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互联网造车正封神,传统车企嫑慌!数字化转型看这里 | 易观数科解决方案

 

    

在最近的资本市场中,作为全球汽车第一股的特斯拉股价大涨,也顺便带动了“中国特斯拉”的蔚来、小鹏等同行看涨。在艳羡资本股民的同时,也急坏了传统车企。
 

移动出行,营造国内汽车新生态

当特斯拉市值超过丰田成为全球市值最高的车企时,对于传统车企而言,数字化转型似乎已经关系到企业的发展前景。

 

有数据统计,当前中国机动车保有量是 3.6 亿辆,其中汽车 2.7 亿辆,并且保持着每年 2000 万辆以上的规模增长。对于国内的车企而言,市场能够获得这种增长的确得来不易,尤其是在中国汽车市场结构发生深刻变化的背景下,新四化汽车的市场渗透率逐步提高,汽车下各领域的细分市场也在逆势增长,同时伴随着政策、技术、数字化消费者的多重驱动,整个汽车行业都正在由传统硬件制造向以新四化“电动化、智能互联、汽车共享、自动驾驶”为特征的移动出行转变。

 

 

汽车市场的逐渐“被细化”源于消费者购车需求多样化和个性化。只有抓住用户真实喜好,才能更好地服务用户满足用户需求,同时也才能找准品牌下一步的发展策略。

 

用户需求市场的细化,也导致着传统车企对于数字化转型的需求愈发迫切。尤其在互联网趋势下,车企要做的就是积极转变定位,将原本产品型企业转变为用户型企业,从“以产品为核心”到“以用户为核心”。运营管理模式的巨大改变,这也就意味着要不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求,要与用户形成多样化的触点,要深入了解用户,与用户及时友好沟通,和用户成为朋友建立亲密关系。车企的数字化转型,触达用户的能力、理解用户的能力和响应用户的能力就成为关键。

 

而且,对于很多国内车企而言, 与许多欧美日系车企相比虽然在软硬件、芯片供应商方面没有优势,但我们拥有相对更为开放的互联网开发和应用的生态体系,这也将有利于国内车企自主品牌实现更快速的数字化转型。

 

得益于中国互联网的繁荣发展和高渗透率,中国消费者对于互联网汽车所表现出来的欢迎程度相比较别的国家更高。数据显示,与 2018 年的 68%相比,2019 年消费者对汽车网络安全的担心下降了 4%,至 64%,因为国内用户对于互联网的信任程度大大增加,这也正是中国车企在向数字化迈进的过程中最有优势的一点。

 

国内车企数字化转型遇到的难点

但与此同时,面对一个相对陌生的领域,在转型过程中自然面临着各种不同的难点。
 
  • 渠道优化与数据整合,多渠道数据整合技术欠缺

 
互联网时代下,社交网络及自媒体的影响力开始发散,营销渠道数量多样化增长。与此同时,这也标志着车企的渠道投入也逐年增加。尤其是汽车这类刚需但价格较高的产品,更是需要广泛寻找渠道来持续投入,以便能够影响到更多的人群。但过多的渠道投放,车企也开始面临投放渠道冗杂、营销成本居高不下、跨渠道数据难统一等问题。车企如何对自身渠道成本进行有效控制,如何根据优胜劣汰对渠道进行优化?挡在渠道分析之前的门槛就是,如何将多渠道数据整合统一,目前还普遍缺乏底层的数据技术能力。

 

  • 数据来源混杂,无法洞察数据背后的用户意识

 
适合规模化打发的线上数字化,不存在一对一的销售模式,因此需要车企能够精准洞察用户画像对潜在用户的出行习惯、消费喜好、场景需求等多方面进行洞察,为制定营销策略提供数据根据。加之当前目标客户分散大小渠道,车企下的各家 4S 店也都有属于自己的用户群体,面对如此庞大的用户差异性,如果不能对全渠道用户进行统一识别分析,对用户构建标签能力的匮乏,导致车企线上化营销无从下手。

 

  • 用户生命周期过长,车企价值链管理困难

 
与其它行业相比,高客单价的汽车消费,消费决策周期更长,产品使用周期长,整个汽车用户的生命周期价值链也较长。并且在整个汽车生态周期的过程中,越来越多的的第三方参与进来,本身无法为车企带来更多价值,相互商业价值关联度比较低,这就导致了车企对后续服务的意愿较低,从而无法增强用户对于车企的品牌粘性和归属感。

 

现阶段随着汽车产业价值链的重心正加速向两端转移,存量时代的到来以及购车消费者年轻化趋势,促使数据驱动的智能用户运营成为企业竞争和提速的新武器。

客户价值经营,是二次增长的关键

基于上述背景,当下希望通过数字化转型的汽车企业,在汽车消费用户的运营上,更应该围绕以下3个方向来进行:
            
  • 人车关系:营造情感化的亲密人车关系,智能汽车需要具备用户思维,创新产品和服务

  • 业务模式:打造客户体验运营模式,侧重于『以客户体验为中心』的市场及渠道策略

  • 产业价值链:打造移动出行生态圈,强调数据、系统和服务的新移动出行生态体系

 

