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汽車之家
助力車企決策流程 汽車之家“車智雲”不僅僅是大數據
今天，人們可能認為穀歌是最大的數據擁有者，但到2020年人類一年所產生的數據將達到1000個穀歌的量級。
對於車企而言，這既是機遇也是趨勢。但是當下車企麵臨的問題是沒有足夠的大數據，或者不知道如何應用大數據，無法發揮大數據應有的價值。此時，背靠強大、精準大數據平台的汽車之家發布了“車智雲”，這不僅是一款大數據產品，更寄托著汽車之家希望以此“智慧化”整個市場決策流程。“車智雲”究竟神奇在哪裏，又將在市場上發揮怎樣的效果？
擅長大數據分析的企業，無論在績效、決策速度還是決策執行速度上都要領先於一般企業，這點已經在互聯網科技、旅遊、快消品等領域得到了充分的驗證。大數據對於企業成功所起到的關鍵性作用在各行各業都正飛速顯現出來，但是相對傳統的汽車企業，似乎對此卻沒有完全準備好。
車企對於大數據並沒有一個全麵係統的正確認知，低估了大數據的作用，不知道如何利用可以讓數據變成價值。同時，也缺少專業的技術支持和團隊成員，投入大量的人力與物力進行大數據研發。最後，即使車企手中握有大數據，又如何能將數據源打通，打造更全局化和跨平台化的大數據源平台？
於是有一家企業看到了這樣的機會，同時自身又有多年來對於精準大數據的積累和技術研發。這就是汽車之家，以及他們推出的戰略級大數據產品——車智雲。而在汽車之家看來，這不僅是一款大數據產品，還隱喻著要影響整個行業的決心。
▎“車智雲”能實現那些功能？
大數據這個詞早已不算新鮮了，而大數據作為互聯網時代下的重要產物，它為汽車行業帶來觀念上的衝擊和營銷方式的變革無疑是值得研究的。目前，中國汽車行業內對於大數據如何幫助車企提升營銷方法和效果還處於百家爭鳴的摸索階段。眾多汽車企業對大數據還止步於概念探討和推敲，甚少有實際運用的案例。
“車智雲”將自己的應用場景拆解成了銷量預測、競爭格局、營銷漏鬥、傳播監測、線索分析、產品規劃、配置策略、產品改款八大產品，覆蓋了車企的規劃、營銷和研發等全價值鏈中的各個核心環節。
在中國，超過90%的汽車消費者在購買新車時會選擇去搜索引擎、門戶網站、垂直論壇等搜索相關車型的信息，在社交媒體上討論自己喜愛的汽車品牌，在視頻網站上觀看展示汽車性能的視頻等。
這些構成了大數據的最原始來源，也是汽車之家多年來作為中國第一的汽車垂直媒體的積累。在這個基礎上，結合汽車之家近年來在大數據技術研發上投入大量的人力與物力，將大數據盤活，以大數據+人工智能的技術完成對於全生命周期的助力。
▎功能之外，“車智雲”背後蘊含怎樣的深意？
對於車企來說利用大數據能幹什麼？通俗地講，將大數據利用好，可以發現新的收入來源，留住或爭取客戶，開發新的產品和服務。因此，現階段大數據對於車企營銷的效果主要聚焦於三個方麵：市場洞察、精準化的廣告投放、助力產品研發。
傳統的方式主要通過“田野調查”式的消費者調研來實現消費者分析洞察，數據樣本較小且不齊全。而大數據不僅可以覆蓋更廣的研究對象，更能獲取和分析所有消費者在每一個品牌接觸點上的行為，通過科學的建模分析，挖掘不同族群的價值並幫助品牌找到更多商業機會。同時也可以對競爭品牌的動態進行監測，製定針對性的戰略。這是更深入的市場洞察。
在廣告投放方麵，基於大數據的程序化廣告能夠在適當的時間與地點將合適的廣告推送給目標客戶。根據不同的人群偏好、媒體選擇、地理位置、廣告創意、投放尺寸等條件，在短時期內通過億萬種優化算法管理廣告資源，實現最佳的投放動作，確保營銷信息精準、高效地抵達目標受眾。
大數據對客戶關係的管理，同樣具有巨大的優勢。大量的客戶數據，經過科學的處理，可以大幅提升車企客戶關係管理的效率，提供對不同層次需求消費者的針對性服務方案，從前端的意向購買、車型對比，到線下試乘試駕，再到後續的金融信貸、維護保養等服務，全程提供細分、精準的服務，不斷完善服務品質。
但事實上，除了這些較為傳統的認知外，“車智雲”所著眼的並不止這些，而是通過複雜優化的算法不斷對未來趨勢做出分析和預測，實現對於營銷決策流程的優化和變革，構建大數據營銷的標準工作模型和生態圈，從而重新定義行業的競爭標準和商業模式。
傳統車企的營銷決策製定往往受製於銷售一把手的經驗和主觀判斷，形成“出現問題-分析問題-解決問題”的逆向決策邏輯，表現出來就是滯後於市場的實際反應。而“車智雲”的運用，以“數據先行”的方式，能夠準確預測汽車市場未來發展趨勢和技術創新方向，將決策過程變為“搜集數據信息-找出相關關係-預測未來-製定優化解決方案”的正向思維，把握市場主動權。
同時，“車智雲”將大數據落實到實際的產品開發工作中，通過構建數學預測模型挖掘消費者對產品的使用痛點和潛在需求，主動出擊，形成標準化的大數據工作模型並應用於日常。
最後就是“車智雲”將大數據作為串聯營銷價值鏈中各個單元的紐帶，構建車企的大數據營銷生態圈，以洞察市場先機、提升傳播效率和研發效率為核心目標，而大數據在其中提供源源不斷的決策支持。
▎再牛的“車智雲”，也需要靠人來運作
建立屬於企業的大數據分析能力，需要從四個方麵入手：高質量的數據、先進的工具、精通數據的員工以及支持分析決策的流程和激勵機製。前兩項可以看作是外部因素，也正是“車智雲”所提供的，而後兩項則更多需要車企內部發掘。
在“首席”高管係列裏，也許迫切應當加入“首席數據官”，一個負責和主導車企轉型為數字化企業的高管人員，他的職責就是進行數字化創新。從角色來說，首席數據官的最終目標是將數字化有效生根落地，成為企業的日常工作方式，以及各位高管會優先考慮的事項。
目前，在全球最大的1,500家企業中，大約有6%的企業設立了首席數據官或者類似的崗位，其中媒體、娛樂、食品飲料、旅遊等企業走在了前列，而在汽車、工程、機械類企業中僅有3%有這一崗位。
因此，好的大數據產品與理念隻是手段，真正能夠發掘出背後價值和附加值的是車企內部的人員和常態化機製。當然，“車智雲”為整個行業開了一個好頭，引導眾多車企開始關注大數據，用好大數據，並將大數據真正融入全價值鏈的各個節點中，成為車企的新生產力。
從這個角度來說，“車智雲”能夠發揮多少成功力，很大程度上要依賴於車企自身如何創造性地使用它。更為重要的是，“車智雲”的推出有力地推動了汽車行業向“智慧決策”轉型，這更像是來自深耕汽車互聯網服務平台多年的汽車之家的一份行業使命。
最後更新：2017-11-09 14:57:58