這個問題。

劉賡表示，互聯網時代利用智能營銷技術使廠商全面了解潛在用戶成為可能。

“基于用戶線上線下行為特征的數據，我們從品牌、車型、地域、檔次、車身類型等維度，找到與消費者購車意向相關的變量，并利用機器學習技術，建立消費者購車意向預測模型，使其從各方面都能適用于乘用車銷售場景，并可根據不同類型汽車特征進行調整優化。”

比如，通過用戶家庭住址與辦公地點預測判斷的模型，艾普深瞳分析出一批喜歡某品牌車的用戶上班和居住的區域范圍，進而建議該品牌在這兩點之間進行戶外廣告投放，這就實現了精準購買戶外媒體。

再比如，通過品牌跟產品關聯強度的模型。可以幫助品牌迅速尋找戰略的異業合作伙伴。

2014年，艾普深瞳為一家本土服裝品牌提供服務。這一衣服品牌在北京地區有200名VIP客戶。他們每年到實體店花費都在10萬塊錢以上。經過數據分析后發現，這些VIP客戶中有17%的人都開MINI COOPER。根據這個線索，該服裝品牌就和MINI COOPER的某個大區進行了連續三年合作，一起舉辦線下活動，從現場訂單量來看，每次活動現場的反響都很好。

“通過營銷手段收集銷售線索的形式未必是汽車行業未來最好的營銷手段，但針對銷售線索這個概念，我們應該更加廣義地去理解它。從線索的收集場景、收集方式，到線索質量的評估、戰敗線索的挽回，再到基盤客戶與新增線索的匹配式營銷。都應該有更為系統的數據技術及營銷技術進行支撐。如今的營銷市場早已不是一招鮮吃遍天的時代了，多重能力的整合貫通是無法繞開的路。”劉賡說。