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「原來我們認為一個好的產品就已經 OK 了，但是現在一個好的產品跟好的流量結合非常重要?！骨安痪?，在中國電動汽車百人會論壇上，長安汽車副總裁、深藍汽車 CEO 鄧承浩說了這樣一句話，這句話說出的不只是長安一家車企的心聲。在「造好車」的基礎上怎么「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。

2024 年，國內至少有 8 家車企的董事長或 CEO 親自下場參與直播，車企高管參與直播的數量更是數不勝數，堪稱「車企 CEO IP 元年」。車企們的流量狂歡讓市場營銷的投入水漲船高，據不完全統計，2024 年上半年有十余家車企市場營銷費用同比增長，特別是在流量平臺的投入，單條成交線索成本已超 2000 元。

但是同樣是 CEO 下場搞流量，效果卻天差地別，有的成了熱搜的?？?，僅靠一場發(fā)布會就完成全年的銷量目標；有的卻在短暫的流量狂歡后被流量反噬，甚至黯然退出競爭舞臺。

說好的搞流量就能賣車、有流量就能賺錢，在如今汽車市場好像不是百試百靈，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？怎么讓營銷高效起來？都需要數據說話。最近，阿里旗下的企業(yè)數智服務品牌瓴羊、汽車之家和一財商學院基于對 7700 萬用戶行為、超 90 家主機廠與 25000 個經銷商等海量數據的洞察分析，聯合推出了《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰(zhàn)手冊》。實戰(zhàn)手冊里面指出了 AI 時代下，具有借鑒意義的幾個趨勢，例如車企怎么用數據來闡述流量時代的新習慣和營銷新邏輯，以及 AI 能怎么賦能汽車營銷？

流量時代，買車和賣車的邏輯都變了

回顧 2024 年的汽車行業(yè)，從宏觀來看無疑是豐收的一年，中國乘用車累計銷量為 2756.3 萬輛，同比增長 5.8%；不過如果我們把聚光燈對準各家車企，恐怕是喜憂參半。為什么這么說呢？

2024 年，國內乘用車市場推出了 150 個全新車系，相當于每 3 天不到就有 1 款新車發(fā)布；與此同時，全年有 227 款車型宣布降價，相當于不到 1.5 天就有一款車宣布降價，特別是新能源品牌，一年內平均降價 12.7%。廣撒網式的流量營銷，加上頻繁降價的價格戰(zhàn)，導致汽車行業(yè)的平均利潤率從 4 年前的 6.2% 跌至 4.3%，有三分之一的國內車企賣一臺虧一臺。

圖片來源：《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰(zhàn)手冊》

然而，飽受價格戰(zhàn)、新品戰(zhàn)困擾的不只有車企，消費者也陷入了「幸福的煩惱」：三天一款新車，讓消費者根本記不住出了哪些新車，更不用說了解那些日益繁多的新功能；想打開社交平臺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，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，據統計，消費者從選車到下訂，平均要對比 40 款車型、平均經歷 2 個月的時間，車型對比、研究往往在線上完成。這意味著傳統汽車行業(yè)垂類媒體——官網——4S 店的模式難以精準滿足營銷需求，用戶觸達渠道變的跨平臺、離散化，要打通不同平臺間的用戶行為數據、 興趣標簽、交易記錄，精準刻畫用戶畫像，更考驗車企數據挖掘的能力。

圖片來源：《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰(zhàn)手冊》

針對潛在車主的營銷考驗車企的數據挖掘能力，針對老車主的用戶運營也并不容易。以往，老車主作為車企最容易接觸到的用戶資源，通常通過 APP、客服、保養(yǎng)等形式與老車主互動；然而數據顯示，隨著新功能和新車型不斷地撩撥消費者的癢點，90%的老車主在換車時對其他品牌有購車意向，59%用戶表示不會選擇舊車品牌。這意味著傳統的售后回訪和節(jié)日問候等方式已經難以產生吸引力，對于老車主的精準營銷需要更個性化的用戶運營。

圖片來源：《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰(zhàn)手冊》

新車型的增加、新功能的吸引、價格戰(zhàn)的加劇、消費者接觸信息的碎片化，這些都決定了車企只有更了解消費者、更有針對性，才能讓營銷不停留在流量的形式主義上。那怎么樣能更了解消費者、更有針對性呢？顯然離不開對用戶數據的挖掘和對內外部信息的利用。提到數據和信息，就到了 AI 派上用場的時候了。

