大数据名人讲堂：汽车大数据营销新纪元

观点 来源:央视网 2016年08月24日 17:51 A-A+
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　　《汽车大数据营销新纪元》——新意互动(CIG)数据策略中心主任 刘岩

　　很高兴参加央视网《大数据名人讲堂》，今天我将和各位分享大数据在汽车营销领域的一些新的发展和趋势，希望能够给各位带来一些有价值的思考。现在我们进入正题，今天的内容分三个部分，第一就是让我们先了解一下整个中国的汽车市场发展的变化；第二让我们去了解一下，有关中国汽车消费者的一些特性，那我们为什么选择大数据去了解消费者，第三我会最终把大数据在整个汽车营销领域的一些新的实践分享给大家，并且把我们的思考与大家进行交流。

　　第一个部分，中国乘用车已经连续8年成为全球的销量冠军，到去年为止，2015年的销量已经达到了1.9亿台以上，随着销量不断的攀升，其实中国的汽车保有量也达到了一个高点。在2015年，中国的乘用车的保有量已经达到全球第一，那么这个乘用车是指，不包括其它商用车。在乘用车不断的保有量达到高点以后，我们会不会认为整个的中国汽车市场已经达到了饱和，其实这个是不然的。

　　那我们来看一看整个全球各个国家千人保有量的数据，我们看一下，美国在2010年的时候，它的千人保有量数据是812台，其他国家，我们依次可以看一看，像德国2008年的时候数据是634台，俄罗斯在2011年的时候是271台，而中国在2015年的时候，千人保有量才达到110台。所以整个中国汽车市场的大环境，仍然是处于一个蓝海的状态，所以市场机会是非常广阔的。

　　那么这里就出现一个问题，其实当我们和一些汽车厂商交流或者在一些报道的时候会发现，很多汽车厂商会说我们现在车越来越难卖了，并且在销量的趋势上，我们会发现有一些汽车厂商的总体销量，增速可能要低于整个汽车市场的变化，甚至出现了下滑，这是为什么？我们纵观一些美国和中国的一些数据对比，我们会发现，在美国在售的车型品牌只有38个，中国却达到了135个，那么中国为什么会有这么多的汽车品牌在竞争。

　　那从市场进入，一个国外的品牌进入中国，可能要进入合资的状态。比如说一个本田进入中国的时候要和广汽合资，有了广汽本田，同时和东风合资，有了东风本田。那么同时本田中国这个进口平台也会进入到中国，那它就会从一个单一的一个国际品牌变成三个国内的品牌。与此同时，其实在国外的一个畅销车型可能在国内就会变成两个车型，同时进行一些改善就进行了销售和竞争。

　　通过以此我们也会发现，美国在售的车型才290个，而中国现在在售车型却达到936个，由此可见，在中国各个厂商内的竞争是非常激烈的，这也是为什么现在所有厂商会觉得现在车不好卖，于是它们现在想了很多方法，怎么才能够去找准消费者，洞察消费者，并且将自己的车销售给消费者。那么为了能够得到更有效的销量，使我们的销量上升，其实最大的根本是我们如何能够为每一位汽车消费者提供更好的消费体验，这个消费体验其实指的很多方面，既包括了产品本身，也包括了所有与消费者所接触的营销环节，这也包括了广告在投放给消费者的时候，以及消费者到店的时候一些体验。

　　那么拿广告投放来说，一个本来只对豪华车品牌感兴趣的消费者，那我们就不应该把一些中低端的车型向他投放，这个时候其实就是降低消费者的营销体验，去降低他们与无效营销的接触，这也是其中的一个展现之一。基于此，现在所有的汽车厂商也发现，去找一些新的方式、方法去洞察消费者，然后与他们去达成一种关系。由于大数据的不断发展和成熟，大数据成为了汽车厂商能够去洞悉消费者，并且找到消费者，和这些消费者进行沟通的一种比较重要的方式和方法。

　　为什么这个大数据会成为我们洞悉消费者的一个非常关键的因素，我们要先从汽车消费的整个模式的特点做一些分析。其实在汽车消费里面，每一个汽车消费者都具备着极具个性或者是不同消费特点。那他的不同的消费特点其实会由三个大的方面交织起来组成。第一决策的因素非常多，因为一个人去买车，他的原因是多种多样的，有的是为了在用途上可能会有上下班的需求，那从出行的方式又包括了越野或者出游等等，那么包括甚至现在由于一些政策的放开，也会成为我们购车决策的一些因素，比如说最近二胎政策的放开，这个因素的放开就会致使消费者在购车的时候，会考虑去买MPV这类的车型，能够使我们整个家庭的乘坐率更高，使我们的出行更加方便。基于此，每个人的购车因素是不同的。第二，信息渠道的非常之广，我们获得有关汽车相关知识或者是信息的渠道非常广，有传统的媒体包括电视、报纸，甚至是这个调频，还有我们的收音机，等等。

