数据突围：AI时代汽车全域营销实战手册发布，老车主成购车主力占比达56%
一财商学院联合瓴羊和汽车之家一起发布了《数据突围：AI 时代汽车全域营销实战手册》。通过对汽车之家全网大概 2 亿的注册用户进行洞察分析，也对超 90 家主机厂以及 25000 个经销商等海量数据进行洞察分析，从而助力车企去探索在数字化和 AI 时代下的汽车营销新范式。老车主成购车主力，备选车型多、线索获取难
老客代表着换车或者增购的汽车消费人群，新客则代表着第一次购车的消费人群。随着汽车以旧换新的推进以及老车批量进入淘汰期，汽车市场迎来了两大变化。其一，老客取代了新客，成为了购车的主力。其二，汽车市场正从增量阶段转向存量阶段，老客（换车/增购人群）的占比在持续上升。2016 年新客占比为 70%，然而到了 2023 年，老客购车的比例达到了 56%。在 2024 年，由于以旧换新政策的推动，预计这一比例将会增加到 60%，这表明老客已经成为了需求的核心。其二，品牌忠诚度出现了下降的情况，车企的运营能力存在不足。老客更倾向于选择新的品牌，其中 90%的老客对其他品牌有意愿，并且 59%的老客明确表示不再回购原品牌。车企能够通过 APP 和客服等触点来触达老客。然而，多数车企仍然依赖简单的售后回访。它们缺乏系统性的用户运营机制。这就导致了数据价值挖掘不够充分，也使得客户留存变得困难。同时，这与加速迭代的产品策略形成了矛盾。
此外，汽车的迭代速度在不断加快。新能源消费者对新车的喜爱越来越多，他们的备选名单也变得越来越长。
汽车之家研究院的数据表明，新能源车消费者平均浏览的车系数量在 2023 年是 40 款，到 2024 年增加到了 42 款。卖车困难，选择也变得更加困难。消费者会从大约 40 款的备选车型名单里，挑选出五到六款车型进行深度对比。最终留下资料的，很大概率是一到两款。对于依靠线索增量的新能源经销商而言，获取线索变得越来越困难。
汽车之家研究院的调研数据表明，消费者从海选到最终订购，平均需 2 个月时间。其中，有超过一半的时间都用在了线上看车阶段。在从海选到确定意向的一个多月里，消费者已经完成了车型的对比、研究以及咨询等一系列流程。当他们开始前往门店试驾时，意味着 95%的车企已被淘汰。在在线上，车企正面临着更为激烈的注意力争夺战。
汽车快速迭代，销量增但利润低
https://img1.baidu.com/it/u=811443076,3772549110&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=JPEG?w=712&h=500
汽车之家研究院的数据表明，2024 年全新车所带来的销量达到 242 万辆。2024 年全新车的销量是 2022 年全新车销量的近 2 倍。2024 年全新车占乘用车总销量的占比，从 2022 年的 6.4%提升到了 10.4%。越来越多的全新车系开始涌现出来，这使得消费者和车企同时感受到了压力。
新用户而言，仅智能座舱所涵盖的功能数量就能达到 170 多种。面对不断涌现的新技术名词，在选购新车型时，用户比以前更信赖爆款。在没有长周期观察的情况下，人们会觉得销量更好的车型在后期维护以及保值率方面更有保障。
在这种背景下，新车要想出圈就如同明星出道一样困难。深蓝汽车的 CEO 邓承浩在中国电动汽车百人论坛上进行了发言，他说：之前我们觉得只要有一个好的产品就可以了，然而现在，一个好的产品与一个好的流量相结合是非常重要的。这一发言展现出了一个趋势，那就是对于车企而言，好产品已经成为了基础分，在达到基础分之后，能否引发用户的讨论，才是成为爆款的关键所在。
新能源车的渗透使得燃油车不得不降价，豪华品牌也不能幸免这场价格战。在 2024 年，独立新能源品牌的均价下降了 12.7%，豪华品牌下降了 5%。市场的定价方式从“品牌定价”转变为“成本定价”，豪车保值的神话就此终结。
