友盟+：汽车+新零售，4S店里吹出了盒马味儿？

从早期的谷歌无人驾驶到特斯拉、蔚来，再到已经量产的智能车载系统，汽车行业在后端研发层面，一直踏着大数据AI的浪尖，一路前行。而在面向消费者的前端部分，有着数百年历史的汽车行业，显得传统和缓慢，急需新零售的数据赋能，让品牌和消费者更灵活、智能、个性化地连接和互动。

在数据的赋能下，未来的汽车4S店，会不会充满“盒马式”的新零售味儿?且听友盟+战略合作总监马里对《新零售下汽车渠道的新思考》的分享，以下为分享精华：

(友盟+战略合作总监马里)

最近，和汽车资讯网站的朋友交流，他们说汽车客户的需求越来越难满足，不仅想知道潜客的点击/浏览/咨询数据，还要分析客群的兴趣偏好，比如，是不是喜欢打高尔夫。

我们都知道，让汽车资讯网站判断用户是不是喜欢打高尔夫，未免牵强。但这背后也表明，车企迫切需要数据支撑决策和运营，数据应用却面临难题：

1)数据割裂：企业的一方数据多是孤立存在的，各业务之间、企业和企业，企业和行业之间多是割裂状态。企业认为自身的数据很专业，一放到应用场景中，就发现还差很多，对用户在全网、全渠道的表现一无所知;

2)对用户的识别：比如消费者到一家4S店进行一连串的咨询、看车、询价，然后就走了。4S店只能记录今日访客+1，而无法对这位顾客做后续跟进和转化;

3)营销效果评估：汽车品牌在线上、线下、电视媒体等投放大量的广告，但是由于媒体和业务的数据断层，效果很难监测和评估。一个渠道投放10年，到店转化多少，销售转化多少?都是空白，更无法实现再营销的优化。

以上三个问题，归根结底是数据的问题，我们需要利用数据能力和数据技术来解决。友盟+在新零售领域，尤其是线下汽车领域有很多探索与应用。

大数据并不大，

新零售需要的是全域数据

我们定位是全域数据服务提供商。为什么强调全域?因为我们认为，当前大数据的发挥有局限性，很多企业自称大数据，但这些数据能力都是单一的、静态孤立存在的。真正有价值的数据，是联结了用户多场景的动态数据。

我们服务710万家网站、150万款移动应用，以及数千个线下品牌零售终端，无论是PC、OTT、App、线下场景，都能够覆盖到。并且通过友盟+强大的ID Mapping能力将用户行为打通，构建了覆盖全网7亿真实活跃消费者的全域画像体系。

有了全域数据和数据打通能力，我们就能够帮助车企判断，经常浏览全时四驱车的客群，是不是喜欢打高尔夫，近期更喜欢在哪些时段、浏览哪些类型的资讯，从线上、线下全渠道判断用户群的特征和偏好。当这些数据和车企的后端产品研发数据、前端营销数据打通后，其实就实现了业务的数据化。

新零售的本质

提效降本、提升体验

新零售是将线上的互联网数据赋能到线下的传统行业中，核心是围绕“人”的分析和洞察，以消费者需求为导向，带动货与场的升级，提效降本、提升用户体验。

人的方面：

通过消费者画像+评价留言+消费行为，判断消费者忠诚度、个性化营销导购;

货的方面：

通过销售额+利润成本，优化销售策略、商品组货;

场的方面：

通过客流数据+顾客画像+顾客来源分析，实现客群分层，进行场内场景优化、潜客营销。

要实现“人货场”的业务应用，也面临很大的难点，就是线下场与货的数字化升级、营销升级与管理升级。我们重点在线下渠道、营销投放、会员运营做创新探索。

全渠道数字化升级

数字化升级指，通过友盟+全域数据能力将企业各端的数据打通和融合，例如线下门店、App及官网、营销投放、CRM系统等，赋能企业针对数据获取、挖掘、运用的能力。

这些数据通过友盟+全域数据能力打通后，主要进行两方面的建设：

1)垂直领域的标签体系建设。

例如潜在购车用户、意向品牌车型、关注品牌车型、有车人群等，帮助车企快速挖掘客户价值;其次将消费者垂直领域画像与友盟+互联网行为画像结合，帮助车企了解消费者兴趣(品牌、型号、性能、配置等)、消费能力(价格区间)、人生阶段(车辆空间、功能)、地域(城市)等，最终帮助线下营销门店精准获客、提升会员体验服务。

