“智能营销怎么改变汽车营销”

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从顾客的角度来看，“90后”、“95后”的费用群体已经占50%，他们是网络的原住民，他们对移动网络的依赖、营销产生了很大的影响和冲击

《展望东方周刊》记者徐颖/北京报道

作为对国民经济影响最大的领域之一，近年来中国的汽车领域发展迅速。 中国市场汽车销量为2887.89万辆，居世界第一位。 这样巨大的销售额离不开汽车营销的合作。

根据前瞻产业研究院发布的《—2023年中国汽车销售领域快速发展模式和投资战术计划解体报告》，随着将来人们个性化诉求的提高，汽车销售也从大众同质化销售向个性化销售模式转变。

这确实对整个领域提出了新的挑战。 智能营销为这个课题提供了答案。

汽车销售的混乱

在现在的轿车汽车销售模式中，潜在的汽车购买顾客对汽车销售商来说是销售的线索，销售商通过各种手段收集销售线索，达到了销售汽车的目的。

过去，线索来源主要分为两大类:第一类是自然到商店的线索，即客户自主到达汽车经销商的商店进行咨询，保留资料。 二是经销商通过广告、汽车垂直媒体等渠道收集的线索，一般是顾客在线积极保留资料。

与所有销售线索相比，销售员尽可能用电话跟进，试图达成交易。

对汽车制造商和经销商来说，同一个汽车企业品牌每年聚集数十万条销售线索，有些一线汽车企业品牌每年甚至达到百万级。

在网上阅览汽车相关情况，保留资料的询价，预约试乘的时候，每个潜在客户的目的都不同。

来店里看不到车的意向的销售线索没有什么价值，填写错误和填写错误的线索更是完全没有价值。 但是，如果汽车制造商和经销商拿到了销售线索，在跟进之前几乎无法区别。 这是因为没有价值的线索和低价值的线索会消耗很多人才。

根据极光数据研究院的报告，年轮企业从4s店到店的成交率徘徊在20%左右，与往年相比，到店的成交率减少了近一半。 这意味着汽车企业潜在的顾客购买率指数暴跌。 从线到线下，这种不稳定性加剧的原因是潜在的客流量在决定过程中的流出。 极光数据研究所的报告显示，在网上流量流动下，潜在的客户流失率达到了74.4%。

年，在汽车家中举行的“从销售线索到成交的距离”活动中，一位经销商承认，自己的网络销售团队正在努力提高有效线索，认识更有效的线索，提高认识无效线索的能力。 媒体线索量有点多，但无效的顾客很多。

艾普深瞳martech销售线索分解与工艺

筛选无用的线索

艾普深瞳(北京)智能科技有限企业ceo兼首席设计师刘三十在《展望东方周刊》上介绍说，现在的智能营销技术基本上可以处理无效线索问题。 基于该开发的大数据的销售线索智能优化系统可以动态且迅速地识别线索的异常状态，如保留资料中的编号无效、离线位置远远超出经销商的经营范围等，系统是否能有效地识别这些线索。

“该系统能够识别顾客在网络上的购买行为，根据顾客的费用能力、有趣的兴趣爱好、离线位置等维度的数据，评价和评价对目标车型是否有足够的购买意向。 ”。 刘讷说。

不仅如此，刘360基于顾客购买过程中的网上阅读、检索、评论等行为数据，线索智能优化系统在网上迅速分解各比较有效的销售线索，迅速分解关注对象车型、竞争品车型及相关关注点 提供了越来越多的线索，介绍了销售人员在电话邀请前可以知道顾客的诉求，以及关注的竞争车型，使之有效。

例如，有意向买车的王先生在某汽车活动中积极留下电话号码，智能优化系统可以对这条线索进行智能分级，使这条线索与商店的常态距离、喜欢的车型方向、关注产品的特征方向等一致。

根据这些不可逆的数据特征，销售员可以研究线索，为王先生提供更好的体验型服务，提高店率和最终的成交购买率。

据中国网络新闻中心第39届《中国网络快速发展状况统计报告》显示，截至去年12月，中国手机读者顾客规模达到6.95亿，移动社会交流媒体网站上的汽车信息阅读量在3年内增加了452.75%。

在移动网络时代，人们习惯用手机进行新闻的获取、交易、社会交流、游戏等行为，这些行为被各互联网服务提供商、运营商数字化、记录。 这些数据不仅用于为读者提供更好的网络体验，而且对以前流传的网络化缓慢的汽车领域也具有很大的价值。

长安汽车销售事业部的雍军副社长表示，从顾客的角度来看，“90后”、“95后”的费用集团已经占50%，他们是网络的原住民，对移动网络的依赖对市场营销产生了很大的影响和冲击

刘先生对本刊记者说，艾普深瞳使用销售线索智能优化系统帮助某汽车客户析出，该客户群体喜欢看某网络游戏和某综艺节目，于是在这个汽车企业品牌上制作了这个游戏和综艺节目

智能营销的想象力

北京新能源汽车营销有限企业副总裁陆皓参加活动时公开说，早期的汽车营销方法很简单，只不过是报纸、电视、广播、户外广告。 现在媒体的形式更多样，网络电视台、电梯媒体等自媒体的形式使人混乱，做精准的营销首先要理解自己的目标顾客是谁，以新的思路和立场来看待这个问题。

刘先生说，互联网时代利用智能营销技术，制造商可以全面理解潜在客户。

“根据客户在线行为特征的数据，我们从企业品牌、车型、地区、等级、车身类型等维度，找出与客户购车意向相关的变量，利用机器学习技术，建立客户购车意向预测模型，从各个方面进行乘坐 ”。

例如，通过客户家庭住址和办公室场所预测评价的模型，形状深瞳分解了某企业品牌车喜欢的客户上班和居住的地区范围，向该企业品牌建议在这两点之间投放户外广告，这实现了精准的户外媒体购买，

例如，通过企业品牌与产品相关的强势模型，可以帮助企业品牌迅速找到战术异业伙伴。

年，艾普深瞳为本土服装企业品牌服务。 这家服装企业品牌在北京地区有200名vip顾客，他们每年去实体店消费10万元以上。 数据观察结果表明，这些vip客户中有17%在打开mini cooper。 根据这条线索，该服装企业品牌与迷你库珀所在地区连续3年合作，举办网上活动，从现场订单量来看，每个活动现场的反响都很好。

“用市场营销手段收集销售线索的形式不一定是汽车领域未来的最佳市场营销手段，但应该比销售线索这个概念更广泛地理解。 线索收集场景、收集方法、线索质量判断、战败线索的恢复、基础顾客和新线索的匹配营销等更系统的数据技术和营销技术应该得到支持。 现在的销售市场已经不是很多人吃的时代，多个能力的综合贯通是不可避免的。 ”。 刘讷说。