车企营销增长通路,如何让消费者为体验“买单”?

来源:创略科技 时间: 2021-07-30

汽车产业经过近40年的快速增长,面对技术升级、政策把控、多维竞争、客户结构及购车需求的重大变化,为进一步占领高地,正在打响变革的号角。从众多车企的核心战略目标、业务增长路径来看,数字化无疑为这场变革的核心。

作为数字化变革的最佳路径,可直接导向消费者多触点、强体验、高黏性的营销数字化转型,成为车企的突破口。为了满足客户对于品牌前期的营销到购车、用车、售后等各环节的服务体验提升,越来越多的企业开始尝试从销售层面的DTC模式转向销售运营层面的DTC,希望可以掌握全链路客户数据,通过数据的运营实现营销数字化转型,为终端提供从营销到售后的个性化服务,以优质的客户体验,赋能品牌口碑与经销商业绩增长。

数据是营销数字化转型的第一要素,而经过十年的高速发展,各大车企已经通过线下销售沉淀了一定的用户量,结合现阶段线上触点(企业自有APP、小程序、官网、垂直媒体、社交媒体等)的数据收集,拥有一定数量的用户数据并不是难点。但收集到的数据往往晦涩冗余,无法识别,难以高效应用和运营,更缺少和用户持续互动的载体。汽车在数据的沉淀与应用依然存在诸多挑战:

•车企长期依靠经销商触达客户,缺乏对多维度客户数据的沉淀和理解,往往只求数量却未关注字段的丰富度;

• 车企通过各线上、线下触点获得的客户数据往往以多元异构的状态,存储于不同部门、不同系统、不同终端,且同一客户通过不同渠道留资会造成信息的重复冗余,无法直接高效应用;

• 客户需求偏好复杂多变,数据时效性紧缩。但车企传统的组织架构导致业务部门依赖IT部门对数据进行处理,车企在打造私域触点矩阵的过程中,往往2~3周才能得到IT部门的数据反馈,难以实现实时的个性化营销;

• 车企获得大量用户数据后,不能再凭借经验、依靠人工筛选和判断数据,需要通过数字化平台打通全量数据,借助算法对客户行为进行分析、预测,进而指导营销的方向和策略。

由此可见,建设线上触点、收集数据只是数字化建设的第一步。将线上线下单点数据进行整合、治理,沉淀为数据资产,并高效应用以实现营销的创新和销售业绩的持续增长,才是最终目的。

创略科技作为一家数据技术和AI公司,致力于提供智能客户数据中台解决方案,助力车企进行数智化升级,通过打通多触点数据,深刻洞察客户需求、偏好,实现个性化营销及精细化运营。

                        创略科技汽车行业智能解决方案

全渠道数据打通、治理,破除数据孤岛

• 创略科技可以通过车企的线上触点,实时采集用户行为数据,并在数据的整合应用范畴内,将多触点、多终端以及多方数据打通,统一输出口径,并通过ID匹配,实现One ID。

对于确定性的ID匹配,可以根据不同数据源的某一确定性指标进行匹配,实现数据的统一性;而针对不确定性的不同来源数据,创略科技智能客户数据中台可以基于图计算的AI模块做相应的匹配,这也是创略科技AI赋能的CDP产品特有的功能优势。

• 创略科技通过CDP平台帮助车企进行内容运营和私域流量运营,将打通的数据形成360度客户画像,帮助业务部门不再依赖于IT部门的数据驱动,从根本上破除数据孤岛,更加实时准确地了解客户。

以算法和智能驱动深刻的客户洞察及精准营销的实现

创略科技智能客户数据中台可以帮助车企构建360°客户画像,实现标签管理和人群筛选,精准识别高意向购车客户,并基于全量数据AI驱动,对其需求和偏好进行预测,提升营销效果和客户体验。

在合作的过程中,创略科技发现大多数车企还在依靠经验人为判断高意向客群,并以此进行营销活动。

如国内某车企,曾经一度认为自己的客户群体年龄在20~30岁,但通过创略科技CDP平台进行客户画像构建,发现实际客群是在40~50岁。不同客群的营销模式和方向具有很大差异化,错误的客群判断必然会浪费巨额的广告投入,并且难以实现私域流量的引流,更遑论销售转化?

