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北京易卡智行科技发展有限公司副总裁董琳:大数据驱动下的汽车企业营销创新
作者: 作者单位:满天星 所属类别: 2018-06-22 18:37:59 浏览:438
  2018年6月22日,2018中日韩国际车联网研讨会在青岛隆重举行。峰会以“开放·合作,中日韩汽车合作发展之路”为主题。北京易卡智行科技发展有限公司副总裁董琳在大会发表了主题演进。
  以下为演讲实录:
北京易卡智行科技发展有限公司副总裁 董琳
  非常荣幸,我是易卡智行的董琳,感谢大家留到现在听我的演讲,我也臆想一下,现在留在咱们大厅里的都是对大数据情有独钟的,或者是在产业营销方面情有独钟的同仁。我和大家也都很幸运,能够在这里分享最前沿和最新的一些咨询。
  《哈佛商业评论》是我特别喜欢的一本杂志,他说了这么一句话我觉得特别应景,如果能够利用数据的企业,是不是在行业中真的有领先地位的,他们确实做了调查,确实是在生产率和利润率上面比行业中其他企业要领先。我们的存在是希望能够让企业达到刚才这种最佳的状态。大家也知道,整个汽车行业在现阶段来讲都是处于一种相当动荡或者是竞争激烈、白热化的阶段,大家都是行业中人,都很清楚。在这种情况下,我们到底能做什么给大家带来赋能?这是我们要思考的。各位嘉宾也提到不同的数据类型,在各种阶段都配套了大数据和云计算的能力,我在想中国的数据是应该是全世界最佳的环境,可是就是举一个例子来讲,超市、菜市场很多,大家买卖菜的机会也很多,能把某一样菜做成佛跳墙的公司没有几家,我们就是这样的公司,我们可以把数据源加工成最高端的产品,尤其是汽车行业、旅游产业的企业做赋能。
  其实大家看到我们有这么多方的数据,每个企业都有自己的数据,海量的,也有第二方的数据,其实我们是做什么,我们希望把第三方的数据配合企业的一方、二方数据打造成为不同的产品,为大家解决痛点,我们不希望拥有一堆成千上万的海量数据,我们希望用这些数据解决实际的问题,实际的痛点在哪?我们再去找不同的数据来解决这些相关的问题,这是我们企业存在的价值。
  基于以上几点,从销售来讲,大家最关心我如何能带来更多的汽车销量?从客户服务来讲,其奇葩的事情就发生了,现在服务的一个品牌,保有客户500万,但是有100万客户不知道是谁,联系不上,这个在北美我们看到的情况是完全不可想象的,在盘子里的客户又当成一条线索卖给主机厂,这在中国屡见不鲜,为什么?大家从来不重视自己拥有的客户,不断的开拓新的疆土的同时从来没有看看身后的客户服务好的没有,能不能产生更多新的价值,这个大家好像现在开始思考了,从今年我们服务包括丰田、日产、奔驰这些客户,我们已经看到了大家对这方面的需求和痛点是非常明确的。
  还有市场营销,我一个客户和我讲,我一年投35亿要打广告,可是我真的不知道这个广告费花的对不对,是不是我的潜在客户真的看到了我投的这么多海量的广告费用,有什么方法能帮助我解决问题吗?还有就是新车规划,我们今天也有很多新能源汽车的很多企业,产品规划到底怎么用外部的消费者解决问题?