　　网络媒体也非常多，包括比较成熟的垂直媒体，同时也有相应不同的社交媒体，微信、微博，甚至还有一些不同的论坛，都能获得和车有关的不同的信息，那么这些不同的信息也都会影响消费者最终的决策。

　　第三，就是购车决策周期是一个非常长的过程，经过我们的数据整理发现，在互联网开始有购车决策意向的消费者，我们进行了一个统计，平均在线的购车或者是搜集资料的时长就能达到70天，再加上线下的整个购车决策过程，其实这个时间是非常长的。由于这个时间的长度的扩张，其实也会在他整个购车决策的过程中，影响他最终买车是选择什么样的。

　　由于购车决策是一个非常复杂，而且因素非常多的过程，我们在了解汽车消费者的时候，就会去想怎么能够真正洞悉消费者，他的所有的决策过程，甚至揭示消费者是什么样的视觉。大数据的产生就使我们能够真正的去了解一个消费者的行为了。

　　以往的时候我们去了解一个消费者，都是通过传统的调研方式，我们会选择一些本品车型的用户，或者是竞品车型的用户，提供一张问卷，里面会有固定的问题，或者是组织一场沟通会，也会有相对的问题去询问我们这些用户他对车的感知，为什么买车等等因素。这些因素当我们获得的时候其实是已经后滞的，并且由于时间过长，所有的汽车购车的用户他们的选择，甚至当初的是什么原因，可能他们也不记得了。

　　由于大数据的发展，和我们能够通过数据去记录所有用户的行为，我们现在其实已经可以站在消费者的视角去看他是怎么选车的，是怎么看车的，还有他一些购车决策因素的变化我们能够掌握。通过于此我们能够真正的了解消费者需要什么样的车，消费者喜欢什么样的消费体验，我们应该把什么样的信息提供给消费者。

　　那么，为什么我们现在能够很好地去了解这些消费者，他的所有信息，也是随着我们整个互联网的发展，甚至是移动终端的发展所变化的。那这里我着重提一下，有关移动智能终端的发展，其实正是由于我们现在进入了普适计算的阶段，使我们能够充分地去了解一个真人的行为，以及他的偏好。那么这个普适计算阶段其实就是指，我们现在微型移动终端的出现，已经使每个人都拥有一个或者是多个可以有计算能力，甚至记录数据能力的终端。

　　比如我们手中现在的智能电话，现在几乎每一个人都会有一部智能手机，从下面的数据我们可以看到，2014年和2015年已经成为了智能手机普及的高峰的两年。现在由于这个智能手机高度的普及，促使我们单人的有关移动的行为能够很好的记录，现在手机其实也成为我们的第207块骨头，成为我们一个必不可少的一个器官，所以我们每一个人的行为现在都可以和手机进行关联。我们不用手机的时候其实是一个线下的人，当我们用手机的时候，其实我们已经在另一个这个世界正在生活并且行动着。以上第二部分就是我们为什么可以通过大数据要去了解消费者，使大数据成为消费者的DNA，使我们能够洞悉这些DNA。

　　第三部分我会着重和详细介绍一下现在大数据在整个汽车营销领域的一些实践和应用，同时也会把我们的一些思路和观众来进行分享。我们首先其实要了解一下什么是大数据营销，往往很多人都认为大数据营销就等同于精准营销，甚至我们再片面一点会有人认为，大数据营销就等于精准营销里面的RTB投放，就属于去购买受众。

　　其实大数据营销不仅仅是指这些狭隘的方面，虽然大数据营销并没有一个非常充分，或者是这个已经定性的一个定义，但是我们可以通过大数据的定义去了解，大数据营销应该是通过大数据的这些积累和经验，我们可以使它在整个的营销链条，为我们的营销产生价值。那么在汽车的整个营销链条也是一样的，我们来看一看。在大数据其实作为核心的是我们如何去构建我们自己的一个数据平台，有了这样的数据的一个积累和平台我们才能够很好地利用数据，将这些数据作用到我们所有的营销链条里面。

　　那基于此，其实我们也可以看一看，这个大数据营销在汽车整个营销链条里应该产生哪些作用。那我们如果想做大数据营销，其实最关键的一点是我们需要构建一个相应的核心，这个核心其实就是一个数据中心的平台，我们需要这个数据中心的平台去整合我们的内外部数据，并且将这些数据的价值应用到整个的营销链条里。那么从汽车的整个营销链条我们可以看到，从最开始的消费者的洞察，市场研究，到我们的这个整个营销策略，从事营销策略的制定，再到媒介投放的策略，基于此再往下一步一步的转化，其实我们会对整个的线索的转化甚至成交时的金融的服务，那么大数据在金融服务里面的相应的征信，企业是非常有价值的，那么在整个汽车里面的征信，数据的价值会更大。在最后，消费者从一个浏览广告到成为线索，再到到店，到成交，到最终通过不断的优化有可能再次购买我们的产品的时候，我们就形成了一个消费者的数据的闭环，通过这个数据再次产生和积累我们就可以再循环利用。

