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友盟+:汽车+新零售,4S店里吹出了盒马味儿?

发布时间:2020-01-09 16:52:37  来源:邯郸科技资讯    采编:佚名  背景:

  从早期的GOOGLE无人驾驶到特斯拉、蔚来,再到已经量产的智能车载系统,汽车行业在后端研发层面,一直踏着大数据AI的浪尖,一路前行。而在面向消费者的前端部分,有着数百年历史的汽车行业,显得传统和缓慢,急需新零售的数据赋能,让品牌和消费者更灵活、智能、个性化地连接和互动。

  在数据的赋能下,未来的汽车4S店,会不会充满“盒马式”的新零售味儿?且听友盟+战略合作总监马里对《新零售下汽车渠道的新思考》的分享,以下为分享精华:

友盟

  (友盟+战略合作总监马里)

  最近,和汽车资讯网站的朋友交流,他们说汽车客户的需求越来越难满足,不仅想知道潜客的点击/浏览/咨询数据,还要分析客群的兴趣偏好,比如,是不是喜欢打高尔夫。

  大家都知道,让汽车资讯网站判断用户是不是喜欢打高尔夫,未免牵强。但这背后也表明,车企迫切需要数据支撑决策和运营,数据应用却面临难题:

  1)数据割裂:企业的一方数据多是孤立存在的,各业务之间、企业和企业,企业和行业之间多是割裂状态。企业认为自身的数据很专业,一放到应用场景中,就发现还差很多,对用户在全网、全渠道的表现一无所知;

  2)对用户的识别:比如消费者到一家4S店进行一连串的咨询、看车、询价,然后就走了。4S店只能记录今日访客+1,而无法对这位顾客做后续跟进和转化;

  3)营销效果评估:汽车品牌在线上、线下、电视媒体等投放大量的广告,但是由于媒体和业务的数据断层,效果很难监测和评估。一个渠道投放10年,到店转化多少,销售转化多少?都是空白,更无法实现再营销的优化。

  以上三个问题,归根结底是数据的问题,大家需要利用数据能力和数据技术来解决。友盟+在新零售领域,尤其是线下汽车领域有很多探索与应用。

  大数据并不大,

  新零售需要的是全域数据

  大家定位是全域数据服务提供商。为什么强调全域?因为大家认为,当前大数据的发挥有局限性,很多企业自称大数据,但这些数据能力都是单一的、静态孤立存在的。真正有价值的数据,是联结了用户多场景的动态数据。

  大家服务710万家网站、150万款移动应用,以及数千个线下品牌零售终端,无论是PC、OTT、App、线下场景,都能够覆盖到。并且通过友盟+强大的ID Mapping能力将用户行为打通,构建了覆盖全网7亿真实活跃消费者的全域画像体系。

  有了全域数据和数据打通能力,大家就能够帮助车企判断,经常浏览全时四驱车的客群,是不是喜欢打高尔夫,近期更喜欢在哪些时段、浏览哪些类型的资讯,从线上、线下全渠道判断用户群的特征和偏好。当这些数据和车企的后端产品研发数据、前端营销数据打通后,其实就实现了业务的数据化。

  新零售的本质

  提效降本、提升体验

  新零售是将线上的互联网数据赋能到线下的传统行业中,核心是围绕“人”的分析和洞察,以消费者需求为导向,带动货与场的升级,提效降本、提升用户体验。

  人的方面:

  通过消费者画像+评价留言+消费行为,判断消费者忠诚度、个性化营销导购;

  货的方面:

  通过销售额+利润成本,优化销售策略、商品组货;

  场的方面:

  通过客流数据+顾客画像+顾客来源分析,实现客群分层,进行场内场景优化、潜客营销。

  要实现“人货场”的业务应用,也面临很大的难点,就是线下场与货的数字化升级、营销升级与管理升级。大家重点在线下渠道、营销投放、会员运营做创新探索。

  全渠道数字化升级

  数字化升级指,通过友盟+全域数据能力将企业各端的数据打通和融合,例如线下门店、App及官网、营销投放、CRM系统等,赋能企业针对数据获取、挖掘、运用的能力。

  这些数据通过友盟+全域数据能力打通后,主要进行两方面的建设:

  1)垂直领域的标签体系建设。

  例如潜在购车用户、意向品牌车型、关注品牌车型、有车人群等,帮助车企快速挖掘客户价值;其次将消费者垂直领域画像与友盟+互联网行为画像结合,帮助车企了解消费者兴趣(品牌、型号、性能、配置等)、消费能力(价格区间)、人生阶段(车辆空间、功能)、地域(城市)等,最终帮助线下营销门店精准获客、提升会员体验服务。