  我想所有汽车企业聚焦在一点就是想拿更多的客户,今天不是一个难题,我举一个例子,东风日产每年有500万销售线索进到库里来,但是成交率,这是他们给我们的数字,成交率只有3%,在国际上面,我们在美国8年前成交率已经是7%了,当时用了所有的高科技的大数据产品之后,我们帮整个行业提升了1%,从7%提升到8%,我们想中国3%-7%实际上有很长的距离要走,中国在整个精耕细作上面有很大的文章是可以做的。
  虽然大家花了海量的资金和重要的人力成本,但是真正促成的销售却是看起来数字是岌岌可危的。经销商经常会说,我得了这么多线索,其实很多人都不清楚我这一条线索背后的故事是什么,所谓我们说三不知,也不知道客户有什么爱好,不知道客户把自己跟谁做了对比,也不清楚客户为什么会买自己的车,或者是不买自己的车,很幸运的就是我们用大数据全都可以解决以下的问题,当一个销售员看到这个客户的时候,不再是问你,而是我通过模型计算出来,用机器计算出来你的客户购买与否的可能性。
  怎么玩呢?这个游戏很有趣了,其实蓝色的部分传统车企或者是现代企业都在做,红色的部分是我们赋能用高科技的模型的产品,奔驰告诉我一个月他们有一万条线索进来,8个销售专员打电话打到累死也打不完,怎么办?问我怎么解决?我说其实不需要这么多销售专员,只要1个,其他只要机器学习,我们可以筛选出来什么是优质客户,最后这些客户把你和谁做了对比?销售员的三不知问题在我这儿用机器学习的能力都可以解决,我们在美国用了8年左右,在中国我们从一年多的时间开始实践,这么多品牌用下来大家的反馈非常好,原来大家从来不相信大数据,到现在相信人工智能、机器学习,从三个点的销售成交到四个点的成交的真正的变化,我觉得是值得我们欣慰的。
  当然大家也会问,为什么你们会有这种能力?其实中国的数据环境真的很好,相对于欧盟、美国,我们中国的数据是更开放的,中国的消费者更包容,所以也给我们带来不侵犯隐私的情况下,我们来做各种数据模型、机器学习、人工智能的能力,来提升汽车行业、其他行业的储备,但是我们真正强不是在数据上,而是真正强在数据组合和分析以及把它打造成产品的能力上。现在跟我们合作的这些厂商,基本上他们的成交率都提升了1%,这是什么概念?就是转化率提升了30%,大家想想从3%-4%的跳跃不是一个数字的一个点,而是原来基础的33%。
  还有刚才我说的最奇葩的中国事件,盘子里面有这么多的客户,但是从来没有把它进行过详细的分析和指引和客户的触达,现在大家的玩法就是我发一条短信,我有100万客户群发,或者是所有人打一遍电话,经销商来做沟通,这是传统的玩法,我们不管北美还是欧洲做了不少的案例,这种玩法是效率最差的一种玩法,我们现在的玩法是希望把这种数据真正变成资产,每个人自己的存款不会放在银行去利息的收益,大家都希望有3%-10恩%的收益,我们希望数据能够为大家产生利息,怎么产生利息?在几个不同的方面我们都是有所作为的,我们有500万的客户,这500万客户我们首先知道什么客户是在什么组里面,这个非常简单,我经常开玩笑,你们的数据库里面其实全是二维,如何变成三维?如果二维是A4表格代表你的客户,那么你的客户很快就离开你,如果你把客户变成球状体,你从不同的侧面和他了解、沟通,你才有可能真正拥有他。
  所以我们在中国的实践中,我们把这些客户用大数据所有数据做整个的数据分组,比如说500万,我们是不是可以分成100组,里面有不同的客户有不同的爱好,有的客户是亲子类,有的客户是爱自驾游,还有的客户喜欢爱读书的,作为我的企业来说,我是为分类触达的,这才是客户进行资产化管理,你的客户还可以觉得有的放矢,比如我开宝马,但是宝马没有给我任何一个我喜欢的活动去参加,这个我就很郁闷,我们希望能够用整个的数据把客户分析清楚之后,好好的去服务他、了解他、爱他,你才能够留住他,你和客户相处得三年内,有没有把它真正当成你的爱人,或者是一直当成你的忠实客户来经营。
  2012年我们的团队在美国,曾经服务过美国的丰田,当年有刹车门,丰田很担心他们库里有300万客户可能会买其他品牌,我们用了整套分析逻辑和分析方法帮助他们挽留了300万的忠诚客户,利用整体外围数据分析来解决的这个问题。这是当时我们分析的一个案例,就是我们会把当时的丰田的一系列的客户按照整个的生命周期,从买车开始到最后换第二辆车进行生命周期来分析,分成不同的组别进行快乐的分析。