另外,车企还容易陷入另外一种经验主义的思维误区,认为消费者约试驾次数越多,购车的概率越高。而创略科技帮助某品牌通过算法测算得出的结论是,试驾次数越多反而购车概率越低——通过上百个字段测算出的结果,往往和经验判断并不相同。

车企需要改变固有的思维逻辑,以数据为驱动,以智能化为手段,实现对客户的正确分析和判断,并基于此进行针对性的产品推荐,达到对购买决策的正面影响,实现转化。

创略科技助力车企实现多场景智能化营销落地

创略科技智能客户数据中台产品矩阵,助力车企围绕看车-购车-用车-维保-增换购的客户全生命周期进行精准、智能营销,全面提升客户多维度体验,实现多场景、精细化运营。

• 算法驱动车企线索识别及分发,提升获客效率

                    创略科技销售线索全链路效能提升解决方案

在新客获取阶段,车企的线索跟进是重点也是难点——拥有大量销售线索,却只通过业务经验实现线索评级,常因高质量线索跟进不及时造成高意向客户流失。

创略科技通过潜客线索评分模型,对各种渠道引流来的潜客进行购买可能性评分,优先跟进高意向客户,并针对不同分值的潜客推荐差异化营销资源投入,提升转化率。

另外,汽车由于其高客单价、购买频率低的特点,导致购买前的营销周期较长,常因销售人员的频繁打扰和千篇一律的营销话术,为客户带来不好的体验。创略科技通过算法模型,对线索客户的购车意向进行预测,准确率可达97%以上,基于此再进行有针对性的差异化营销,如话术侧重点指导、产品活动推荐、服务优惠券推荐等,购车意向可达到翻倍提升。

• 通过营销计分模型,实现保客增换购

                               营销计分模型解决方案

对已购客户进行增换购可能性预测,并针对不同分值段的保客进行差异化营销资源投入,提升资源利用率。比如,预测到某客户存在换购的可能性,首先要提前预测其是否有更换品牌的意向,并针对这一结果为销售渠道提供营销策略的推荐,帮助销售端提前进行个性化处理。

另一方面,创略科技基于已流失会员各维度数据训练模型,预测现有会员的流失等级或概率,并针对不同概率会员进行差异化维护和挽回。

• 通过客户反馈分析,提升产品及服务,实现C2M

客户评论、咨询和投诉等内容可以帮助车企直观地了解客户或者潜客的需求及对产品的看法观点,但这类文本数据属于非结构化数据,难以直接识别和应用。创略科技基于源处理技术,能将非结构化数据转换为可应用的数据源,并且凭借AI技术赋能,可以全面替代人工对其进行跟踪分析,洞察客户对车辆及售后服务的感受和情绪,进而针对性地优化客户体验,甚至通过这些信息反向指导个性化制造。

• 客户全旅程一键启动自动化营销

                    基于客户旅程赋能全链路营销场景

基于客户购车链路长的特点,创略科技为车企提供营销自动化工具,助力其实现客户购车全链路的自动化跟进和触发式营销、一键式营销,有效提升营销效率,降低人力投入。

在支持人工设置规则的前提下,创略科技营销自动化的一大优势在于也支持算法驱动——营销活动不需要人工创建,而是基于算法驱动最终的预测性营销。所以车企客户只要明确投资回报率和营销KPI,而人群、时间、渠道以及内容等一切具体条件的选择和设置都可以通过算法驱动完成,这就大幅降低了人力成本,且降低了车企的精细化运营门槛。

个性化的沟通和服务是未来车企需要具备的核心竞争力,在数据和智能驱动下,车企需要深度洞察客户,为不同需求的客户提供个性化服务与产品,实现更好的用户体验,则围绕用户的运营必然是未来品牌营销的重中之重。创略科技致力于通过AI赋能的客户数据中台解决方案,帮助车企客户打通全域数据,并基于此重新定义客户旅程,通过数据分析、算法模型等AI技术,打造精细化、智能化的运营闭环。