汽車之家聯(lián)合一財(cái)、瓴羊發(fā)布《AI時(shí)代汽車全域營銷實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》 技術(shù)賦能車企線索轉(zhuǎn)化

    一財(cái)商學(xué)院聯(lián)合瓴羊、汽車之家共同發(fā)布《數(shù)據(jù)突圍：AI時(shí)代汽車全域營銷實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》，基于對(duì)汽車之家全網(wǎng)約2億注冊(cè)用戶、超90家主機(jī)廠與25000個(gè)經(jīng)銷商等海量數(shù)據(jù)的洞察分析，助力車企探索數(shù)字化和AI時(shí)代下的汽車營銷新范式。

    一、老車主成購車主力，備選車型多、線索獲取難

    老客代表換車或增購的汽車消費(fèi)人群，新客代表第一次購車的消費(fèi)人群，隨著汽車以舊換新和老車批量進(jìn)入淘汰期，汽車市場(chǎng)迎來兩大變化：一是老客取代新客成為購車主力。汽車市場(chǎng)正從增量轉(zhuǎn)向存量階段，老客（換車/增購人群）占比持續(xù)攀升。2016年新客占70%，但2023年老客購車比例已達(dá)56%，在2024年以舊換新政策推動(dòng)下，預(yù)計(jì)這一比例將增至60%，標(biāo)志著老客成為需求核心。二是品牌忠誠度下降，車企運(yùn)營能力不足。‌老客更傾向選擇新品牌，90%對(duì)其他品牌有意向，59%明確不再回購原品牌。盡管車企可通過App、客服等觸點(diǎn)觸達(dá)老客，但多數(shù)仍依賴簡(jiǎn)單售后回訪，缺乏系統(tǒng)性用戶運(yùn)營機(jī)制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足、客戶留存困難，與加速迭代的產(chǎn)品策略形成矛盾。

    此外，隨著汽車迭代速度加快，新能源消費(fèi)者鐘意的新車越來越多，備選名單也越來越長。

    汽車之家研究院數(shù)據(jù)顯示，新能源車消費(fèi)者平均瀏覽車型數(shù)量從2023年的40款增至2024年的42款，賣車難，選擇更難。消費(fèi)者會(huì)從約40款備選車型名單中，選出五到六款車型深度對(duì)比，最終留資的大概率一到二款，對(duì)于依賴線索增量的新能源經(jīng)銷商來說，獲取線索越來越難。

    汽車之家研究院的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，消費(fèi)者從海選到最終訂購，平均用時(shí)2個(gè)月，但有超過一半的時(shí)間會(huì)花在線上看車階段。在從海選到確定意向的一個(gè)多月中，消費(fèi)者已經(jīng)完成了車型的對(duì)比、研究、咨詢等一系列流程。等到他們開始前往門店試駕，代表95%的車企已經(jīng)被淘汰，在線上，車企面臨著更為激烈的注意力爭(zhēng)奪戰(zhàn)。

    二、汽車快速迭代，銷量增但利潤低

    汽車之家研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年全新車帶來的銷量為242萬輛，是2022年全新車銷量的近2倍，占乘用車總銷量的占比也從2022年的6.4%提升至2024年的10.4%。越來越多的全新車型涌現(xiàn)，讓消費(fèi)者和車企同時(shí)感受到了壓力。

    對(duì)一個(gè)新用戶來說，僅智能座艙涵蓋的功能數(shù)量就可以達(dá)170多種。面對(duì)層出不窮的新技術(shù)名詞，選購新車型時(shí)，用戶比以往更相信爆款。在缺乏長周期的觀察下，人們會(huì)認(rèn)為銷量更好的車型在后期維護(hù)和保值率上更有保障。

    在這種背景下，新車想要出圈堪比明星出道，深藍(lán)汽車CEO鄧承浩在中國電動(dòng)汽車百人論壇上發(fā)言稱，以前認(rèn)為一個(gè)好的產(chǎn)品已經(jīng)OK了，但是現(xiàn)在一個(gè)好的產(chǎn)品跟一個(gè)好的流量的結(jié)合非常重要。這一發(fā)言揭示了一個(gè)趨勢(shì)：對(duì)于車企來說，好產(chǎn)品已經(jīng)變成基礎(chǔ)分，在達(dá)到基礎(chǔ)分之后能否引發(fā)用戶討論，才是成為爆款的關(guān)鍵。

    新能源車滲透倒逼燃油車降價(jià)，豪華品牌也難逃價(jià)格戰(zhàn)，2024年獨(dú)立新能源品牌均價(jià)降12.7%，豪華品牌降5%。市場(chǎng)從“品牌定價(jià)”轉(zhuǎn)向“成本定價(jià)”，豪車保值神話終結(jié)。

    2025年汽車行業(yè)反內(nèi)卷的背后，行業(yè)整體利潤率已經(jīng)連續(xù)四年下跌，國家統(tǒng)計(jì)局和乘聯(lián)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2020年-2024年，中國汽車市場(chǎng)乘用車銷量從1928.8萬輛增長至2289.4萬輛，但汽車產(chǎn)業(yè)利潤率卻從2020年的6.2%下降至2024年的4.3%，汽車行業(yè)以價(jià)換量的趨勢(shì)還未見拐點(diǎn)。