  下一个题目更有趣了,尤其是对于造车新势力或者是新的品牌来讲这也是很郁闷的,我的客户到底是谁?应该长什么样子?或者是他到底在哪里?有没有看到我,可能我都不清楚,所以大家都想做到千人千面的理想状态,但是到底能不能做到,可能现在大家没有答案,其实大数据是可以给大家带来答案的,我们虽然面临这么多的痛点,但是的痛点还是有解决的方法,我们有最古老的传统的分析方法,但是我们现在真正用40-60个模型玩的,我会在球状的立体、三维的角度去看客户长什么样子,我应该如何和它做交流?我的客户是谁?他到底爱、恨、生活状态是什么样子,我看的非常清楚,大家都知道买了我的车的人为什么买?没有品牌知道不买我的车为什么不买,他们只是在猜,因为我曾经也在主机厂工作了十年,我也很清楚,我们当时也是这样拍脑袋,我只能猜,其实现在无数的消费者在互联网上都会给你答案,只不过你要不要用它来汇总,要不要来分析每一次点击背后的故事,这个是我们来思考的,恰好我们做过这方面的研究。
  还有就是谈到车联网了,车联网现在作为一个热点,我们其实在车联网上都是有痛点的,所以我们现在我们公司专门做了结合车联网数据,咱们所有的企业有大量的车联网数据,车联网数据怎么结合第三方平台的数据打通并且产生价值,这是我们在研究的阶段,所有的消费维度我们都做了深度的挖掘,最终的目的是让我们的车联网用户知道你们用户长什么样子,这是所谓的用户画像,我们也在和北汽合作,专门做整个数据里面的行为分析,包括画像分析,这个是分析出来的结论是很有趣的,会后我们可以分享。
  还有我们应该怎么选址?尤其是新的品牌,前几天我们和威马等企业交流,我应该把商圈选在什么地方对我们未来的销售是最有价值的,这个也是大数据可以给大家很多消费者分析。还有就是我们可以用外部数据做金融贷款和风险预控,当年我们团队的技术带头人带美国的福特做风险模型,我们把这个价格模型和风控模型做出来滞货,大家知道美国三大汽车公司倒闭了两家,只有福特活了下来,因为他们很重视用数据模型驱动企业的利润增长和成本降低。
  最后,我再提一点,关于新车规划,这也是一个有趣的话题,大家都想造新车,尤其是现在大家有造车势力,我们怎么造车?这是一个课题,大家想到什么样的车?已经不是这个时代了,我们的时代应该是从消费者出发,我们消费者在网上说了什么?他点击了什么,不喜欢什么,如果你都清清楚楚,你造出来的车真的是有的放矢的造车,还有我们整个的价格体系、配置体系如何进行区域规划,这里面其实有一系列的文章故事可以做,这些都是消费者的大数据可以给大家提供的答案。
  所以,讲来讲去,我们想在中国大家忽略了两点,现在我们一直提倡一种生态价值观,现在我们所有的企业都在研究如何卖车,当你卖出去了车,你确实拥有了一个客户,你是想着应该提前一个月、三个月研究一下他是如何买车的,如果我知道买车人的特征是不是可以增加我的市场占有率,我的销售机会?所以我们要从卖到买,我们应该往后面跨三个月去看一看这个网上所有要买我们车的人到底是什么样的特征,现在我们也在跟大众合作这样的项目,在他们的心车上市前三个月、六个月、一年、一年前我们就可以捕捉很多消费者的言论和信息,告诉主机厂你的车是谁会买,是四线城市还是一线城市,我们看的清清楚楚,因为消费者点击过你们没有等等都可以找到答案。第二点,我们提倡就是从交易到交互,原来大家一手交钱一手交货,其实我们认为应该在三个月前开始在网上第一次点你的时候你就应该知道,这个可以用无数的交易机会告诉他我很好,你快来看看我,如果有三个月的机会,我想你比所有的竞争对手都更占尽先机,这是我们认为两个大数据应该具备的视角和视野。
  今天时间有限,我就先简短的分析这一点,这里面也有我的联系方式,如果需要的话,我们会后可以再详细的交流,非常感谢大家给我这次机会,谢谢大家!

 

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