【T112018-_数聚零售_新零售峰会】数据赋能_数据智能赋能汽车企业突破创新_15页_19mb

数据赋能总结

核心内容

数据赋能是汽车行业在新消费形势下实现创新突破的重要手段。通过整合用户行为数据、厂商自有数据及第三方数据，TalkingData为汽车企业提供了一套完整的数据化战略解决方案，帮助其更精准地洞察用户需求，提升营销效率，优化用户体验，最终实现智能化转型。

主要观点

• 用户即数据，需求即数据：在新的消费环境下，用户行为和需求成为企业决策的核心依据。通过数据收集和分析，可以更深入地理解用户在不同阶段的需求。
• 数据驱动的营销闭环：TalkingData通过构建智能营销云平台，实现从广告投放、用户洞察、精准广告、LBS定投到销售转化的全链路闭环管理。
• 数据中台构建企业智能化基础：通过建立数据中台，主机厂可以整合线上线下数据，构建人群细分标签，提升运营效率与客户体验。
• 模型算法赋能业务决策：TalkingData利用多种模型算法（如Lookalike、用户分级、增换购预测等）辅助企业进行精准营销、用户评级、客户行为预测等关键业务决策。

关键信息

用户画像与行为分析

• 用户类型：包括普通消费者、粉丝、潜客、车主。
• 数据来源：
  • 用户线上行为数据（如浏览记录、互动体验等）。
  • 厂商自有数据（如门店客流、车辆使用数据等）。
  • 第三方数据（如广告投放数据、平台用户行为数据等）。
• 用户需求洞察：
  • 购车人群“需求”包括“一人·生活”和“一车·通勤”。
  • 用户兴趣分析聚焦于车辆粘性，通过地理围栏、竞品访问行为等识别用户偏好。

解决方案

• 数据模型应用：
  • 用户分群算法、Lookalike算法。
  • 基于协同过滤的推荐算法、用户评级算法模型。
  • 增换购回归预测模型。
• 平台应用：
  • 智能营销云投放平台（含ADtracking媒体监测平台）。
  • 营销闭环活动管理平台、移动运营管理平台。
  • 用户评级科学算法平台、智能选址管理平台、用户运营管理平台、情景感知平台。
• 数据应用场景：
  • 投放数据应用：智能营销闭环、智能营销云平台。
  • 销售转化数据应用：移动运营平台、客流运营。
  • 用户数据应用：智能营销云平台、用户运营平台。

数据中台建设案例

• 目标：建立数据资产，提升企业智能化水平。
• 实施内容：
  • 线下精细化管理：整合体验中心门店客流数据、AR/VR游戏体验数据。
  • 业务数据化：打通线上线下客群数据，构建人群细分标签。
  • O2O战略落地：通过线上营销与线下体验结合，开创汽车营销新模式。
• 成效：
  • 线索评级模型：AUC=0.8，Lift=2。
  • 销售顾问工作量降低20%-40%，同时提供用户标签辅助销售。
  • 车辆增换购模型：帮助经销商激活现有车主，预测客户换购车辆级别。

未来探索

• 车辆增换购模型：通过数据中台实现对现有车主的精准回访与激活，预测客户换购车辆级别，进一步提升客户生命周期价值。
• 数据中台功能扩展：持续优化数据模型与算法，提升数据洞察能力，支持更复杂的业务场景与决策需求。

总结

TalkingData通过构建数据中台和应用多种数据模型，为汽车行业提供了从用户洞察到营销转化的全流程数据化解决方案。在消费观念和行为不断变化的背景下，数据赋能成为主机厂实现智能化转型与创新突破的关键支撑。