2)营销投放效果评估，到店转化分析。

以往是线上领券、线下核销，或者以问卷调研评估渠道来源。其实通过wifi能力与设备匹配可以验证到店用户是通过哪些媒体渠道转化而来，验证渠道的优劣，进行渠道策略的调优。

潜客引流

潜客洞察、线上线下营销投放、后链路追踪

作为大宗耐用消费品，消费者从萌生购车意向到交易购买的周期只有3-6月，而且一旦购买了，用户在3-5年甚至更长周期，就不会再考虑了。如何通过全域数据赋能一线销售人员，锁定既有购车意向，又对品牌感兴趣，并且还有消费能力的潜客?

我分享一个近期通过人群圈选，锁定广告投放渠道，实现潜客引流的案例。

1)针对客户主打的两款车型的高潜人群做数据分析。通过会员数据与门店客流数据做ID匹配，洞察不同车型车主的画像特征，比如A车型以未婚女性为主;B车型以商务男性为主，再分析其兴趣偏好、营销偏好等;

2)地理位置分布。同时分析4S店覆盖的公里范围、顾客来源地(小区、写字楼等);

3)通过友盟+标签库对种子人群进行lookalike人群放大，同时圈选相应媒体进行线上广告投放，最终分析官网、线上旗舰店访问转化情况，以及线下到店转化情况;

4)针对4S店的潜客人群做营销再优化，根据区域分布以及人群特征，通过LBS圈选相应目标小区、写字楼进行线下电子广告牌投放，最终分析线下到店转化情况;

5)整体潜客引流投放的效果：线上广告到线上访问转化率最高、线下广告牌投放到店转化更好。

其实这个案例是为客户实现了营销渠道打通、以及效果分析可追溯。整套过程并不复杂，考验的是数据的深度和广度，即群体覆盖的广度和个体识别的深度。数据覆盖群体的池子有多大，直接影响车企对用户群体的描绘是否准确。而对个体用户识别的深度，就关系到在营销场景的适用性。

个性化触达

获客成本从2.4万到0.08万

车展是最吸睛的营销手段，投入成本都是百万千万级。由于现场客流量大且复杂，如果仅凭借传统的展台咨询、留名片，再通过电话销售跟进，获客成本非常高。以婚博会为案例，某企业展商希望撬动有婚车意向的人群预订婚车，如果按照传统方式其获客成本接近2.4万元。

我们通过数据技术和能力，为展商和参会者设计交互场景，再将线下获取的数据与友盟+全域画像打通，分析客群的特征，制定个性化的销售话术，通过Push、广告的营销手段触达，提升销售转化。

数据效果：

现场获取数据超展台留资数15倍;

潜客转化率提升400%;

获客成本由2.4万降低到0.08万;

洞察高潜客群：25-30岁、一线城市、男性为主。

智慧门店

客流运营+关联分析+营销触达

我们与很多主机厂、渠道店交流过，关于线下智慧门店改造、城市大区门店的综合管理以及场内场外营销联动等，每家都有各自的想法，也希望能在线下创新，提升管理效率、促进营销转化。

友盟+的数据解决方案是“客流运营+关联分析+营销触达”。分享一个案例：

1)门店数据化：我们和合作伙伴掌慧纵盈首先通过铺设硬件，将客户所有4S店、2S店以及外展实现数据化，并打通各端数据，客户能够实时或T+1查看大区/门店客流数据;

2)个性化获客：通过对潜客集中的商圈、媒体触点、营销偏好等分析，实现潜客引流及营销触达，提升获客能力;

3)场内优化：结合在场内布设热力动线、展车内布设相关设备进行场内客流的行为捕捉，帮客户进行场内冷区域的优化，以及了解不同车型关注度;

4)数据汇总：在每月、每季度通过后台下载门店、城市、大区以及外展的数据分析报表，方便门店以及大区进行汇报总结;

5)延伸模块：除了基础能力的管理升级外，我们还在与一些企业合作，完善像门店选址、周边客群分析等功能模块。

友盟+在新零售领域的探索还包括餐饮、服饰、手机、商业地产等行业，很多行业也在加速升级。从我们的经验看，希望企业从现在开始积累数据，或者利用外部优质数据资产。

最后分享5个新零售的数据化建议：

①步建设聚合企业的数据资产;

②持续投资数据智能;

③立专职的数据团队;

④到合适的营销场景;

⑤速迭代，允许试错。

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