基于大数据的汽车精准营销研究

李 响（长春汽车工业高等专科学校）

我国在2001年加入世贸组织后，汽车行业得到迅速发展，2008年起我国汽车产销量已经成为世界第一，超越美国。但是根据中国汽车工业协会2020年数据显示，我国汽车生产为2522.5万辆，销售汽车2531.1万辆，同比下降2%和1.9%，我国汽车市场自2018年出现下滑后，一直出现下跌。这一现象表明受到宏观经济政策影响，我国汽车市场已经趋于饱和，未来汽车行业内竞争程度将进一步加剧，各个汽车品牌不仅要注重产品创新，也要更加准确识别目标客户，开展精准营销，提升成交率。

■ 大数据概述

（一）大数据概念

2000年之后，信息技术在全世界范围内得到广泛应用，每天都会产生大量信息数据，为了帮助用户更快速地搜集信息，谷歌建立了世界上最早的搜索库，用户可以通过谷歌搜索引擎获得自己所需信息，谷歌还提出分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算等互联网技术，奠定了大数据基础。随着互联网技术不断发展，大数据技术也在不断发展。当前学术界对于大数据技术并未形成统一共识，通过阅读相关文献资料，大多数对大数据的定义为：大数据技术采用全新处理结构，可以更加快速获取数据，并且对数据进行管理分析等，对数据处理能力远超传统数据处理能力。

（二）大数据特点

当前大数据主要呈现出以下四个特点：首先是规模大，随着信息技术的不断发展，特别是移动互联网技术的出现，使得互联网人群数量迅速增加，随之而来的是每天都有大量数据产生。根据相关数据显示，2020年仅百度每天就需要处理超过200pb数据量，淘宝、微信等应用人数较多的软件每天都产生数以百亿级的信息，数据量呈现爆炸式增长。

其次是速度快，大数据处理数据的速度非常快，云计算、分布式的数据处理技术确保了大数据数据快速传输，可以在1秒内完成数据的传输。再次是多样性，大数据可以对多样性数据进行分析，不论是文字、图片、视频或者其他种类，大数据都可以对其进行分析。最后是价值高，大数据信息内容非常繁杂，通过大数据技术可以从海量数据中快速查找到对企业发展有利的信息，从而支持企业发展。

（三）大数据应用

大数据技术的出现为企业开展精准营销提供了支撑，如果企业拥有大量数据，通过大数据分析技术，就可以从数据中获得很多信息，将数据转化为企业资源，通过数据分析，可以更好地支撑企业营销共享。同时，互联网技术的发展也有效推动了各个行业发展，也加深了各个企业之间的融合。企业营销中借助大数据，可以开展精准营销，通过数据分析能够更好地了解各个消费者心理需求和对产品需求，从而制定出更加符合用户需求的营销策略和营销模式。

■ 我国汽车营销现状

从宏观环境来看，我国政府近几年不断加大对汽车行业的支持，特别是对于新能源汽车的补贴力度不断提升，新能源汽车销量也实现快速增加。但是也出现了一个新问题，那就是交通拥堵，在一些大中型城市不得不实施限号措施，压抑了一部分购车需求。从经济角度来看，我国经济水平不断发展，人民生活条件得到改善，汽车价位也不断降低，汽车逐渐进入普通老百姓家中。此外一些女性也期待拥有汽车，汽车逐渐大众化。

从微观环境来看，汽车品牌竞争激烈，汽车利润空间不断降低，很多汽车品牌在竞争中被淘汰。因此，汽车企业要在竞争中占据优势就必须提升服务质量，更好地为消费者服务，创新思维，做好品牌宣传工作，在服务、理念各个方面满足消费者需求。从消费者角度来看，消费者对汽车要求不断提升，不仅关注汽车价格，还关注汽车文化、售后服务等，并且消费者消费理念变得更加理性，在购车过程中考虑的因素也更多。

（一）经销商利润较低

随着我国汽车市场不断发展，汽车行业内竞争程度不断加深，汽车企业为了扩大市场份额，不得不采取低价策略，不断压低各个环节内的利润空间，最终造成汽车经销商利润空间不断缩小。当前只有一些实力雄厚的汽车品牌在市场中有着较大保有量和较高知名度。

