近日,2021上海国际车展召开,主题为“拥抱变化”。

事实上,当下汽车业正面临百年未有之大变局,变化时刻都在发生。电动化逐渐替代传统燃油车,软件代替硬件开始定义汽车,与此同时,以数据技术为驱动、以用户为中心的营销和生产方式,也驱使车企寻求数字化转型。

车企如何在变局中掌握主动权,获取并利用好数据资源,更精准地洞察客户、达成销售、提高服务满意度?就此,《中国汽车报》记者专访了创略科技联合创始人兼总裁杨辰韵。

■车企面临数字化转型困境

杨辰韵认为,汽车行业的变化的确时刻都在发生。其中很重要的一个变化是,车企不再是一个只管造车、不管卖车的制造型企业,而是要站在消费者的角度为其提供出行服务。因为互联网和大数据的加持,消费者每天与车接触会产生大量数据,车企开始尝试直销模式,也就是说直接掌握客户数据,为终端提供从营销到售后的个性化服务。

“以用户为中心”已经成为大势所趋,车企有数字化转型的意愿,但仍面临几个困扰。一方面,以前车企依靠经销商触达客户,因此对客户数据并不掌握,缺乏对消费者数据的沉淀和理解。

另一方面,部分车企意欲打造小程序、APP等私域触点矩阵,但因为企业内部组织架构不匹配,导致业务部门依赖IT部门的数据,往往2~3周才能得到反馈。基于这种效率,要实现实时的个性化营销并不现实。所以数据的实时性和数据孤岛,也是车企面临的痛点。

与此同时,车企获得大量用户数据之后,不能再凭借经验、依靠人工筛选和判断数据,而是要打通全量数据后,借助算法对用户行为进行预测,进而提升营销效率和客户体验,而不是盲目地随机地做营销工作。

通过服务和接触诸多车企后,杨辰韵发现,百年未有之变局意味着,汽车销量飞速增长的黄金时代已经过去,车企的销售压力倍增,新客户获取越来越难,倒逼车企转向精细化运营,这要求企业内部各部门紧密配合。但一个现状是,不少车企虽有了转变的意识,但营销和IT部门没有交集,导致转型半年甚至一年后,仍没有为转变付出实际行动。

而另外一些企业,虽然具备了行动力,但依然面临另一种困境,即数据字段的丰富程度非常低。杨辰韵举例,某些车企保客数量达到千万级别,但其数据字段的丰富程度甚至还不如保客只有几万人的小众品牌。换句话说,一些车企对数据治理不够重视,对客户的理解明显不足,如此开展精细化运营,效果不佳自然在意料之中。

■助力打通数据、避免数据孤岛

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,围绕用户的运营是未来品牌营销的重中之重。

创略科技作为一家数据科技和AI公司,专注于为B2C企业通过数据及智能驱动的精细化运营提升收入及利润,通过精细化运营平台,进行全场景、全链路数据的整合、标签化及输出,为“千人千策”的个性化触达与精细化运营提供数据支持。

杨辰韵介绍,创略科技是国内最早做CDP(客户数据中台)的公司,拥有最成熟的CDP产品矩阵。针对车企的痛点,创略科技首先能做的就是帮助车企,基于用户角度将内部个系统中的数据打通,避免数据孤岛。

其次,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,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,让业务部门不再依赖于IT部门的数据驱动,能更加实时准确地了解客户。

关键的一步是,可以帮助车企实现标签管理和人群筛选,识别购车意向高的客户,基于全量数据AI驱动,对潜客购买和保客增换购进行预测,提升营销效果和客户体验。

创略科技提供智能驱动的手段,也助力车企在思维方式上向数字化转变。杨辰韵举例,国内某下行趋势明显的车企,曾经一度认为自己的客户群体年龄在20~30岁,通过客户画像才发现实际上是40~50岁,如果连客户年龄段都不能明确,可想而知后续的巨额广告投入都将是一种浪费。

