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        用戶對汽車線下觸點提出更高期待?這份研究報告揭秘如何應變

        2023-08-11 06:36:16來源:中國汽車報網

        選址看不準、商機抓不住、效果評不清……汽車經銷商線下遭遇的種種問題,反映出用戶對汽車線下觸點提出了更高的期待和要求。近日,羅蘭貝格發布的一份研究報告揭開了其中的奧秘。

        線下觸點反映變革趨勢

        在汽車電動化、智能化的趨勢下,汽車行業“人、車、場”均發生變革。作為汽車品牌和消費者之間的重要連接,線下觸點的內涵與外延也進一步豐富,這不僅包括狹義的銷售與售后渠道,如4S店、商超店、城市展廳、服務中心等,也包括用車場景與生態服務等相關觸點,如品牌充電場站、品牌停車位、合作服務站點和戶外固定廣告位等。如何實現線上和線下觸點“一盤棋”,不斷優化線下觸點的布局、連接和線上協同,也成為了汽車廠商的重要課題。


        (資料圖)

        研究顯示,伴隨著數字化的深入發展、新能源車的不斷滲透、新入局者的模式探索,消費者的需求與偏好正在發生較大變化,而新能源車消費者的需求變化表現尤為突出,具體表現為:更便捷的購車和用車過程、更具品質化的體驗升級、更無縫的線上線下銜接。

        面對用戶需求多變、觸點多元化、數據閉環不足等現實情況,汽車廠商在線下觸點的建設與運營中仍存諸多痛點,可總結為“選址看不準、商機抓不住、效果評不清”等三大痛點。

        選址看不準。汽車廠商在進行線下觸點的選址、布局和優化時,缺乏有效的數據支持,更多是憑經驗和定性判斷,難以對目標客戶進行高效、精準覆蓋。

        商機抓不住。汽車廠商在為線下觸點進行引流和轉化的過程中,無法對何人、何時、何種服務進行實時有效的定向,導致銷售機會的流失。

        效果評不清。汽車行業的線下廣告、活動、路演等線下投放往往不能進行有效的評估,難以定位具體的問題,指導下一次投放,缺乏數據反饋機制。

        基于大數據的新應用

        基于與汽車行業客戶的合作經驗積累及與主流大數據/地圖服務提供商(以下簡稱“服務商”)的聯合共創,羅蘭貝格提出,構建汽車線下觸點大數據應用等解決方案,將汽車廠商的應用場景與服務商的數據服務能力進行深度匹配,按需開發數據服務,以精益化、場景化的方式助力汽車廠商解決問題,形成數據服務資產,內化相關能力。

        目前,羅蘭貝格聯合地圖服務伙伴,提供多維度的新鮮數據,精準還原真實世界,數據量涵蓋億級活躍設備臺數、千萬級興趣點(POI)、超千億次日均定位量且覆蓋全國31個省/直轄市/自治區,形成對于人口統計、人群畫像、配套設施、可達范圍等選址等決策數據支撐。

        針對市場與消費者提出的新要求和汽車廠商的實際痛點,羅蘭貝格創新性地提出汽車線下觸點空間大數據解決方案。該方案結合了領先的咨詢規劃方法、真實有效的大數據與精準的廣告投放能力,高效運用三方數字工具,形成落地的解決方案,注重場景驅動,為企業輸出實質價值。

        針對應用場景,解決方案可以應用于“建、運、評”三個主要環節,解決汽車廠商的實際痛點。

        建,涵蓋多業態建店選址、充電樁/站建站選址等場景。通過大數據分析,幫助汽車廠商和生態服務商選擇最優的線下觸點位置,考慮到目標人口密度、消費水平、競爭情況、可達半徑、交通便利性等多個因素,挖掘未控市場、售點和充電等設施的布局機會,提高線下觸點的覆蓋率和吸引力。

        運,涵蓋人群洞察、市場規模預估、運營目標制定、媒體投放選擇和投放執行等場景。通過真實的商業地理大數據和品類消費指數分析,幫助汽車廠商和服務商了解市場潛力,挖掘目標人群的特征和偏好,制定合理的運營目標和策略,選擇最合適的媒體渠道和活動投放點,實施場景化的精準投放,觸達并轉化消費者。

        評,涵蓋運營投后評價、終端效能橫向比較等。通過線上線下聯動、消費者行為數據回流等方式,實現數據閉環,幫助汽車廠商和服務商評估線下觸點運營效果和投入產出比,識別優勢與不足,持續優化與調整;同時,支持與同行業或同地區的其他線下觸點橫向比較,識別差距與機會,用于投放改善。

