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转自：大数据du

TalkingDataUnivrsity大数据名人大讲堂4月汽车大数据专题月

分享主题：《+大数据，汽车营销的进化》

分享时间：年4月17日(周日下午3~4点)

嘉宾简介：刘岩，新意互动(CIG)数据策略中心总经理，在汽车数字营销领域具有丰富经验，多年致力于汽车受众大数据生态构建和主导大数据在汽车营销的实践应用。

大家好，我是来自新意互动的刘岩。首先感谢中关村大数据产业联盟和腾云大学的邀请，我能够在这里和大家分享大数据在汽车营销领域的实践经验。从“+大数据，汽车营销的进化”这个主题，可以看出汽车营销仍处于主语的位置，我们不想神话大数据，而是希望立足当下，着眼未来给各位一些思考。

在分享之前，介绍下我所服务的公司，这也是为什么今天能够在这与各位交流汽车这么纵深的行业。

新意互动是中国最大的汽车数字营销全案代理商，在建立的十三年来，已经先后服务了40+汽车企业。在年我们代理的汽车客户的互联网投放占到了汽车行业互联网投放总额的20%左右。在汽车行业的数字营销中，我们积累了丰富的经验，并且随着互联网的不断地发展，我们也逐步地引领汽车厂商在互联网营销层面的创新，比如我们今天要谈的大数据。新意互动是易车集团的全资子公司，因此我们可以充分的挖掘和利用集团带来的汽车互联网全产业链的资源。

今天能够以汽车这个垂直的行业在这儿分享，可见汽车行业的重要性，它是工业的金字塔塔尖，但在某些领域的发展却并不超前，比如营销。而我们在汽车营销领域已经推动汽车厂商进行了较多创新的、具备前瞻性的尝试。那么下面我将开始今天具体的分享内容。

分享的内容会分为四个部分:

1、汽车营销+大数据的思考；

2、基于商业应用的数据构建；

3、大数据在汽车营销领域的实践案例；

4、大数据营销应用的挑战。

第一部分，汽车营销+大数据的思考

在广告行业有一个非常有名的歌德巴赫的猜想。

“我知道在广告商的投资有一半是无用，但是我并不知道这一半是哪一半。”是广告行业非常有名的歌德巴赫的猜想。这句话在互联网出现之前就已经非常有名了，那么在互联网高度发展的今天，更多的营销预算也都向数字营销倾斜，很多人肯定认为这50%已经缩减了，是不是？并不见得，传统的互联网营销，仍然没有办法很好地解答5W和一个H的问题。

而当移动互联网时代到来，大数据的兴起，却给了我们能够充分揭示消费者视角和决策全过程的可能，尤其对于典型消费特征的汽车消费领域。汽车消费决策的周期非常长，甚至超过了房地产的购买。那么在我们观测中，很多的汽车消费者的决策周期甚至超过了半年。而正是因为大数据的来临，我们能够很好地去探索和挖掘每一个消费者决策周期，并给每一个消费者带来个性化体验的机遇。

因此，我们对汽车营销+大数据做了一个趋势总结，就是汽车营销+大数据等于ontoon，就是发现每一个人的特性，并为每一个人提供属于他自己的营销体验，为每一个人产生价值！

第二部分，基于商业应用的数据构建

基于大数据的不断，及之前我们提到的ONETOONE的趋势，我们很久之前就在思考应该构建一个什么样的汽车行业大数据，是能够为汽车营销产生最大价值。但在构建大数据思考之前，最应该做的就是理清大数据的概念，什么才是大数据，这将指引我们未来大数据的一切行动。

在构建大数据战略之前，通过学习，我们发现对大数据的定义非常多，而且每个人对大数据的理解都也各有不同。庆幸的是，在涂子沛老师的《数据之巅》里，我们找到了答案。《数据之巅》里对大数据的定义包含三个部分：第一，传统的小数据+现代的大记录。现代的大记录即通过现代技术的不断发展的通过各种终端、互联网所记录下来的所有数据，如互联网上所有的行为数据、语言数据、跑步时的步数、心跳等等，而正是这些数据成为了我们口中所谈的“大数据”，然而传统意义的小数据也不应该被忽视，当两类数据相结合才能发挥更大的作用。第二，结构化数据+非结构化的数据，在我们充分分析和研究行为数据的时候，要更加注重非结构数据（文字、图片、音频、视频等）的挖掘，这部分数据目前已经占到全球数据总量的75%，价值不可小觑，只有将这部分利用好，才能彻底的洞悉消费者。第三大，大价值和大容量。现在谈到大数据，更多的是在谈它的容量大，但是如果不能够从这个大容量里去摄取我们某一个细项所需要的价值，它就是浪费。所以综上所述，对于大数据的这份理解，认知的统一，是下面一切工作开展的基础。

那么在构建汽车这个特殊行业大数据库上，我们其实需要有个目标，不是所有的我们都要，而是聚焦的专一的围绕具备汽车属性的人群进行构建。那谈到这里我就需要和各位先分享几个数据。