从人车关系、业务模式以及产业价值链出发,易观数科认为,车企应该围绕数据能力建设打造由数据驱动的智能用户运营体系,将『收数、存数、算数、看数、用数』灵活运用到用户运营的体系搭建过程中,实现全端、全域、全线的数据赋能和智能运营,通过数据来提升用户运营管理和用户体验及价值。
 

1、数据接入,选择灵活的数据采集方案

 

据统计,业务人员有 80%的时间用在等待原始数据分析上,因此对于提升效率而言,如何快速整合全平台渠道的数据并进行高效的实时分析,将极大提升业务人员的工作效率。

 

易观数科旗下的智能用户运营平台-易观方舟,通过全量实时采集用户属性与行为数据,连通内外部数据源,打通用户运营触点,为企业用户运营活动提供度量、细分、触达的数据平台支持。包含 22 种 SDK,支持在前端、后端通过灵活的服务端采集 SDK 和数据导入 API 和工具,确保全端全面采集线上用户触点数据,从而能够无缝接入用户各触点的行为数据。

 

并基于易观方舟数据加工能力,灵活自定义 ETL 流程,为外发营销和导流的链接增加 UTM 参数,确保每个渠道上的用户注册都可以被追踪到。最终通过易观方舟的渠道分析能力,通过报表计算渠道排名,结合新增用户数、活跃用户数、下单用户数和成交量等指标,综合评估获得渠道排名。从而通过分析各渠道在后端数据的转化效果,得以确定主要投放渠道,从而可以实行末位淘汰制,剔除量高质低的鸡肋渠道。
       
易观方舟可视化埋点演示       

 

另外,易观方舟支持可视化埋点,通过 UI 可视化工具(web 编辑器)对 App/Web 页面中的可触发事件的控件/元素进行埋点,采用 AOP(面向切面编程)的思想统一对事件触发机制进行拦截,实现对事件的选择性上报。从而可以实现根据自定义埋点事件上报,减少数据量;即时埋点,埋点数据精准度高、可扩展性强等优势。这种可视化的方式可以帮助业务人员快速在关键页面下的关键按钮部署关键节点。

 

2、构建车企数据运营指标体系

 

只有建立好标准才能衡量好坏。在数字化建设的进程中,车企更需要通过构建科学的运营指标体系来评估数据价值的高低以及转型的节奏进度。也只有通过数字化指标,才能将这一切都通过可视化的形式展现出来。

 

由于指标是对运营现状的量化,因此通过比较在不同的维度下同一指标的变化情况,而得出的数据就是我们所需要的数据价值所在。指标体系的搭建旨在协助企业完成当前阶段不同业务部门针对具体业务适合关注的指标列表,对针对不同的指标使用场景给出相应的意义和建议。

 

易观数科基于多样化的分析框架以及车企的实时应用需求,通过定位用户出行习惯、自驾游次数、日常通行等汽车因素,结合用户在其它平台(如电商)之上的浏览习惯与消费水平,从而能够帮助车企准确制定核心指标,根据核心指标分解细化影响指标,明确指标定义及常见影响维度,对细分指标进行归类整理,并结合场景、阶段、部门等因素做拆解,服务于数据洞察和业务改善。

3、基于全端采集、实时分析的智能洞察

 

在车企实现数据的全端埋点与采集后,不可避免的会出现 App 端、小程序端、H5 端、Web 端以及其它第三方渠道大量数据涌入企业后台的情况。并且对于车企而言,下设有很多 4S 店,这些渠道数据自然也需要统一上传至总部后台,才能做出统一的决策。但庞大的数据体量和复杂的数据来源,就需要车企能够对这些不同渠道涌来的数据,做出准确的划分以及准确及时的分析。

 

易观方舟智能产品分析套件支持在前端、后端通过灵活的服务端采集 SDK 和数据导入 API 和工具,配有开放的数据流接口、开放的分析能力、开放的链接能力,支持跨端打通数字用户行为,支持私有化部署并提供二次开发 API,从而实现全端的用户行为数据采集和整合,为企业数据扩展和整合以及应用提供基础的数据采集、数据分析、数据应用的能力。
       
易观方舟支持22种SDK触点采集

 

同时基于易观方舟平台强大的数据加工能力,通过灵活自定义 ETL 流程,接入企业数仓等业务数据源。全面整合用户行为、业务、营销、CRM、外部数据,从而能够无缝接入用户各触点的行为数据,实现 360 度用户画像数据采集。

 

4、自定义多维度,覆盖运维全场景

 

每一家车企的核心车辆产品不同,面向的受众人群自然也大不相同,因此车企的数据分析模型要尽可能涵盖更多潜在群体的可能行为,并能够对这些边缘行为进行有价值的分析。

 

