網(wǎng)紅、熱搜、流量——車企營(yíng)銷的假象

圖片來(lái)源：來(lái)自網(wǎng)絡(luò)

「原來(lái)我們認(rèn)為一個(gè)好的產(chǎn)品就已經(jīng) OK 了，但是現(xiàn)在一個(gè)好的產(chǎn)品跟好的流量結(jié)合非常重要。」前不久，在中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇上，長(zhǎng)安汽車副總裁、深藍(lán)汽車 CEO 鄧承浩說(shuō)了這樣一句話，這句話說(shuō)出的不只是長(zhǎng)安一家車企的心聲。在「造好車」的基礎(chǔ)上怎么「賣好車」？是不是只有搞流量才能賣車？這恐怕是如今讓每家車企絞盡腦汁的難題，甚至不惜讓自己 CEO 下場(chǎng)。

2024 年，國(guó)內(nèi)至少有 8 家車企的董事長(zhǎng)或 CEO 親自下場(chǎng)參與直播，車企高管參與直播的數(shù)量更是數(shù)不勝數(shù)，堪稱「車企 CEO IP 元年」。車企們的流量狂歡讓市場(chǎng)營(yíng)銷的投入水漲船高，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2024 年上半年有十余家車企市場(chǎng)營(yíng)銷費(fèi)用同比增長(zhǎng)，特別是在流量平臺(tái)的投入，單條成交線索成本已超 2000 元。

但是同樣是 CEO 下場(chǎng)搞流量，效果卻天差地別，有的成了熱搜的常客，僅靠一場(chǎng)發(fā)布會(huì)就完成全年的銷量目標(biāo)；有的卻在短暫的流量狂歡后被流量反噬，甚至黯然退出競(jìng)爭(zhēng)舞臺(tái)。

說(shuō)好的搞流量就能賣車、有流量就能賺錢，在如今汽車市場(chǎng)好像不是百試百靈，至少，這「流量」搞得要專業(yè)一些。

怎么找到真正有需求的用戶？怎么讓營(yíng)銷高效起來(lái)？都需要數(shù)據(jù)說(shuō)話。最近，阿里旗下的企業(yè)數(shù)智服務(wù)品牌瓴羊、汽車之家和一財(cái)商學(xué)院基于對(duì) 7700 萬(wàn)用戶行為、超 90 家主機(jī)廠與 25000 個(gè)經(jīng)銷商等海量數(shù)據(jù)的洞察分析，聯(lián)合推出了《數(shù)據(jù)突圍：AI 時(shí)代汽車全域營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》。實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)里面指出了 AI 時(shí)代下，具有借鑒意義的幾個(gè)趨勢(shì)，例如車企怎么用數(shù)據(jù)來(lái)闡述流量時(shí)代的新習(xí)慣和營(yíng)銷新邏輯，以及 AI 能怎么賦能汽車營(yíng)銷？

流量時(shí)代，買車和賣車的邏輯都變了

回顧 2024 年的汽車行業(yè)，從宏觀來(lái)看無(wú)疑是豐收的一年，中國(guó)乘用車?yán)塾?jì)銷量為 2756.3 萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng) 5.8%；不過(guò)如果我們把聚光燈對(duì)準(zhǔn)各家車企，恐怕是喜憂參半。為什么這么說(shuō)呢？

2024 年，國(guó)內(nèi)乘用車市場(chǎng)推出了 150 個(gè)全新車系，相當(dāng)于每 3 天不到就有 1 款新車發(fā)布；與此同時(shí)，全年有 227 款車型宣布降價(jià)，相當(dāng)于不到 1.5 天就有一款車宣布降價(jià)，特別是新能源品牌，一年內(nèi)平均降價(jià) 12.7%。廣撒網(wǎng)式的流量營(yíng)銷，加上頻繁降價(jià)的價(jià)格戰(zhàn)，導(dǎo)致汽車行業(yè)的平均利潤(rùn)率從 4 年前的 6.2% 跌至 4.3%，有三分之一的國(guó)內(nèi)車企賣一臺(tái)虧一臺(tái)。

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然而，飽受價(jià)格戰(zhàn)、新品戰(zhàn)困擾的不只有車企，消費(fèi)者也陷入了「幸福的煩惱」：三天一款新車，讓消費(fèi)者根本記不住出了哪些新車，更不用說(shuō)了解那些日益繁多的新功能；想打開社交平臺(tái)找汽車博主了解一下新車型和新功能，要先做一串選擇題，是看垂類媒體、社交媒體還是短視頻平臺(tái)，是相信專業(yè)博主還是車主分享……。