友盟

  2)营销投放效果评估,到店转化分析。

  以往是线上领券、线下核销,或者以问卷调研评估渠道来源。其实通过wifi能力与设备匹配可以验证到店用户是通过哪些媒体渠道转化而来,验证渠道的优劣,进行渠道策略的调优。

  潜客引流

  潜客洞察、线上线下营销投放、后链路追踪

  作为大宗耐用消费品,消费者从萌生购车意向到交易购买的周期只有3-6月,而且一旦购买了,用户在3-5年甚至更长周期,就不会再考虑了。如何通过全域数据赋能一线销售人员,锁定既有购车意向,又对品牌感兴趣,并且还有消费能力的潜客?

友盟

  我分享一个近期通过人群圈选,锁定广告投放渠道,实现潜客引流的案例。

  1)针对客户主打的两款车型的高潜人群做数据分析。通过会员数据与门店客流数据做ID匹配,洞察不同车型车主的画像特征,比如A车型以未婚女性为主;B车型以商务男性为主,再分析其兴趣偏好、营销偏好等;

  2)地理位置分布。同时分析4S店覆盖的公里范围、顾客来源地(小区、写字楼等);

  3)通过友盟+标签库对种子人群进行lookalike人群放大,同时圈选相应媒体进行线上广告投放,最终分析官网、线上旗舰店访问转化情况,以及线下到店转化情况;

  4)针对4S店的潜客人群做营销再优化,根据区域分布以及人群特征,通过LBS圈选相应目标小区、写字楼进行线下电子广告牌投放,最终分析线下到店转化情况;

  5)整体潜客引流投放的效果:线上广告到线上访问转化率最高、线下广告牌投放到店转化更好。

  其实这个案例是为客户实现了营销渠道打通、以及效果分析可追溯。整套过程并不复杂,考验的是数据的深度和广度,即群体覆盖的广度和个体识别的深度。数据覆盖群体的池子有多大,直接影响车企对用户群体的描绘是否准确。而对个体用户识别的深度,就关系到在营销场景的适用性。

  个性化触达

  获客成本从2.4万到0.08万

  车展是最吸睛的营销手段,投入成本都是百万千万级。由于现场客流量大且复杂,如果仅凭借传统的展台咨询、留名片,再通过电话销售跟进,获客成本非常高。以婚博会为案例,某企业展商希翼撬动有婚车意向的人群预订婚车,如果按照传统方式其获客成本接近2.4万元。

友盟

  大家通过数据技术和能力,为展商和参会者设计交互场景,再将线下获取的数据与友盟+全域画像打通,分析客群的特征,制定个性化的销售话术,通过Push、广告的营销手段触达,提升销售转化。

  数据效果:

  现场获取数据超展台留资数15倍;

  潜客转化率提升400%;

  获客成本由2.4万降低到0.08万;

  洞察高潜客群:25-30岁、一线城市、男性为主。

  智慧门店

  客流运营+关联分析+营销触达

  大家与很多主机厂、渠道店交流过,关于线下智慧门店改造、城市大区门店的综合管理以及场内场外营销联动等,每家都有各自的想法,也希翼能在线下创新,提升管理效率、促进营销转化。

友盟

  友盟+的数据解决方案是“客流运营+关联分析+营销触达”。分享一个案例:

  1)门店数据化:大家和合作伙伴掌慧纵盈首先通过铺设硬件,将客户所有4S店、2S店以及外展实现数据化,并打通各端数据,客户能够实时或T+1查看大区/门店客流数据;

  2)个性化获客:通过对潜客集中的商圈、媒体触点、营销偏好等分析,实现潜客引流及营销触达,提升获客能力;

  3)场内优化:结合在场内布设热力动线、展车内布设相关设备进行场内客流的行为捕捉,帮客户进行场内冷区域的优化,以及了解不同车型关注度;

  4)数据汇总:在每月、每季度通过后台下载门店、城市、大区以及外展的数据分析报表,方便门店以及大区进行汇报总结;

  5)延伸模块:除了基础能力的管理升级外,大家还在与一些企业合作,完善像门店选址、周边客群分析等功能模块。

  友盟+在新零售领域的探索还包括餐饮、服饰、手机、商业地产等行业,很多行业也在加速升级。从大家的经验看,希翼企业从现在开始积累数据,或者利用外部优质数据资产。

  最后分享5个新零售的数据化建议:

  ①步建设聚合企业的数据资产;

  ②持续投资数据智能;

  ③立专职的数据团队;

  ④到合适的营销场景;

  ⑤速迭代,允许试错。

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