2025 年汽车行业反内卷之时，行业整体利润率已连续四年呈下跌态势。国家统计局和乘联会的数据表明，在 2020 年至 2024 年期间，中国汽车市场乘用车销量从 1928.8 万辆增长到了 2289.4 万辆。然而，汽车产业利润率却从 2020 年的 6.2%下降到了 2024 年的 4.3%。并且，汽车行业以价换量的这种趋势尚未出现拐点。
500个兴趣标签，数字化让车企更懂用户
消费者的信息渠道增多，这使得汽车品牌与消费者的触点也随之增多，进而导致了解消费者真实的需求变得越来越困难。在这种背景之下，数字化能够让车企达成全渠道的数据资产沉淀以及治理的目标，并且可以在安全的前提下勾勒出更为清晰的用户画像。
车企通过数据资产沉淀，能够掌握更为丰富的用户标签。这样能实现用户标签数量从 20 跃升至 500。比如在行业内普遍以“购车周期”来为用户分层打标时，多维用户标签有助于车企了解到“用户兴趣”，从而使车企的营销动作更加精准。这一过程在保护用户信息的情况下能够得以完成。在瓴羊与汽车之家的联合解决方案里，对于用户数据的隐私事宜，能够借助加密计算来达成“数据不出域”的安全协作。
https://img2.baidu.com/it/u=988084370,3980163053&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=JPEG?w=714&h=500
车企以往仅通过购买意向来区分用户画像，如今则可以通过对 VOC（通过调研、访谈、数据分析等方式收集到的用户真实需求、痛点、期望和反馈）进行深度分析，从而发现客户对产品和服务的满意度、期望以及存在的问题。并且，结合 VOC 的多维数据，车企能够实现服务的个性化。
在瓴羊与汽车之家的联合解决方案里，对于用户数据的隐私事宜，能够借助加密计算达成“数据不出域”的安全协作状态，这样一来，车企在确保安全的基础上，能够从诸多维度去了解用户的真实偏好。
营销范式转变，AI从三大层面助力车企提效
车企营销从短期销售向价值深耕的范式发生转变，线索转化的链路需要进行升级。在成交转化率仅为 3%的行业背景之下，以往依赖增量线索的车企，需要思考对于剩余 97%的线索该如何实现转化。AI 以及数字化技术能够从线索、销售和门店端这三个方面帮助车企提高转化效率。
一是对高潜线索进行线索评级识别。以 AI 算法为核心的线索评级，能将融合后的多维数据转化为用户意向评分，从而为车企提供清晰的潜客评估。基于评分的这种分层管理，能让车企更高效地分配营销资源。比如，通过大数据分析能精准识别冷线索的状态变化，在识别到高意向用户后，再安排邀约专员跟进，就能够实现冷线索池的持续转化。
二是数据推动智慧门店的长效优化。
数字化除了能在线索端实现精细化识别，还能让车企在营销资源的匹配上更智能。比如进一步对销售人员进行综合评分，这样就能把更高质量的线索给到与客户沟通意愿高的销售。某车企通过线索与销售的高效匹配，使得线索转化率提升超过了 30%。门店陈设作为营销资源，能够实现与消费者的智能匹配。比如借助定位技术和数据分析工具，对各区域的吸引力以及客户关注度进行分析，并且通过热力图将其呈现出来，以此来帮助车企优化门店布局，提高重点车型的转化效果。
2025 年，各行业出现了新的关键词，即 AI 和开源。在这种情况下，汽车行业会持续加快数字化转型的步伐，进一步渗透并贯穿营销链条。比如在线索管理与转化阶段，AI 技术会贯穿从潜客触达到成交的整个链路，对线索进行分层分级，以实现资源和高潜力线索的最优化分配。而这背后需要进行数据通路的建设，并且隐私计算等数字化技术也能保证 AI 应用数据的安全合规。这场变革有两面，就像硬币一样。一面是数字化以及 AI 大模型给予的动力，另一面是组织惯性编织而成的阻力。谁能够最先打破部门之间的壁垒，构建起数据驱动的敏捷体系，谁就能够在汽车营销的下半场获得入场券。
页:
[1]