    三、500個(gè)興趣標(biāo)簽，數(shù)字化讓車企更懂用戶

    隨著消費(fèi)者的信息渠道增多，汽車品牌與消費(fèi)者的觸點(diǎn)也在變多，了解消費(fèi)者真實(shí)的需求變得越來越難。這種背景下，數(shù)字化可以讓車企實(shí)現(xiàn)全渠道的數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀與治理，在安全的基礎(chǔ)上勾勒更清晰的用戶畫像。

    通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，車企可以掌握更豐富的用戶標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)用戶標(biāo)簽數(shù)量從20到500的躍遷，例如當(dāng)行業(yè)內(nèi)普遍以“購車周期”為用戶分層打標(biāo)時(shí)，多維用戶標(biāo)簽可以幫助車企了解到“用戶興趣”，讓車企的營銷動(dòng)作變得更精準(zhǔn)。這一過程可以在保護(hù)用戶信息的前提下完成，在瓴羊和汽車之家的聯(lián)合解決方案中，針對(duì)用戶數(shù)據(jù)的隱私問題，可以通過加密計(jì)算實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域”的安全協(xié)作。

    相比以往僅通過購買意向區(qū)分的用戶畫像，車企可以通過VOC（通過調(diào)研、訪談、數(shù)據(jù)分析等方式收集到的用戶真實(shí)需求、痛點(diǎn)、期望和反饋）的深度分析，發(fā)現(xiàn)客戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度、期望以及存在的問題。結(jié)合VOC的多維數(shù)據(jù)，車企可實(shí)現(xiàn)服務(wù)的個(gè)性化。

    在瓴羊和汽車之家的聯(lián)合解決方案中，針對(duì)用戶數(shù)據(jù)的隱私問題，可以通過加密計(jì)算實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域”的安全協(xié)作，讓車企在安全的前提下，從多個(gè)維度了解用戶的真實(shí)偏好。

    四、營銷范式轉(zhuǎn)變，AI從三大層面助力車企提效

    隨著車企營銷從短期銷售向價(jià)值深耕的范式轉(zhuǎn)變，線索轉(zhuǎn)化的鏈路需要升級(jí)。在成交轉(zhuǎn)化率可能只有3%的行業(yè)背景下，以前依賴增量線索的車企，需要思考剩余97%的線索應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。AI和數(shù)字化技術(shù)可以從線索、銷售和門店端三方面幫助車企提升轉(zhuǎn)化效率。

    一是線索評(píng)級(jí)識(shí)別高潛線索。線索評(píng)級(jí)以AI算法為核心，將融合后的多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶意向評(píng)分，為車企提供清晰的潛客評(píng)估。這種基于評(píng)分的分層管理可以讓車企更高效地分配營銷資源。例如通過大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)識(shí)別冷線索狀態(tài)變化，識(shí)別到高意向用戶后再安排邀約專員跟進(jìn)，就可以實(shí)現(xiàn)冷線索池的持續(xù)轉(zhuǎn)化。

    二是數(shù)據(jù)推動(dòng)智慧門店的長效優(yōu)化。除了在線索端實(shí)現(xiàn)精細(xì)化識(shí)別，數(shù)字化可以讓車企在營銷資源的匹配上更加智能。例如進(jìn)一步對(duì)銷售人員綜合評(píng)分，可以將更高質(zhì)量線索給到與客戶溝通意愿高的銷售。某車企通過線索與銷售的高效匹配將線索轉(zhuǎn)化率提升超過30%。同樣作為營銷資源的門店陳設(shè)，也可以實(shí)現(xiàn)與消費(fèi)者的智能匹配，例如利用定位技術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具，分析各區(qū)域的吸引力和客戶關(guān)注度，并通過熱力圖呈現(xiàn)，幫助車企優(yōu)化門店布局，提升重點(diǎn)車型的轉(zhuǎn)化效果。

    2025年，當(dāng)AI和開源成為各行業(yè)的新關(guān)鍵詞，汽車行業(yè)將持續(xù)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步滲透、貫穿營銷鏈條。例如在線索管理與轉(zhuǎn)化階段，AI技術(shù)將貫穿潛客觸達(dá)至成交全鏈路，為線索分層分級(jí)，實(shí)現(xiàn)資源和高潛力線索的最優(yōu)分配，這背后需要數(shù)據(jù)通路的建設(shè)，同時(shí)隱私計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)也確保了AI應(yīng)用數(shù)據(jù)的安全合規(guī)。這場(chǎng)變革恰如硬幣兩面：一面是數(shù)字化與AI大模型賦予的動(dòng)力，另一面是組織慣性織就的阻力。誰能率先打破部門墻、構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷體系，誰就能在汽車營銷下半場(chǎng)贏得入場(chǎng)券。

    （CIS）