智能营销如何改变汽车营销

徐颖

作为对国民经济影响最大的行业之一，近年来，中国的汽车行业发展迅速。2017年中国市场汽车销量遥遥邻先，以2887.89万辆排名世界第一。如此巨大的销量，离不开汽车营销的配合。

前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国汽车销售行业发展模式与投资战略规划分析报告》指出，未来，随着人们个性化需求的不断提升，汽车销售也将逐渐由大众同质化销售向个性化销售模式转变。

这无疑对整个行业提出了新挑战。而智能营销为这个挑战提供了答案。

艾普深瞳MarTec銷售线索分析和流程

汽车销售的困惑

在当前乘用车汽车销售模式中，每一个潜在的购车消费者对于汽车经销商来说都是一个销售线索，经销商会通过各种手段来收集销售线索，以达到卖车目的。

过往，线索来源主要分为两类：第一类是自然到店的线索，即消费者主动到达汽车经销商门店进行咨询，并留存资料;第二类是经销商通过广告、汽车垂直媒体等渠道收集的线索，通常是消费者在网上主动进行留存资料。

针对每一条销售线索，销售人员都会尽量进行电话跟进，尝试达成交易。

对于汽车生产厂家和经销商来说，同一汽车品牌每年会收集几十万的销售线索，有的一线汽车品牌每年收集的线索数量甚至能达到百万量级。

在互联网上浏览汽车相关信息并留存资料询价或预约试乘试驾时，每一个潜在消费者的目的各不相同。

一个没有到店看车意向的销售线索是没有太大价值的，一个填错的或乱填的线索更是完全没有价值的。但是，当汽车厂商或经销商拿到销售线索时，在跟进之前，基本无法将他们区分开，因此会消耗大量的人力在无价值或低价值的线索上。

极光数据研究院的一份报告显示，2017年车企4s店到店成交率一直在20%左右徘徊，较之往年到店成交率缩水了近一半。这意味着，车企的潜客转化率正成指数暴跌。从线上到线下，这种不稳定性加剧的成因。在于潜客流量在决策过程中的流失。极光数据研究院的报告还指出，在线上流量导流线下过程中，潜客流失率高达74.4%。

2017年，在汽车之家举办的一场“销售线索到成交究竟有多远”的活动中，一位经销商坦言，自己的网销团队一直在努力提升有效线索，提升甄别有效线索、无效线索的能力。一些媒体线索量很大，但是无效客户比较多。

筛选无用线索

艾普深瞳（北京）智能科技有限公司CEO兼首席架构师刘赓对《瞭望东方周刊》介绍，当前智能营销技术基本可以解决无效线索的问题。其开发的基于大数据的销售线索智能优化系统，能动态快速识别线索的异常状态，如留存资料中的号码无效、线下位置远远超过经销商经营范围等，系统能够自动判断这些线索为低效线索，并实时告知经销商销售人员，提升工作效率。

“该系统能够识别消费者在互联网上的寻购行为，并基于消费者的消费能力、兴趣爱好、线下位置等维度的数据，判断其对于目标车型是否具备足够的购买意向，并进行评级。”刘赓说。

不仅如此，刘赓介绍，基于消费者寻购过程中在线上的浏览、搜索、评论等行为数据，线索智能优化系统能够快速分析出每个有效的销售线索在线上关注目标车型、竞品车型和相关关注点，并为该线索打上标签反馈给经销商销售人员，提供更多线索信息，让销售人员在电话邀约前就能获知客户需求、以及关注的竞品车型，做到有的放矢。有效提升邀约成功率。

比如，有购车意向的王先生，在某汽车活动上主动留存了电话号码，智能优化系统就可以对这个线索进行智能分级，并匹配分析出该线索与店面的常态大致距离，可能喜好的车型方向，关注的产品特性方向，等等。

基于这些不可逆的数据特性，销售人员就可以对线索进行复核，并为王先生提供更好的体验式服务，从而提高到店率和最终的成交转化率。

根据中国互联网络信息中心第39次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2016年12月，中国手机网民用户规模达到了6.95亿，移动社交媒体平台上的汽车资讯阅读量三年间增长了452.75%。

在移动互联网时代，人们已经习惯于使用手机完成信息获取、交易、社交、游戏等行为，这些行为被各个网络服务提供商、运营商数字化并记录下来，这些数据除了用于为网民提供更好的上网体验之外，对于传统的互联网化较慢的汽车行业来说。同样蕴藏着巨大的价值。

长安汽车轿车销售事业部副总经理雍军曾公开表示，从用户角度来看，“90后”“95后”消费群体已经占到了50%，他们是互联网的原住民。他们对移动互联网的依赖，对营销产生了巨大的影响与冲击。

刘赓告诉本刊记者，艾普深瞳曾用销售线索智能优化系统帮助某汽车客户分析出。其客户群体爱玩某款网络游戏以及观看某个综艺节目，于是建议该汽车品牌加强对这一游戏和综艺节目的广告植入。

智能营销的想象力

北京新能源汽车营销有限公司副总经理陆皓曾在参与活动时公开表示，早期汽车营销方式很简单，无非就是报纸、电视、广播和户外广告。现在媒体的形式越来越多样，线上电视台、电梯媒体等新媒体形态让人无所适从，做精准营销要先搞明白自己的目标客户是谁，要用全新的思路和角度看这个问题。

刘赓表示，互联网时代利用智能营销技术使厂商全面了解潜在用户成为可能。

“基于用户线上线下行为特征的数据，我们从品牌、车型、地域、档次、车身类型等维度，找到与消费者购车意向相关的变量，并利用机器学习技术，建立消费者购车意向预测模型，使其从各方面都能适用于乘用车销售场景，并可根据不同类型汽车特征进行调整优化。”

比如，通过用户家庭住址与办公地点预测判断的模型，艾普深瞳分析出一批喜欢某品牌车的用户上班和居住的区域范围，进而建议该品牌在这两点之间进行户外广告投放，这就实现了精准购买户外媒体。

再比如，通过品牌跟产品关联强度的模型。可以帮助品牌迅速寻找战略的异业合作伙伴。

2014年，艾普深瞳为一家本土服装品牌提供服务。这一衣服品牌在北京地区有200名VIP客户。他们每年到实体店花费都在10万块钱以上。经过数据分析后发现，这些VIP客户中有17%的人都开MINI COOPER。根据这个线索，该服装品牌就和MINI COOPER的某个大区进行了连续三年合作，一起举办线下活动，从现场订单量来看，每次活动现场的反响都很好。

“通过营销手段收集销售线索的形式未必是汽车行业未来最好的营销手段，但针对销售线索这个概念，我们应该更加广义地去理解它。从线索的收集场景、收集方式，到线索质量的评估、战败线索的挽回，再到基盘客户与新增线索的匹配式营销。都应该有更为系统的数据技术及营销技术进行支撑。如今的营销市场早已不是一招鲜吃遍天的时代了，多重能力的整合贯通是无法绕开的路。”刘赓说。