2018年-Talkingdata_【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

数据赋能是汽车企业在新消费形势下实现创新突破的关键手段。通过数据的全面收集与智能分析，企业能够更精准地洞察用户需求，优化营销策略，提升用户转化率和满意度。TalkingData作为数据智能解决方案提供商，专注于用户行为数据的挖掘与应用，助力主机厂构建数据资产和数据中台，实现从数据到业务的闭环转化。

主要观点

• 用户即数据，需求即数据：用户行为、消费观念、消费能力等变化都可通过数据体现，企业应以用户为核心，建立基于数据的用户画像和需求洞察。
• 数据驱动的营销闭环：通过数据整合与分析，实现从广告投放、用户触达、转化跟踪到售后服务的全链路营销闭环。
• 数据中台建设：建立统一的数据平台，打通线上线下数据，提升数据处理效率和业务决策能力。
• 智能模型应用：利用Lookalike、用户分群、协同过滤等模型算法，提升广告精准度、用户分级、增换购预测等能力。

关键信息

用户数据来源

• 用户线上行为数据：包括浏览记录、点击行为、互动体验等。
• 厂商自有数据：如销售数据、售后数据、车辆使用数据等。
• 第三方数据：TalkingData提供独家收集的百万报告，实时更新，支持深度洞察。

用户分群与标签体系

• 用户被分为潜客、粉丝、车主等类型。
• 用户标签体系涵盖用户画像、行为特征、偏好兴趣等维度。
• 通过模型分析用户决策特征，补充标签，提升用户识别与管理能力。

数据应用场景

投放数据应用

• 智能营销闭环：基于内部Push获客，实现精准触达。
• 智能营销云平台：结合用户洞察、精准广告、LBS定投，提升广告投放效果。

销售转化数据应用

• 移动运营平台：用于投放监控和移动平台监测。
• 客流运营：洞察店内和城市客流，分析用户到访行为和竞品访问情况。

用户数据应用

• 智能营销云平台：用于售后和营销活动触达。
• 用户运营平台：构建用户标签体系，实现用户行为洞察。

数据模型应用

• 用户分群算法：对用户进行分类，支持精细化运营。
• Lookalike算法：识别潜在目标用户，提升获客效率。
• 协同过滤推荐算法：实现个性化推荐，增强用户体验。
• 增换购回归预测模型：预测客户换购级别，支持经销商及时回访。

数据中台建设

• 数据资产建立：整合线上线下客群数据，构建人群细分标签。
• 数据中台成效：提升销售顾问工作效率，降低工作量20%~40%，并提供更精准的用户标签。
• 未来探索：进一步开发车辆增换购模型，预测客户换购行为，提升客户生命周期价值。

案例亮点

• 线下精细化管理：通过体验中心门店客流数据、AR/VR游戏体验数据等，实现线下场景的用户行为分析。
• 020战略落地：结合线上营销与线下体验，开创汽车营销新模式，提升用户参与度和转化率。

总结

TalkingData通过构建数据中台和应用多种智能模型，助力汽车主机厂实现数据驱动的营销创新。从用户行为分析、精准广告投放到销售转化与用户运营，数据赋能已成为汽车行业转型升级的重要支撑。未来，随着数据模型的不断优化和数据应用的深化，汽车企业将在竞争中占据更有利的位置。