图片来源：来自网络
「原来我们认为一个好的产品就已经 OK 了，但是现在一个好的产品跟好的流量结合非常重要。」前不久，在中国电动汽车百人会论坛上，长安汽车副总裁、深蓝汽车 CEO 邓承浩说了这样一句话，这句话说出的不只是长安一家车企的心声。在「造好车」的基础上怎么「卖好车」？是不是只有搞流量才能卖车？这恐怕是如今让每家车企绞尽脑汁的难题，甚至不惜让自己 CEO 下场。
2024 年，国内至少有 8 家车企的董事长或 CEO 亲自下场参与直播，车企高管参与直播的数量更是数不胜数，堪称「车企 CEO IP 元年」。车企们的流量狂欢让市场营销的投入水涨船高，据不完全统计，2024 年上半年有十余家车企市场营销费用同比增长，特别是在流量平台的投入，单条成交线索成本已超 2000 元。
但是同样是 CEO 下场搞流量，效果却天差地别，有的成了热搜的常客，仅靠一场发布会就完成全年的销量目标；有的却在短暂的流量狂欢后被流量反噬，甚至黯然退出竞争舞台。
说好的搞流量就能卖车、有流量就能赚钱，在如今汽车市场好像不是百试百灵，至少，这「流量」搞得要专业一些。
怎么找到真正有需求的用户？怎么让营销高效起来？都需要数据说话。最近，阿里旗下的企业数智服务品牌瓴羊、汽车之家和一财商学院基于对 7700 万用户行为、超 90 家主机厂与 25000 个经销商等海量数据的洞察分析，联合推出了《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》。实战手册里面指出了 AI 时代下，具有借鉴意义的几个趋势，例如车企怎么用数据来阐述流量时代的新习惯和营销新逻辑，以及 AI 能怎么赋能汽车营销？
流量时代，买车和卖车的逻辑都变了
回顾 2024 年的汽车行业，从宏观来看无疑是丰收的一年，中国乘用车累计销量为 2756.3 万辆，同比增长 5.8%；不过如果我们把聚光灯对准各家车企，恐怕是喜忧参半。为什么这么说呢？
2024 年，国内乘用车市场推出了 150 个全新车系，相当于每 3 天不到就有 1 款新车发布；与此同时，全年有 227 款车型宣布降价，相当于不到 1.5 天就有一款车宣布降价，特别是新能源品牌，一年内平均降价 12.7%。广撒网式的流量营销，加上频繁降价的价格战，导致汽车行业的平均利润率从 4 年前的 6.2% 跌至 4.3%，有三分之一的国内车企卖一台亏一台。
图片来源：《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》
然而，饱受价格战、新品战困扰的不只有车企，消费者也陷入了「幸福的烦恼」：三天一款新车，让消费者根本记不住出了哪些新车，更不用说了解那些日益繁多的新功能；想打开社交平台找汽车博主了解一下新车型和新功能，要先做一串选择题，是看垂类媒体、社交媒体还是短视频平台，是相信专业博主还是车主分享……。
在爆炸式的信息流包围下，据统计，消费者从选车到下订，平均要对比 40 款车型、平均经历 2 个月的时间，车型对比、研究往往在线上完成。这意味着传统汽车行业垂类媒体——官网——4S 店的模式难以精准满足营销需求，用户触达渠道变的跨平台、离散化，要打通不同平台间的用户行为数据、 兴趣标签、交易记录，精准刻画用户画像，更考验车企数据挖掘的能力。
图片来源：《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》
针对潜在车主的营销考验车企的数据挖掘能力，针对老车主的用户运营也并不容易。以往，老车主作为车企最容易接触到的用户资源，通常通过 APP、客服、保养等形式与老车主互动；然而数据显示，随着新功能和新车型不断地撩拨消费者的痒点，90%的老车主在换车时对其他品牌有购车意向，59%用户表示不会选择旧车品牌。这意味着传统的售后回访和节日问候等方式已经难以产生吸引力，对于老车主的精准营销需要更个性化的用户运营。
图片来源：《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》
新车型的增加、新功能的吸引、价格战的加剧、消费者接触信息的碎片化，这些都决定了车企只有更了解消费者、更有针对性，才能让营销不停留在流量的形式主义上。那怎么样能更了解消费者、更有针对性呢？显然离不开对用户数据的挖掘和对内外部信息的利用。提到数据和信息，就到了 AI 派上用场的时候了。
AI x 场景：让数据从「麻烦制造机」变成营销神器