车企还容易陷入一种经验主义的思维误区,认为消费者约试驾次数越多,购车的概率就越高。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,车企需要真正从事实出发思考问题,需要从思维逻辑上先做改变。

■服务场景贯穿客户生命周期

创略科技目前已经服务于包括汽车、出行、快销零售、旅游、金融等在内的数百家行业客户,如果将在汽车行业的服务归纳为几个场景,杨辰韵介绍,是围绕着客户生命周期的每一个阶段展开的。

在新客获客场景,通过潜客线索评分模型,对引流过来的潜客进行潜在的可能性评分,并针对不同分段的潜客差异化营销资源投入,提升转化率。一些小众或者偏中高端的品牌,前期的营销周期较长,销售人员不可能每天给客户打电话询问购车意向,一方面客户体验差,另一方面效率也很低。通过创略科技的算法预测,购车意向的预测准确率可达97%以上,再进行有针对性的差异化营销,购车意向可达到翻倍提升。

在保客场景,通过营销计分模型,对已有老客进行增换购可能性预测,并针对不同分段的保客差异化营销资源投入,提升转化率;还可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差异化维护和挽回。

比如有些保客存在换购的可能性,要提前预测其是否有更换品牌的意向,方便销售渠道提前做个性化处理;再如,出行平台的用户更换平台的频率更高,可通过客户用车的时间段、频次、优惠券使用等情况,综合预测其是否会成为其他出行平台的潜客,维护其忠诚度。

还有一个场景是客户洞察分析。借由人工智能的赋能,可以全面替代人工对用户的评论、咨询和投诉进行跟踪分析,洞察客户对车辆内饰外观、功能设计、使用售后等感受和情绪,进而针对性地优化客户体验,甚至还可以用这些信息来指导个性化制造。

杨辰韵介绍,客户洞察指导个性化制造包含两个逻辑:一是车企新品研发时,可以参考用户对老产品的反馈;二是一些车型的配置可选,生产端可以基于客户偏好对一些配置进行优化,也可以对销量进行相应的判断。

■致力于降低运营门槛和成本

事实上,越是市场下行,新客获取越难,车企就越发重视新客户挖掘、存量客户维护和客户全生命周期价值的最大化。尤其在数据量越来越丰富的当下,支持AI技术的CDP发展前景不言而喻。

对于创略科技来说,2018年是与汽车客户合作的拐点,包括玛莎拉蒂、威马、北汽、滴滴等企业,都是在这一年开始与创略科技达成合作。而到了疫情来袭之后,汽车行业已经有30%左右的企业开始招标立项,意欲搭建客户数据中台,CDP市场从从肩部客户向腰部客户下沉。

基于此,创略科技作为CDP赛道的早期玩家,计划致力于将业务范围从标杆客户向更多企业拓展,增加市场份额;不断丰富数据来源和新兴技术,向更多应用场景延伸。用AI技术赋能,让数据沉淀,让算法优化,让企业的运营成本降到极致低。

杨辰韵举例,某车企出行服务公司从2018年至今,已经创建了1万多个营销活动。事实上,借助CDP工具,这些活动并不需要工作人员来创建,而是基于AI测试和算法驱动,“这是我们认为最有意义的,特别是一些中小客户运营能力缺失,CDP的价值就更大,将人做的事交给算法和数据,可以把运营门槛降到非常低。”

如今,带有互联网基因和先天客户触点的造车新势力,在数字化营销方面具有先发优势,传统车企在巨大销售压力的倒逼之下,也主动开启了数字化转型。而从本届上海车展可以看出,智能电动汽车时代已经真正到来,智能电动车与人的互动紧密,数据量更加丰富和庞大,如何将流量和创新发挥到极致,实际上充满想象空间。

正如本届上海车展的主题“拥抱变化”,杨辰韵建议车企要主动拥抱“数字化转型”的变化,以消费者为中心,用数据技术和算法驱动更加实时、智能、高效、个性化的营销。