在爆炸式的信息流包圍下，據(jù)統(tǒng)計(jì)，消費(fèi)者從選車到下訂，平均要對(duì)比 40 款車型、平均經(jīng)歷 2 個(gè)月的時(shí)間，車型對(duì)比、研究往往在線上完成。這意味著傳統(tǒng)汽車行業(yè)垂類媒體——官網(wǎng)——4S 店的模式難以精準(zhǔn)滿足營(yíng)銷需求，用戶觸達(dá)渠道變的跨平臺(tái)、離散化，要打通不同平臺(tái)間的用戶行為數(shù)據(jù)、 興趣標(biāo)簽、交易記錄，精準(zhǔn)刻畫用戶畫像，更考驗(yàn)車企數(shù)據(jù)挖掘的能力。

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針對(duì)潛在車主的營(yíng)銷考驗(yàn)車企的數(shù)據(jù)挖掘能力，針對(duì)老車主的用戶運(yùn)營(yíng)也并不容易。以往，老車主作為車企最容易接觸到的用戶資源，通常通過(guò) APP、客服、保養(yǎng)等形式與老車主互動(dòng)；然而數(shù)據(jù)顯示，隨著新功能和新車型不斷地撩撥消費(fèi)者的癢點(diǎn)，90%的老車主在換車時(shí)對(duì)其他品牌有購(gòu)車意向，59%用戶表示不會(huì)選擇舊車品牌。這意味著傳統(tǒng)的售后回訪和節(jié)日問候等方式已經(jīng)難以產(chǎn)生吸引力，對(duì)于老車主的精準(zhǔn)營(yíng)銷需要更個(gè)性化的用戶運(yùn)營(yíng)。

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新車型的增加、新功能的吸引、價(jià)格戰(zhàn)的加劇、消費(fèi)者接觸信息的碎片化，這些都決定了車企只有更了解消費(fèi)者、更有針對(duì)性，才能讓營(yíng)銷不停留在流量的形式主義上。那怎么樣能更了解消費(fèi)者、更有針對(duì)性呢？顯然離不開對(duì)用戶數(shù)據(jù)的挖掘和對(duì)內(nèi)外部信息的利用。提到數(shù)據(jù)和信息，就到了 AI 派上用場(chǎng)的時(shí)候了。

AI x 場(chǎng)景：

讓數(shù)據(jù)從「麻煩制造機(jī)」變成營(yíng)銷神器

很多人買車時(shí)都有類似的經(jīng)歷：準(zhǔn)備買車第一件事兒，先從一年上百輛新車?yán)镎业椒献约盒枨蟮膫溥x車型；開始線上線下看車比較，難免接到銷售短信/電話狂轟亂炸，或者是跟自己需求完全不搭邊兒的介紹；終于下定決心訂車，交車時(shí)間一改再改；終于提車了，有需要打客服電話，要么線路繁忙要么模式化的答復(fù)解決不了問題……

車企明明想通過(guò)用戶信息來(lái)一波精準(zhǔn)營(yíng)銷，結(jié)果搞成了「人海戰(zhàn)術(shù)」的暴力推銷；想利用數(shù)字化讓提車、售后透明化，結(jié)果交付時(shí)間一拖再拖、售后電話形同虛設(shè)只會(huì)讓車主感到被放鴿子的冒犯；想利用數(shù)據(jù)優(yōu)化體驗(yàn)，結(jié)果反倒讓數(shù)據(jù)變成了「麻煩制造機(jī)」。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，車企的廣告再美好，也擋不住這些令人勸退的體驗(yàn)帶來(lái)的一票否決權(quán)。

那怎么讓數(shù)據(jù)從「麻煩制造機(jī)」變成營(yíng)銷神器呢？

對(duì)于這一點(diǎn)，最能跟消費(fèi)者感同身受的恐怕是車企的銷售顧問了。數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)車企銷售顧問都手握著大量模糊的客戶名單，看起來(lái)資源豐富，但撥出 100 通電話后僅能約到 3 人到店，客戶接到了對(duì)自己沒用的「騷擾電話」，銷售顧問白白消耗了時(shí)間和精力。針對(duì)這一點(diǎn)，騰勢(shì)（參數(shù)丨圖片）汽車嘗試做了用戶數(shù)據(jù)的整合，通過(guò) CDP（客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)）把 App、小程序、線下門店等多渠道數(shù)據(jù)整合到一起，建立 OneID 用戶標(biāo)簽體系。

在這套體系下，用戶標(biāo)簽量從 30 個(gè)增加到 500 個(gè)。這樣一來(lái)，在電話邀約之前就能判斷用戶是「只是看看」，還是真的有購(gòu)車需求，不讓邀約電話變成騷擾電話；到店之后，也能根據(jù)算法判斷用戶是更在意空間和舒適體驗(yàn)，還是更在意性能參數(shù)和配置，有針對(duì)性的介紹，不至于都是千篇一律的話術(shù)。

