網紅、熱搜、流量——車企營銷的假象

圖片來源：來自網絡

「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。」前不久，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，有的成了熱搜的常客，僅靠一場發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手冊》。實戰手冊里面指出了 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，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，導致汽車行業的平均利潤率從 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手冊》

然而，飽受價格戰、新品戰困擾的不只有車企，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手冊》

新車型的增加、新功能的吸引、價格戰的加劇、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節。比如，在產銷協同環節，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；在內容運營環節，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、優惠政策、什么時候給車主推送生日祝福、提示維修保養都能更有針對性。

圖片來源：《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰手冊》

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，甚至在售后環節利用 AI 優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。

圖片來源：《數據突圍：AI 時代汽車全域營銷實戰手冊》

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節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、哪里有最新優惠活動、什么時候該維護保養，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手冊》