        同時,在底層能力上,解決方案具備“人、場、貨”底層能力以支撐上層應用場景。

        人,涵蓋人口統計、人群畫像、人群標簽設計和數據能力等。

        場,涵蓋地理場、商業場等信息分析規劃和數據能力。

        貨,涵蓋品牌銷售與品類銷售指數分析和數據能力等。

        案例揭示其中奧秘

        圍繞相關案例,可以更為清晰揭示其中的奧秘。

        在某豪華汽車品牌大數據多維終端選址中,該品牌希望建立階梯式新能源車終端渠道體系,羅蘭貝格應用多維大數據為該品牌進行新能源汽車銷售點位選址。一是羅蘭貝格定義站點選址的評分模型,包括商場選址和汽車商圈選址,考慮維度涵蓋目標客戶客流密度、到訪便利度等潛客數據、周邊商場業態布局、集客效應(考慮競品存在效應)、車圈調性等進店轉化效果、周邊兄弟品牌店數量等渠道協同效果進行綜合建模并評估。在評分模型的應用階段,首先基于海量大數據提煉總結,實現多維數據上圖。二是分析每一目標城市商場及車圈的目標客群集聚、有效客流轉化和協同現有渠道的優劣勢,通過量化評分模型,將各個城市的商場進行排名。三是結合品牌的開店計劃和內部可行性,形成落實到目標城市的具體商場和車圈點位的選址推薦。由此,該項目避免了傳統選址的數據分析失真性和延遲性,以真實鮮活的目標客群數據指導科學選址,有助于準確的運營目標設定。該大數據選址解決方案助力品牌的建店規劃效率提升了55%以上,同時利用多維真實的數據進行投資回報率的評估,從而更好地協助招商談判。

        在某充電運營商場站大數據選址和精準營銷規劃中,充電運營商希望建立更高效的充電場站,羅蘭貝格應用大數據幫助該運營商進行充電站點選址,同時開展線上線下聯動的精準營銷規劃。在站點選址模塊上,羅蘭貝格定義充電站點的選址評分模型,考慮維度涵蓋區域人流/車流和通勤數據、周邊路網可達圈、重點POI、其他充電站密度等。其次,疊加該充電運營商已有的充電點位進行綜合判斷,識別出區域熱度高、設施配套好但尚未布局的機會點。針對已經建成且進入運營期的場站,為更好地實現新站引流,設計衍生權益并聯合地圖導航提供商進行基于位置信息的推送。典型場景為,當潛在用戶進入可達圈內,其在搜索附近充電位置時,在推薦該充電站點的同時會露出“充電領紅包”、“充電可享領周邊業態關聯購物優惠券”等促銷內容,實現高效引流,豐富補能用戶權益。該項目不僅實現了充電場站的科學選址規劃,并且利用線上線下聯動展開精準營銷,進一步形成差異化,吸引線下用戶,形成有效集客。

        線下終端制勝“四招”

        面對消費者的多元化訴求和實踐中的諸多痛點,應用大數據和本地生活服務能力能夠有效助力汽車廠商實現突破,以更高效的姿態建設并運營線下觸點。通過行業實踐,羅蘭貝格將啟動汽車線下終端的大數據應用總結為“制勝四招”。

        一是明確品牌線下觸點戰略規劃。汽車廠商需根據自身的定位、目標與現有資源等,制定清晰的線下終端戰略規劃,包括線下觸點的數量、類型、分布、功能等,不僅有基于不同線級城市的多元門店模式。

        二是打造完整“建—運—評”運營鏈路。“建”即在哪里建立線下觸點,如何選擇合適的地理位置、場所規模、功能定位等;“運”即如何通過各種線上線下渠道和方式,引導潛在客戶到線下觸點,并提升轉化率;“評”即如何通過數據分析,評估線下觸點的效果,識別優勢與不足,從而進行優化。

        三是匹配合適的組織與工具支持。啟動線下終端運營的大數據應用還需要相應的組織與技術支持,以保證大數據應用的順利實施和高效執行。

        四是構建大數據生態伙伴體系。汽車廠商應規劃大數據生態伙伴生態體系,形成空間數據生態發展規劃。與市場領先的地圖導航提供商合作可利用廣泛、真實且更新速度快的人、場、貨數據,為線下觸點的運營提供智能化的決策支持和優化建議;同時為汽車廠商提供精準化和高效化的廣告投放服務。

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