通過(guò)用戶數(shù)據(jù)的整合，比亞迪騰勢(shì)的潛在客戶既不會(huì)感覺自己被騷擾，又能收到命中自己需求的服務(wù)，邀約效率、賣車意愿自然提高了。據(jù)統(tǒng)計(jì)，騰勢(shì)汽車與瓴羊 Quick Audience 和 Dataphin 合作的汽車營(yíng)銷數(shù)字化解決方案幫助騰勢(shì)的邀約效率提升了 80%，試駕率提升 21%，購(gòu)車轉(zhuǎn)化率提升 23%。

類似的方法不只能應(yīng)用在邀約環(huán)節(jié)。比如，在產(chǎn)銷協(xié)同環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、線上線下服務(wù)的打通和集成，騰勢(shì)汽車實(shí)現(xiàn)了「全國(guó)一盤貨」，預(yù)估交車時(shí)間也更精準(zhǔn)，不至于讓用戶提車的時(shí)間一拖再拖；在內(nèi)容運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)，騰勢(shì)也可以利用數(shù)據(jù)整合后對(duì)用戶精細(xì)化分層，這樣一來(lái)，什么時(shí)候給用戶推送試駕信息、優(yōu)惠政策、什么時(shí)候給車主推送生日祝福、提示維修保養(yǎng)都能更有針對(duì)性。

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從銷售邀約的精準(zhǔn)營(yíng)銷、產(chǎn)銷協(xié)同的精準(zhǔn)預(yù)判、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的個(gè)性化，到最終購(gòu)車轉(zhuǎn)化率的提升，要達(dá)到類似騰勢(shì)汽車的效果，本質(zhì)上需要利用 AI 與數(shù)據(jù)對(duì)用戶畫像的精準(zhǔn)洞察、利用智能工具矩陣對(duì)線索進(jìn)行有效挖掘和資源的精準(zhǔn)匹配、利用算法驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)調(diào)整策略、精準(zhǔn)同步信息，甚至在售后環(huán)節(jié)利用 AI 優(yōu)化智能客服對(duì)問題進(jìn)行分類、管理、搭建售后知識(shí)庫(kù)來(lái)提高服務(wù)效率，可以說(shuō)涵蓋了用戶洞察、邀約轉(zhuǎn)化、到點(diǎn)成交、車主運(yùn)營(yíng)的全流程。

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直觀來(lái)看，這套涵蓋了整個(gè)用戶購(gòu)車旅程的營(yíng)銷方案在各環(huán)節(jié)提高消費(fèi)者的滿意度，減少了那些令人「勸退」的體驗(yàn)；在體驗(yàn)背后，這套數(shù)字化營(yíng)銷方案需要幫助車企把雜亂無(wú)章、各部門獨(dú)立的數(shù)據(jù)構(gòu)建成一體化互通的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶、市場(chǎng)的需求實(shí)時(shí)調(diào)整策略。

都說(shuō)如今是數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)讓一切變得簡(jiǎn)單起來(lái)。但是數(shù)據(jù)本身并不會(huì)說(shuō)話，只有把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)、挖掘其中的價(jià)值，才能讓數(shù)據(jù)成為決策的「指南針」。

最后

當(dāng)汽車行業(yè)經(jīng)歷了 CEO IP 的熱潮、流量狂歡開始降溫，大家已經(jīng)逐漸意識(shí)到流量本身并不是車企的解藥，流量背后如何精準(zhǔn)獲取用戶關(guān)注、如何在與用戶互動(dòng)中洞察需求、如何根據(jù)需求快速調(diào)整策略，才是 AI 時(shí)代車企營(yíng)銷的精準(zhǔn)良方。

畢竟在車企天天喊著要精細(xì)化服務(wù)的今天，消費(fèi)者想要的并不是電話邀約的狂轟款炸、模式化的產(chǎn)品介紹、形同虛設(shè)的數(shù)字化服務(wù)，而是像個(gè)貼心小秘書，用戶更在意哪些功能賣點(diǎn)、哪里有最新優(yōu)惠活動(dòng)、什么時(shí)候該維護(hù)保養(yǎng)，它比你還清楚，并且在最合適的時(shí)間提醒你，這就是「不打擾的智慧」。

這一切背后，靠的就是像瓴羊和汽車之家這樣的數(shù)字化高手，他們用數(shù)據(jù)和 AI 技術(shù)，把消費(fèi)者的需求摸得透透的，重新搭建起人與車之間的橋梁，讓數(shù)字化時(shí)代的人車關(guān)系，不再是冷冰冰的機(jī)器對(duì)話，而是充滿了溫度和情感的交流。

《數(shù)據(jù)突圍：AI 時(shí)代汽車全域營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》