撰文/ 涂彦平
编辑/ 黄大路
设计/ 赵昊然
(资料图片仅供参考)
" 汽车产业是由三件事情组成的:一个是汽车产品,一个是汽车的营销,一个是汽车的运营和服务。"
在 6 月 17 日举办的第十五届中国汽车蓝皮书论坛 - 金轩奖盛典上,成都图强行远信息技术有限公司董事长韦东应邀出席,并发表演讲。
他认为,当今天汽车产品已经让人眼花缭乱的时候,应该回过头来看看我们的营销、运营服务是不是做得和产品一样好。
结合数据,韦东给出一个判断:一个汽车品牌的销量一定和它的门店数量以及到店访客数量成正比。
而通过大规模的移动互联网用户产生的数据能够为汽车营销线下领域提供数据支持,这就是图强行远在做的事情。图强汽流值可以反映店铺用户流量变化特征。
今天,车企是在增加而非减少线下渠道和服务设施。新时代的汽车数字化营销,也需要更加科学的数据分析工具作为支持。
以下是韦东的演讲实录。
各位尊敬的来宾,大家下午好!非常感谢贾可博士给了我这么一个机会来给大家做一个报告,讲我们在做什么,我们是谁。首先介绍一下我自己,我们是一家互联网的企业,我在互联网行业从业差不多 20 年了。今天我是以一个行业外的人的角度去看汽车营销。
进入汽车行业,我觉得我们是赶上了一个好时候,就像今天这个主题叫 " 不负 ",其实我们所做的任何事情就是不要负这个时代给予我们的机会。
过去创业的经历告诉了我一件事情:如果要把一件事情做成,你必须是做一件正确的事情,且你要正确地去做事情。
今天我演讲的题目叫《工欲善其事,必先利其器》。
首先谈一下我对汽车行业特别是汽车营销的感受。今天我们进入到这个时间点上,汽车产业应该是进入了一个什么状态?叫 " 铁人三项赛 "。
过去我们讨论汽车的产品如何能出彩,能赢得用户的亲睐,但今天我们发现只把产品做好可能不是那么简单的一件事情,也不只是这么一件事情。
我认为汽车产业是由三件事情组成的:一个是汽车产品,一个是汽车的营销,还有一个是汽车的运营和服务。今天如果要在一个激烈的市场上竞争获得胜利,关键在于你要把这三件事情都做好。
今天,当产品已经变得琳琅满目、用户已经眼花缭乱的时候,大家应该回过头来看看我们的营销、运营服务是不是做得和产品一样好。
今天我围绕着 " 营销 " 这个话题,跟大家交流一下,如何正确做好这件事情,我们的观点和想法。
一个品牌的销量和门店数量及到店访客量成正比
有一件事情可以跟大家做一个确证,就是今天所有的汽车品牌的营销是不是依然依赖于这个线下的渠道?我认为这个回答一定是确定的。并且我们通过数据也可以看到,一个品牌的销量一定和它的门店数量以及到店访客数量成正比。这件事情我相信是确定的。也就是说,如果你想在中国市场上销量处于一个合理的目标吻合的状态,你必须要去考虑店铺的数量。
但是有一个问题,就是我们如何能在今天这个时间点上去分析、评估线下渠道的 " 有效性 "。刚才我说的营销如果要把一件事情做对,我们能不能这件事情从开头到执行,都找到一个非常好的方法。
在互联网领域我们是非常依赖于数据的。
大家通过过去你们了解的一些讯息可以知道,所有互联网企业对于很多产品和营销的判断都来自于数据。我们会想尽一切办法通过我们自身的能力或者获取相应的一些业务数据,来分析和判断到底我们如何来做相应的动作。
我们会反问,今天的汽车营销,特别是在和线下渠道相关的一些经营和管理上面,我们的分析和判断是不是那么准确?
这里面我们就要问,我们有数据吗?当然可能我们说我们有,但是这些数据是不是全面,是不是准确,是不是实时?都存在一些疑问。
在互联网领域里面,我们知道有很多相关企业在专门进行数据的分析和研究,比如有一家企业叫 QuestMobile,它可以把所有 APP 在中国的日活、UV(Unique Visitor,用户访问量),乃至有些网站的 PV(Page View,页面浏览量),都作出准确的数据表述。
通过这些数据,当然我们自己也有相应的数据,我们有时候会关注整个市场的竞争情况,去判断我们所处的位置,再进行相应的决策。
线上有一个很重要的数据叫 UV,就是每天到底有多少人会用你的业务,每天有多少人会对你的哪些业务产生兴趣。这个在线上的业务中是非常非常重要的数据。
但是今天我们的线下,我们有这样相应的数据平台吗?请大家思考一下,且这些数据是不是实时,是不是准确,是不是全面?我相信如果要把营销这件事情做对,前提条件就是应该有相应准确的分析和判断。如果有相应的科学的数据做支持,这件事情的把握会相对大一点。
图强汽流值可以反映店铺用户流量变化特征
基于这些认识,我们在思考到底移动互联网,乃至于有一些特征化的应用级的产品,能否为汽车的营销提供刚才我们说的类似的帮助。
经过这两年努力的创新,我们发现有这么一个路径,就是通过大规模的移动互联网用户产生的数据能否为汽车营销线下领域提供数据支持。
首先,我们看看这些数据可能会从哪些方面产生。第一,所有的用户,这里面是一个非常确切的行为特征,他们买汽车绝不简简单单只会在线上下单,一定会有一个线下的动作,就是他们会到店。