尤其在产品迭代速度越来越快的互联网环境中,用户需求的变化频率也在增加。而车企在在做营销活动时,更是需要时刻把握当下用户的 High 点在哪。尤其对于时刻奔赴在追热点一线的车企自媒体运营人员而言,能否跟上热度并进行很好地结合,很有可能决定这个季度 KPI 的完成情况。

        

易观方舟12大分析模型

 

易观方舟下设有事件分析、留存分析、渠道分析等 12 大分析模型,在为车企提供维度自定义的交叉分析能力的同时,围绕易观数据平台强大的实时数据处理能力,为车企提供计算引擎、数据同步、数据清洗、分布缓存、任务调度等能力,帮助车企能够最快的实时洞察用户行为能力,满足产品迭代、渠道分析等多场景。确保车企能够实现『采集-处理-建模-分析』全流程的数据处理,从而将洞察涵盖数据的全生命周期覆盖至用户智能运营的全场景下。

 

5、建设车企在互联网之上的用户旅程

 

与线下一对一的销售模式不同,线上存在太多影响用户购车体验或决定的非人为不确定性因素,页面展现、缓冲时间过长、支付前取消订单等等,只有发现线上流程中用户流失的关键节点,车企才能对线上流程的不足进行针对性优化,进而通过运营和改善每一次用户和品牌接触时的体验,更好地维系用户关系,最大化品牌、产品和用户价值。

 

另一方面,汽车这一产品的特点,注定了其需要围绕用户的不同人生阶段和特点来提供合适的产品。如面向刚步入社会的用户提供性价比高的代步车,面向女性用户提供外观美观、安全性高的车型,面向高消费能力的人群则提供更高端的车型。

 

这就需要车企学会高效利用用户自身的数字用户资产。易观方舟智能用户运营平台通过用户标签实现更细致的用户细分、定向能力支撑精细化的运营活动,实时数据反馈运营效果,结合分析模型对转化人群深入画像、分析,通过持续迭代优化用户运营策略,提升业务增长及用户运营效果。

 

通过用户基本属性了解用户的用户属性、个性偏好等情况,配合用户标签的体系化功能,实现用户标签从创建、加工、维护到下线的全生命周期管理。并通过行为序列进行单体用户行为下钻,了解其产品浏览及停留情况等等。基于易观方舟独有的用户场景偏好模型,配合商务、旅游、 教育等等场景的数据相互补充,确保车企能够充分洞察客户需求,从而能够向客户有针对性地进行车型推荐。

 

6、形成数据和运营的全面闭环

 

对于用户而言,购车只是消费的端口而已。这也是汽车行业的特点,即用户生命周期比较长,很难在这十年的时间中将用户牢牢锁定在自家的生态中。

 

尤其是许多老用户,时间一长自然对于品牌的熟悉度出现不同程度的下降。随着我国人均可支配收入的增长,为家里购置第二台、第三台车的情况已经相当普遍。而如果能在一个家庭中『培养』一名品牌的忠实信徒,这对于增长新用户而言无疑将起到事半功倍的效果。

 

这就需要车企具备对老用户进行全面触达的能力。易观方舟可以帮助车企延长用户服务的生命长度,服务号、订阅号、小程序、朋友圈、群发消息等,提供模板消息、订阅消息、群发消息、小程序插屏广告、小程序 Banner 广告等功能。通过扩大用户生命周期辐射外延,将洗车、维护等能力全部植入到该闭环生态,让用户不用『出圈』也能享受到最佳的原厂体验,进一步增强用户品牌忠诚度。

 

最后

在今天这样一个可选择产品大大增加、以用户为核心的数字化经济社会中,用户体验绝不仅仅是购买那一瞬间的体验,而是贯穿“前期了解-中期购买-后期服务”全流程体验。尤其是对于汽车这个行业而言,数年的服务周期尤其考验车企的长期运营能力。而这几年在汽车行业的数字化改革实验,也正是围绕着用户中心的长期体验和运营能力的系统重构。从不断地市场拓新,逐步转向在存量用户中寻求“留量”,进而凭借高水平的产品服务和用户运营能力,实现存量中挖掘新增量。

 

针对汽车行业的数字化运营解决方案,易观数科希望能够帮助车企品牌充分挖掘数据价值潜力车企从数据中的价值释放出来,在今天线上线下联动的数字化世界,实现更加高效、智能的用户全生命周的智能运营。通过不断挖掘数字用户价值,搭建全生命周期的智能用户运营体系,盘活下属各条业务线数字用户资产,并基于集团全景用户画像和行为洞察,共同探索场景应用和生态建设,从而形成车企内部的用户和利益共享机制,产生交叉销售,提升车企集团的整体用户价值。

 

对于客单价高、购买决策周期长的汽车零售行业来说,精细化的智能用户运营能够帮助车企获得用户好感,提升购买转化率易观方舟「品牌零售Demo」 ,从经典的营销4P理论,到数据驱动的智能用户运营,围绕着全网营销、全渠道销售、线上线下活动以及用户忠诚度培养等4大核心场景助力品牌企业数字化运营实践。

 

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