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。