如果循着这条逻辑去看,用户一旦产生一个线下行为,通过移动互联网就会产生相应的痕迹。那么,我们把这些痕迹经过大数据的分析和提取就能找到到底是哪些人在什么时候产生了购车的行为和欲望。我们循着这些数据再去回追他到底有哪些可以被我们营销利用的机会,这样营销就可能真正地实现数字化。
通过我们的努力,我们把大规模的出行、地理位置、人地关系,乃至于有些属性特征的数据进行综合。每天我们可采用的数据在点位上面大概可以达到将近 2000 多亿,进行分析、提取,形成了今天我们做到的图强行远的图强汽流值。
图强汽流值最核心的汽流值的意义是什么呢?就是每天到店有购车意愿的人群数量,且可以通过人群再回溯他相关的一些地理位置特征。
大家可以看一下,这是我们提取的一天的产品的形态。每一个波峰是什么意思呢?通过这些数据,你会发现每周的周末或者休息日是老百姓去店面买车的重要时间节点,包括节假日,4 月份清明节,大家可以看到它是有明显的时间特征的。
同时,如果我们把所有的数据在时间、在区域、在店铺上面进行分类,我们可以得到这样一些特征。那这些数据到底有没有价值,是否准确呢?我们进行了一些校验,比如我们把汽流值和上险数量进行了比较,大家可以看看它们的吻合度,也就是再次证明了每一家车企线下的购车意愿用户数量和它的销量是非常吻合的。
这里面我们也拿出了一个例子,我们去分析一个店铺,它可不可能在一些特殊的时间点上,因为汽流值的变化反映出销量的变化,我们的数据是否在趋势上准确。这是武汉 2、3 月份出现东风雪铁龙大规模降价产生的数据变化的特征。从这些数据上面,我们初步可以得出一个结论:这些数据可以反映以店铺为单位的用户流量变化特征。
循着这些数据是否可以对营销进行准确化的分析和判断提供依据,我认为本身这点就可以供大家进行分析和参考。
经过一年多的数据分析、算法的优化之后,我们在今年 4 月份通过了微信公众号把我们的有些能力进行了公布。
这里面大家可以看到什么呢?第一,我们现在一共覆盖了中国大概 15000 多家 4S 店,就是那种线下的店铺。中国一共有多少家呢?大概有 3 万多家,其中新能源店铺大概 15000 多家,我们现在是逐步逐步地把这些店铺的数据的分析和统计纳入到我们的体系里面来,但是现在我们只发布了大概 15000 多家。
还有,我们只分析了大概 24 个品牌,中国一共有 148 个品牌,有价值的品牌我们再进行持续地分析。
同时,大家可以看到,我们不仅仅是看到每个省每个城市每个品牌每天的人流量、客流量的变化,我们可以在每一个店铺,不管你是丰田、日产,还是大众,看到每天的有效客流,就是潜在用户的客流,我们都可以进行分析。
同时,我们可以向上追寻到底这些人群来自于哪个小区。中国一共有 45 万多个小区,其实买车的人群一定是分布在小区里面的。在一个城市里没有固定的住所你是不会买车的,其实买一辆车是一套房和一个店之间的交易。
我们可以对这些数据进行分析,之后,真真正正地循着用户的方向去找到他们,给他们提供形成交易的可能性。
车企在增加而非减少线下渠道和服务设施
我们自己的理解是这么一回事,什么叫线索?线索是你可以追寻它的。我认为现在仅仅拿一个电话回来不是拿了一组线索。一堆的电话号码只是一个线团,所有人都在里面扯,其实越扯越乱,你并没有把真正的精力用在寻找线索的工作中。
其实我们可以循着这样的线索去追,你这个新车是什么人喜欢,往往他会有上一辆车,这些人群分布在哪里,他离哪一家店近,这家店的人如何和他形成更紧密的或者相关的一种交互的机会才有可能真正形成线索,去如何服务他,如何打动他,用你的真诚而不是通过一两个电话。
当然了,电话永远也是一种方式,但是我想有没有更好的方法去寻找线索,这是我们需要思考的。也就是未来我们如何能把营销做得好、做得对,其实前提就在于说我们有没有在方法上进行不断的优化和创新。
今天汽车的数字营销一定要基于一种准确的分析和判断,必须要进入一种科学的数据体系。最后,这是一个趋势。这个趋势是什么?就是今天不管是新势力还是传统的汽车厂家都意识到一点:无论如何都需要在渠道上面投入更多的资源,并不是完全要通过所谓更科学的线上,其实大家已经把线下的渠道和汽车产品形成了一个统一的认识。也就是说,汽车产品不仅仅是汽车本身,还包含线下渠道的服务能力,包括充电桩。
大家就不难理解为什么特斯拉在中国有更强的一些竞争力,它在运营、维护方面,在营销方面,以及产品本身,都具备了相应的优势和特征,形成了所谓的三项领先。那好,我们所有其他车企在这个过程中是不是也找到属于自己的最优化的一种方法?
大家通过这个图可以看到,这就是趋势,今天我们所有的车企不是在减少线下渠道和服务设施,实际上是在增加。但是这些设施如何更有效地服务和进行所谓的营销,是需要有科学的方法的,而不是拍脑门。
那好,我希望我们图强行远的这一套数据体系能帮助我们的车企在营销,乃至于我们的运营服务领域,用更加科学的数据作为支持,科学、准确地形成所谓的分析和判断,把有限的资源投向最好的设施,让我们真正地实现降本增效,提高毛利率。
非常感谢,谢谢大家!
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