（二）缺乏自身品牌建设

当前我国汽车行业中，汽车制造商的营销费远高于汽车经销商营销投入，大多数经销商都是根据汽车制造商要求进行营销，缺乏自身品牌建设。消费者在选择汽车时，不仅会对比汽车品牌，还很注重经销商服务能力，由于经销商营销费用投入不足，造成经销商品牌建设较差。大多数经销商也并未意识到经营工作的重要性，依然停留在卖方市场的思维中。

（三）盈利渠道单一

当前我国汽车市场已经建立了较为完善的汽车售后服务，整车销售和售后服务是经销商的主要收入来源，其中整车销售是大多数汽车经销商的主要盈利渠道，售后服务盈利能力有限，使得经销商只注重整车销售，忽略了汽车售后服务，影响了客户忠诚度，并未建立科学的经营模式。

■ 汽车大数据精准营销设计

（一）数据采集系统建立

大数据中数据来源非常广泛，通过对数据进行收集、分析、整合等形成具有一定价值的大数据集。对于汽车行业而言，大数据集的设计包含四个方面：首先是数据采集系统建立，负责从各个渠道搜集用户数据；其次是用户数据系统建立，对用户年龄、收入、性别、职业、爱好、工作单位等等数据进行搜集；再次是根据搜集到的信息进行筛选，通过数据挖掘技术进行信息推送；最后是对汽车周边产品、服务进行推荐，例如和汽车相关的产品，汽车保险、汽车维修服务、汽车零配件等等，从而实现数据信息最大化利用。

汽车结构数据库包含车型数据库、车型配置数据库、车型报价数据库、车型经销商数据库、车型图库等。车型数据库主要收集车辆品牌、车型、价格等数据，车型配置数据库主要包含车辆油耗情况、乘车数量、油箱体系等等。车型报价数据库主要包含各个车型的官方售价和不同活动时期的促销价格。经销商数据库是对全国范围内各个汽车品牌经销商进行搜集，包含地理位置、人员数量、营业时间等。车型图库主要是对不同车的外形、内部空间等进行拍摄。

（二）用户系统构建

用户访问互联网的主要途径有以下三种，分别是电脑网页端、手机移动端和WAP网页流量。大数据使用各种合法方式完成用户访问信息搜集，建立数据库，搜集的用户信息主要有浏览页面、浏览时间、检索内容、个人信息、登录信息等等，通过以上信息搜集就可以建立起用户画像，例如用户性别、居住城市、是否有车、兴趣爱好、收入情况等等，这些信息将被分类存储，便于后续信息查询，了解消费者需求变化。

（三）精准推送策略

通过建立用户系统以及用户信息标签化建立，从而逐渐清晰用户画像，汽车行业可以建立消费者消费意向分析体系，从而实现信息精准推送。精准推送包含个性化推荐和相关性推荐。相关性推荐是根据汽车行业近期热点事件进行推送，每一个用户看到的推送内容和事件都是一致的，根据内容点击量、评论量、收藏量判断该内容是否满足用户需求。个性化推荐是根据用户自身特点进行信息匹配，每一个用户看到的信息推送内容都是不同的，推荐原则是与用户画像匹配度高的信息。

（四）汽车周边服务推荐

根据相关数据统计，在汽车和汽车周边消费中，购买新车花费占总消费的60%，也意味着还有大量消费花费在汽车周边产品中，因此汽车周边产品也是汽车企业的重点。汽车周边行业包含二手汽车交易、汽车保险、汽车维修、汽车内饰产品等。当前我国二手车市场不断扩大，交易方式也越来越简单，并且已经出现线上二手车交易平台。汽车保险也可以实现网上下单，车险证明会通过邮寄的方式送到客户手中。

■ 总结

随着信息时代的到来，每天都会产生大量数据，这些数据也成为重要资源，大数据的应用使得开展精准化营销可以获得更好的效果。汽车企业要在激烈的市场竞争中占据优势，就必须注重客户消费体验，根据消费者需求，提供个性化服务。本文通过对汽车营销现状进行分析，结合大数据特点，提出汽车行业开展大数据精准营销的四个建议，分别是建立数据采集系统、用户画像系统、信息精准推送和汽车周边市场服务推荐，希望通过这四方面可以有效拓展汽车销量。