基于大数据的精准营销模式研究—— 以汽车营销为例

中国社会科学院 北京码牛科技 徐涛

随着科学技术的发展，互联网应用和电子商户的普及。我国的消费方式发生了翻天覆地的变化。人们在应用互联网查资料、购物等活动时，留下了大量的个人数据。经销商、个人商户利用用户遗留下来的数据资源，挖掘自己的潜在用户。大数据背景对于企业来说既是一个机遇，也是一个挑战。机遇在于大数据时代提供给企业搜集客户、更精准地进行产品定位、挣钱发展的机会；挑战在于将要面对更大的竞争压力，更多的竞争对手。公司要想在激烈的竞争中脱颖而出，就要争夺数据，获得更精准、更高回报率的营销通道。大数据背景提供了新时代精准营销的新策略，本文以汽车营销为例，基于大数据的精准营销模式进行研究。

1 大数据和精准营销

大数据有以下特点：数据量大，数据类型繁多，数据价值有效率低，数据生成速度快，数据处理快。大数据对企业的价值有：第一，能够真正实现以客户为中心；第二，能够促进企业管理的优化整合；第三，为汽车行业提供了一种新的商业思维模式。精准营销的是由菲利普·科特勒最早提出，他认为，精准营销是一种更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通方式，并制订强调成果和过程的营销方案[1]。精准营销能精准地抓住市场定位，依托数据库的筛选，有针对性地规划推广策略，实现沟通行为的经济性，提供更优质的客户体验。

2 汽车市场营销现状

2.1 营销大环境分析

2.1.1 宏观环境

从政治方面来看，我国政府近几年加大了对汽车行业的投资力度，加大了国产汽车下乡的补贴力度，汽车销量在过去的十年内销售量居高不下，尤其是城市汽车市场已经趋于饱和，为了避免城市道路过于拥挤，国家出行了单双号限号等措施，针对这种情况来看，汽车行业的发展似乎受到了一定的限制。从经济方面来看：我国经济飞速发展，人们生活普遍得到了明显的改善，再加上汽车行业技术已经趋于成熟，汽车价位不断降低，普通老百姓和农村人也都能买得起车，开得起车。尤其目前，女性同胞的思维观念也开始转变，都开始考驾照，期待拥有属于自己的汽车，汽车的大众化倾向对汽车的销售是一个有利因素[1]。从人口环境来看，中国是世界上人口总数排名第三的国家，有14亿左右的人口，庞大的人口基数对汽车的需求量也是巨大的[2]。从科技环境来看，我国汽车行业对比发达国家的汽车行业的技术还有所欠缺，有待提高，但与过去的中国汽车行业相比，我国的汽车工业技术水平已经有了很大的发展，我国目前也重视创新产品，提高质量，我国的红旗汽车退出了新概念的车型设计，外观和性能上都十分优秀，未来我国的汽车行业工艺科技也会不断进步，值得期待。

2.1.2 微观环境

从汽车企业自身来看，各个汽车品牌之间竞争力逐渐增大，角逐激烈，卖车的利润不断被压缩，很多经销商不得不走向破产。汽车行业要想站稳脚跟就必须以消费者为中心，提升汽车质量，注意细节问题，做好服务能力和企业运营能力，创新思维，最好宣传工作，在细节上、服务上、创新理念上等各方面打动消费者。从消费者来看，消费者的品牌意识不断增强，对汽车的整体要求更高，不仅关注汽车的价格，还关注汽车的外观、品牌文化、售后服务等方面内容。另外随着汽车行业的普遍，消费者从感性消费的观念已经转变为理性消费，消费者要综合考虑性价比高、舒适度高与自身性格一致的汽车。综上所述，汽车行业的竞争已经到达白热化的地步，销售已经成为汽车行业发展的命脉[3]。

2.2 汽车精准营销现状分析

目前我国汽车销售已经采用了精准销售的概念，但事实上并没有充分挖掘大数据背景下精准销售的优势，大多数还是在用传统的竞价方式销售汽车，虽然我国汽车互联网研究成果不可忽视，但还没有真正形成汽车大数据的营销体系，现实和理论还有很大的差距。精准营销市场广阔，要想充分挖掘大数据背景下精准销售的优势，就要掌握大数据的特点和对企业的价值。

3 汽车大数据营销体系的设计与应用

3.1 数据采集系统创建

大数据体系中的数据来源是有很多种途径的，经过初步收集—数据分析—数据整合的过程后才能形成比较完整有效的大数据集，上面的过程细化说来汽车行业的数据采集体系的设计包括四个方面。首先是数据采集系统的创建，其次是用户数据系统创建，创建的用户信息包括年龄、性别、职业、收入、爱好、潜在需求等，然后是精准推动策略，根据上一步搜集的信息进行分析筛选，利用深度挖掘技术进行推送信息与用户需求的深度匹配，最后是汽车周边市场的服务推荐，例如与汽车相关的商业链体系：汽车保险、汽车维护服务、汽车零配件等内容，实现数据信息利用效益最大化[4]。结构化数据库创建和非结构化数据创建。