AI x 場景：

讓數據從「麻煩制造機」變成營銷神器

很多人買車時都有類似的經歷：準備買車第一件事兒，先從一年上百輛新車里找到符合自己需求的備選車型；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解決不了問題……

車企明明想通過用戶信息來一波精準營銷，結果搞成了「人海戰(zhàn)術」的暴力推銷；想利用數字化讓提車、售后透明化，結果交付時間一拖再拖、售后電話形同虛設只會讓車主感到被放鴿子的冒犯；想利用數據優(yōu)化體驗，結果反倒讓數據變成了「麻煩制造機」。對于消費者來說，車企的廣告再美好，也擋不住這些令人勸退的體驗帶來的一票否決權。

那怎么讓數據從「麻煩制造機」變成營銷神器呢？

對于這一點，最能跟消費者感同身受的恐怕是車企的銷售顧問了。數據時代，每個車企銷售顧問都手握著大量模糊的客戶名單，看起來資源豐富，但撥出 100 通電話后僅能約到 3 人到店，客戶接到了對自己沒用的「騷擾電話」，銷售顧問白白消耗了時間和精力。針對這一點，騰勢（參數丨圖片）汽車嘗試做了用戶數據的整合，通過 CDP（客戶數據平臺）把 App、小程序、線下門店等多渠道數據整合到一起，建立 OneID 用戶標簽體系。

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

通過用戶數據的整合，比亞迪騰勢的潛在客戶既不會感覺自己被騷擾，又能收到命中自己需求的服務，邀約效率、賣車意愿自然提高了。據統計，騰勢汽車與瓴羊 Quick Audience 和 Dataphin 合作的汽車營銷數字化解決方案幫助騰勢的邀約效率提升了 80%，試駕率提升 21%，購車轉化率提升 23%。

類似的方法不只能應用在邀約環(huán)節(jié)。比如，在產銷協同環(huán)節(jié)，通過對訂單數據、供應鏈數據、線上線下服務的打通和集成，騰勢汽車實現了「全國一盤貨」，預估交車時間也更精準，不至于讓用戶提車的時間一拖再拖；在內容運營環(huán)節(jié)，騰勢也可以利用數據整合后對用戶精細化分層，這樣一來，什么時候給用戶推送試駕信息、優(yōu)惠政策、什么時候給車主推送生日祝福、提示維修保養(yǎng)都能更有針對性。

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從銷售邀約的精準營銷、產銷協同的精準預判、內容運營的個性化，到最終購車轉化率的提升，要達到類似騰勢汽車的效果，本質上需要利用 AI 與數據對用戶畫像的精準洞察、利用智能工具矩陣對線索進行有效挖掘和資源的精準匹配、利用算法驅動實時調整策略、精準同步信息，甚至在售后環(huán)節(jié)利用 AI 優(yōu)化智能客服對問題進行分類、管理、搭建售后知識庫來提高服務效率，可以說涵蓋了用戶洞察、邀約轉化、到點成交、車主運營的全流程。

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直觀來看，這套涵蓋了整個用戶購車旅程的營銷方案在各環(huán)節(jié)提高消費者的滿意度，減少了那些令人「勸退」的體驗；在體驗背后，這套數字化營銷方案需要幫助車企把雜亂無章、各部門獨立的數據構建成一體化互通的數據資產庫，在數據資產的基礎上，結合用戶、市場的需求實時調整策略。

都說如今是數字化時代，數據讓一切變得簡單起來。但是數據本身并不會說話，只有把數據變成資產、挖掘其中的價值，才能讓數據成為決策的「指南針」。

最后

當汽車行業(yè)經歷了 CEO IP 的熱潮、流量狂歡開始降溫，大家已經逐漸意識到流量本身并不是車企的解藥，流量背后如何精準獲取用戶關注、如何在與用戶互動中洞察需求、如何根據需求快速調整策略，才是 AI 時代車企營銷的精準良方。

畢竟在車企天天喊著要精細化服務的今天，消費者想要的并不是電話邀約的狂轟款炸、模式化的產品介紹、形同虛設的數字化服務，而是像個貼心小秘書，用戶更在意哪些功能賣點、哪里有最新優(yōu)惠活動、什么時候該維護保養(yǎng)，它比你還清楚，并且在最合適的時間提醒你，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字化高手，他們用數據和 AI 技術，把消費者的需求摸得透透的，重新搭建起人與車之間的橋梁，讓數字化時代的人車關系，不再是冷冰冰的機器對話，而是充滿了溫度和情感的交流。

《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰(zhàn)手冊》