很多人买车时都有类似的经历：准备买车第一件事儿，先从一年上百辆新车里找到符合自己需求的备选车型；开始线上线下看车比较，难免接到销售短信/电话狂轰乱炸，或者是跟自己需求完全不搭边儿的介绍；终于下定决心订车，交车时间一改再改；终于提车了，有需要打客服电话，要么线路繁忙要么模式化的答复解决不了问题……
车企明明想通过用户信息来一波精准营销，结果搞成了「人海战术」的暴力推销；想利用数字化让提车、售后透明化，结果交付时间一拖再拖、售后电话形同虚设只会让车主感到被放鸽子的冒犯；想利用数据优化体验，结果反倒让数据变成了「麻烦制造机」。对于消费者来说，车企的广告再美好，也挡不住这些令人劝退的体验带来的一票否决权。
那怎么让数据从「麻烦制造机」变成营销神器呢？
对于这一点，最能跟消费者感同身受的恐怕是车企的销售顾问了。数据时代，每个车企销售顾问都手握着大量模糊的客户名单，看起来资源丰富，但拨出 100 通电话后仅能约到 3 人到店，客户接到了对自己没用的「骚扰电话」，销售顾问白白消耗了时间和精力。针对这一点，腾势汽车尝试做了用户数据的整合，通过 CDP（客户数据平台）把 App、小程序、线下门店等多渠道数据整合到一起，建立 OneID 用户标签体系。
在这套体系下，用户标签量从 30 个增加到 500 个。这样一来，在电话邀约之前就能判断用户是「只是看看」，还是真的有购车需求，不让邀约电话变成骚扰电话；到店之后，也能根据算法判断用户是更在意空间和舒适体验，还是更在意性能参数和配置，有针对性的介绍，不至于都是千篇一律的话术。
通过用户数据的整合，比亚迪腾势的潜在客户既不会感觉自己被骚扰，又能收到命中自己需求的服务，邀约效率、卖车意愿自然提高了。据统计，腾势汽车与瓴羊 Quick Audience 和 Dataphin 合作的汽车营销数字化解决方案帮助腾势的邀约效率提升了 80%，试驾率提升 21%，购车转化率提升 23%。
类似的方法不只能应用在邀约环节。比如，在产销协同环节，通过对订单数据、供应链数据、线上线下服务的打通和集成，腾势汽车实现了「全国一盘货」，预估交车时间也更精准，不至于让用户提车的时间一拖再拖；在内容运营环节，腾势也可以利用数据整合后对用户精细化分层，这样一来，什么时候给用户推送试驾信息、优惠政策、什么时候给车主推送生日祝福、提示维修保养都能更有针对性。
图片来源：《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》
从销售邀约的精准营销、产销协同的精准预判、内容运营的个性化，到最终购车转化率的提升，要达到类似腾势汽车的效果，本质上需要利用 AI 与数据对用户画像的精准洞察、利用智能工具矩阵对线索进行有效挖掘和资源的精准匹配、利用算法驱动实时调整策略、精准同步信息，甚至在售后环节利用 AI 优化智能客服对问题进行分类、管理、搭建售后知识库来提高服务效率，可以说涵盖了用户洞察、邀约转化、到点成交、车主运营的全流程。
图片来源：《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》
直观来看，这套涵盖了整个用户购车旅程的营销方案在各环节提高消费者的满意度，减少了那些令人「劝退」的体验；在体验背后，这套数字化营销方案需要帮助车企把杂乱无章、各部门独立的数据构建成一体化互通的数据资产库，在数据资产的基础上，结合用户、市场的需求实时调整策略。
都说如今是数字化时代，数据让一切变得简单起来。但是数据本身并不会说话，只有把数据变成资产、挖掘其中的价值，才能让数据成为决策的「指南针」。
最后
当汽车行业经历了 CEO IP 的热潮、流量狂欢开始降温，大家已经逐渐意识到流量本身并不是车企的解药，流量背后如何精准获取用户关注、如何在与用户互动中洞察需求、如何根据需求快速调整策略，才是 AI 时代车企营销的精准良方。
毕竟在车企天天喊着要精细化服务的今天，消费者想要的并不是电话邀约的狂轰款炸、模式化的产品介绍、形同虚设的数字化服务，而是像个贴心小秘书，用户更在意哪些功能卖点、哪里有最新优惠活动、什么时候该维护保养，它比你还清楚，并且在最合适的时间提醒你，这就是「不打扰的智慧」。
这一切背后，靠的就是像瓴羊和汽车之家这样的数字化高手，他们用数据和 AI 技术，把消费者的需求摸得透透的，重新搭建起人与车之间的桥梁，让数字化时代的人车关系，不再是冷冰冰的机器对话，而是充满了温度和情感的交流。
● 长按二维码，获取完整报告 《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》