汽车的结构化数据库主要包括车型数据库、车型图库、车型配置参数表、车型报价库和经销商库五种数据库。车型数据收集车的品牌、车型、价格、燃料等数据。车型图库的拍摄照片不仅要从车外形的不同角度多次拍摄，还要对车的内部空间做全方位的拍摄展示。车型参数配置表记录有关车百里油耗、座椅容纳人数、油箱容积等参数。车型报价表包括每台车的官方售价和每年的活动促销价。经销商库数据是搜集全国线下代表经销商和线上的销售点的数量，覆盖的城市数量、新闻资讯等信息。

3.2 用户系统构建

用户访问互联网主要有三种途径：电脑端网页浏览、手机APP访问和WAP网页浏览。互联网通过Cookie、Session和Device ID三种方式收集用户的访问信息，构建大数据库[5]。搜集到的用户信息包括浏览页面、浏览时长、检索内容、提交的个人信息、登陆信息等。通过以上信息就可以构建一个用户的画像了。例如：ID、男/女、居住城市、是否婚配、是否学车、爱好兴趣、是否炒股等，将用户的信息标签化，以便信息可以随时被提取，及时跟踪消费者的需求变化。

3.3 精准推送策略

基于用户系统的创建和用户信息标签化而逐渐显露的用户画像，汽车行业能建立一套消费者品牌意向分析体系从而实现精准推送的可能。精准推送包括相关性推荐和个性化推荐。相关性推荐是依据汽车网站的横向纬度和纵向维度向外扩散，每个用户看到的推送内容和排列顺序都是一样的，按照点击量、行业热点、评论量、收藏量进行推送。个性化推荐方式，每个网友看到的内容、排序方式都是不一样的，推荐的原则是按照用户的画像标签进行匹配推荐[6]。例如：用户平常的浏览倾向于低价位的车，那么系统就会推送10万元以下的车型；如果用户平时浏览中型车，那么系统就会优先为用户推荐中等车型，同时也会根据用户的年龄、性别推荐适合网友审美倾向的颜色和外观。

3.4 周边服务推荐

据统计，汽车和相关周边消费总量中，购买新车消费额占总消费额的60%，也就是说有将近一般的消费都是在汽车周边上，所以汽车周边市场也成为了各汽车行业角逐的领域。汽车周边行业主要包括二手汽车交易、汽车保险、汽车维修保养、汽车皮套装饰等业务。目前二手车市场平台也越来越多，交易越来越繁杂。例如现在的瓜子二手车、人人车、优信二手车等交易平台。汽车保险也是在各大互联网平台直接下单，车险证明会由快递邮寄。汽车行业可以与保险公司合作，为用户推送保险信息。维修保养预约。汽车行业与各大经销厂商应该合作实现用户数据资源共享。用户上网站提交维修保养预约服务，网站为用户推送相关的汽车维修保养店。

4 大数据精准营销体系的应用

4.1 应用效果分析

经过第三大点所叙述的精准营销策略的构建，以下将对应用在市场后的效果进行分析，探知其实用性和实效性。具体的改善内容在以下四个方面：第一，营销效果数据量化，汽车相关产品曝光率增加，用户的每一次搜索的数据均可量化。第二，点击率显著提高，个性化推荐符合用户需求，用户会花更长的时间浏览界面，打开更多的网页，并且会与别的网友交流彼此的汽车经验，大大提高了网站的点击量。第三，订单转化率提升显著，根据《2015年中国汽车网络营销行业研宄报告》可以看出网友通过“观看—比较—决策”的过程后购买的数量远远增加了，人们从观看到购买的转化率明显加大了[7]。第四，用户访问深度增加，原本只是停留在页面表面向浏览相关网页，进一步探索汽车行情的方向发展。

4.2 大数据对车企的推进

大数据应用于精准营销的理论从提出到应用于实践，对各大汽车行业都起到了指导性的意义，给汽车行业的决策和发展方针提供了清晰有效的数据参考。表现在为经销商的建设位置提供了数据支撑；为库存的调配工作提供了清晰有效的数据支持，让汽车分配趋于均匀化、合理化；与汽车周边行业融合，加大了潜在的消费者用户群体，对驾车用户的潜在周边需求做了精准预测，减少企业的材料成本。例如：在油漆的使用保存问题上，如果能进行大数据分析，则可以避免一次性使用的浪费问题，进行统一的补油漆工作，大大节省了材料用量；与汽车保险服务的融合，通过大数据分析，可提前对潜在消费者进行产品推销，给顾客留下固有印象，免去顾客去店询问和忘记续费的问题，提升用户的消费体验。

5 结语

5G时代已经到来，意味着更快速的信息传输，更多数据的汇聚流转，大数据成为各行各业进步发展的驱动力，同时国家也越来越重视大数据的社会应用，将大数据提升到了战略化的高度。广告营销要想在大数据时代中脱颖而出，必须掌握精准营销的策略，把握消费者的内心，提供个性化推荐服务。本文分析了汽车行业大数据营销体系的设计的四个主要的方面，分别是：数据采集系统创建、用户画像系统构建、精准推送策略、汽车周边市场服务推荐。汽车行业针对四点，做好自己的精准销售模式，一定会有显著的效果，一定可以在激烈的汽车竞争中乘风破浪，破风远航的。