截止到年底，通过CNNIC的数据可以了解中国的互联网的网民已经达到6.88亿，移动网民达到了6.2亿，而根据交通部公布的数据我们发现拥有驾照的中国人群是3.2亿，而拥有私家车的人群其实只有1.24亿。那么在构建人群的时候，就会锁定在和车有关的互联网人群上，尤其是移动互联网人群。这类人群是拥有驾照的，拥有私家车，那么这类人群可能是正在学车。只要能和汽车挂钩的人群，都将成为大数据构建的核心目标，为此我们将这个属于汽车行业的数据定义为“中国汽车受众大数据（CAADMP）”

我们希望能够通过中国汽车受众大数据，联通所有和车有关的人的线上和线下数据。除了整合这类人的线上和线下属性、行为数据等以外，关键在于对其车生活全生命周期的打通。车生活的链条是非常长的，学车—选车—买车—用车—卖车，甚至卖车以后还会再进入到选车这一个流程当中，周而复始。可能这个人在和车有接触以后，他的这辈子就都会和车打交道，甚至他的家人也会和这辆车打交道。在联通线上和线下数据上，除了传统小数据的进一步开放外，移动互联网的发展也成为非常大的推动力，它促使相对单一个体在互联网生存方式的产生，同时能够更好的获得受众的线下行为数据，如地理位置等。因此移动互联网数据将成为大数据构建的成败因素。

中国汽车受众大数据的效能也是显而易见的，其威力就在于将行业数据注入到人的数据的DNA中。现在很多的大数据公司都说自己有非常丰富的数据，而且我们也发现人口画像成为了踏入大数据领域的标配，我们谈到大数据的时候好像就只会谈到人口画像，现在的人口画像真的对于营销的具备非常大的价值吗？并没有。如果一个人的画像没有和我们希望营销的垂直行业相关联，那么这个人口画像就是无效的。而我们在做的事就是让人的数据和汽车行业的数据产生化学作用，能够清晰的了解一个汽车受众到底处在车生活的哪一阶段，如果处在选车阶段，他对哪个级别、哪个车系、甚至哪一个车型有兴趣，同时他处在决策的哪一个阶段。只有构建出这样单一个体完善的数据，才有可能实现我们之前提到的汽车营销ONETOONE。

第三部分，大数据在汽车营销领域的实践案例

接下来将从市场研究、营销策略、精准营销三个方向介绍新意互动在汽车大数据营销领域所做的真刀真枪的实力。

一、市场研究

首先我们先来谈一谈市场研究这个事情。我们会发现，现在绝大部分拥有大数据的公司，在做数据商业化上，最先尝试的就是市场研究，因为门槛好像很低，且容易变现。但仅凭片面的数据积累（如之前提到的大数据入学门槛-人口画像）就试图在市场研究上帮助一个企业或品牌去发现和解决问题，并没有那么容易。在市场研究领域，其实看重的也是在与垂直纵深，正式因为不同行业的特殊性导致的。最终看重的仍然是你在这个垂直领域的深度积累，在这个经验下是不是能够把你所拥有的数据和别人的数据作非常有机地结合，同时产生最高的价值。接下来我会在消费者洞察、购车决策和竞争研究上，介绍一些应用案例。

1.消费者洞察

以下案例来自，我们为某豪华品牌的紧凑车型A作的上市后的消费者验证，以判定上市后意向人群是否和预计目标受众相吻合。

受众画像作为一个大数据案例的开始，是一个必然的选择，基于中国汽车受众大数据，我们可以获得明确对车型A具备明确购车意向的相关数据，人口属性（性别、年龄等）、互联网行为特征，以及24小时互联网生存轨迹。拿互联网生存轨迹来说，24小时不同的阶段到底是通过移动端还是PC端在了解这个车型的信息我们一目了然。在晚上的6点以后，通过移动端了解车型的信息成为主要手段，在晚上10点左右达到人群高峰，那么在这个时间段如果汽车品牌能够和消费者进行有效的沟通，将对营销转化带来极大价值。

车型A意向人群的购买因素也极具特点，以上下班代步为主，预算集中在10万-20万之家，相对行业平均，以家人支持的费用来源和全款支付方式更加凸出。通过对购车因素的分析和画像的结合，我们可以洞悉到一类很特殊的车型A的目标受众，“刚步入社会的年轻富二代”，这群人刚步入社会工作不久，家境殷实，购物已家庭支持的全款支付为主，也正是因为家境的优越性，父母也会选择价格相对较低的豪华品牌车型给孩子做为第一辆代步车。从这简单的数据总结和带有个人理解的洞见，我们就能够一窥大数据最大的魅力——洞察力。

2.购车决策

除了消费者洞察，大数据的另一个威力就在于对消费决策全过程的揭示。这是传统市场研究无法做到的。下面的案例就来会做一个详细的解释。

这张图就是一个对于某豪华品牌紧凑车型A的一个意向用户决策全程的剖析。我们决策过程划分成三个阶段，第一个阶段是信息收集阶段；第二是选择评估阶段；第三个是下单询价阶段。在三个不同阶段，消费者的信息搜索和







































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