　　接下来，我会选择整个营销链条里的五个方面和大家做一个分享，第一个是数据中心，我们去探讨一下数据中心，如何去思考它的构建；第二，市场研究，我会着重讲一讲，现在通过大数据做市场研究的实践的案例，让我们了解如何去进行消费者洞察和整个市场研究的全部的样案。第三，营销策略，基于之前的市场研究，我们如何去制定整个市场的营销策略。第四，精准营销，在具体的提一提精准营销的现有的一些方式方法和概念，并且把我们和腾讯的一个创新的合作案例和大家进行一个分享。最后，除了营销的整个链条以外，其实在销售里最根本的是产品的本质，大数据如何在产品开发和完善里起到相应的作用，我也着重有两个案例和大家来进行分享。

　　首先，我们来先谈一谈数据中心的构建。那数据中心的构建，其实最为主要的前提是我们如何去收集和管理数据，收集和管理数据的前提就是我们如何去理解数据。基于此我们先要去理解一下什么是大数据，我们对大数据的理解就会影响到我们后期如何去构建整个的数据中心的平台。这里面我摘取了《大数据》作者涂子沛老师在他的新作《数据之巅》里面对大数据的定义，这里面包括了三个内容，第一传统的小数据，和现在的大记录，传统的小数据就不多说了，现代的大记录其实是我们现在所有人往往去理解的意义上的大数据，我们会认为，通过现在大记录所获得的数据其实就是我们大数据，这不然。所以我们在思考大数据的构成的时候，应该把以前的我们内部产生的一些小数据结合起来去一起思考。

　　第二部分，结构化的数据和非结构化的数据。结构化的数据我们看的很多了，比如说我们平时的报表的管理，销售的管理，库存的管理，等等等等，是调控化的，简单来理解，其实这些就是结构化数据。非结构化的数据现在已经大量的产生，现在整个大数据产业里面所有的数据的整合里面非结构化的数据占到75%。什么样的数据是非结构化的数据，包括所有的我们的用户在互联网上面留下的语义的数据。

　　比如我们在论坛里面会写新车的评价，我们在微信里面会和我们的朋友进行语言的沟通，我们在微博里面也会写下每天我们一些新鲜的事情，这些文字上的内容其实就是一个最为核心的非结构化数据。除了文字的内容以外，还包括了视频、音频、图片等等，这些数据其实未来也会逐渐的对我们的整个产业产生非常大的作用。

　　第三块，大数据的整个的最关键的就是除了它的容量以外，我们需要考虑的是大数据如何为我们的商业产生价值，这个也是大数据最为关键的一点。因此我们需要从这三方面去理解什么是大数据，通过这种思考来指导我们数据平台或者内容的建设。

　　第二点，我们需要去思考人和行业的关系，一个数据的建立不应该只思考人的数据。那我们在整个汽车行业里面，现在大数据应用我也看到很多，往往很多的汽车品牌或厂商，他们只单纯的希望从三方获得有关人的兴趣，或者是人的人口属性的数据做相应的分析。但是他可能会和我们的车，或者和我们的品牌进行脱节。这样的数据分析其实它的作用或者效能就是比较低的。因此我们在数据管理和整合的时候一定要考虑人的数据和车的数据。汽车行业就是车的数据相关联，快销行业可能就会去考虑人的数据和快销产品的数据怎么去关联和打通，基于此，我们才能够产生对我们整个汽车行业有作用，甚至来说对我们汽车厂商有作用的数据平台建设。

　　通过于此，我来和大家介绍一个案例，这个案例是奥迪在去年年底的时候发布了一个奥迪云镜的计划，这个计划其实就希望从自己的内部数据开始整合，包括它的用户的行车数据，包括它的车辆使用数据，销售数据等等，再结合外部有关互联网的数据来进行打通，为它们整个的营销、生产、甚至其它的环节产生作用。但是这个在整个思路上值得推荐的第一是整合自己的内部数据资源，那对于所有的企业来说，其实我们会发现往往去整合外部资源可能要比我们去打通内部资源还要容易，这就是因为我们不同的内部的部门都掌握着自己的不同的数据。每一个部门可能对数据的管理和把控是比较严的，因为都有相应的企业的一些数据隐私要求。但是未来我们只有先把内部的数据打通产生价值，再去整合外部的数据，这样可能会为整个我们汽车企业的商业会有更大的价值作用产生。

　　第二部分，我们会用很多的案例去介绍市场研究的现在的一些进展。我们的市场研究有关营销领域最离不开的是对人的研究，那么在汽车里面也是一样，对汽车消费者的研究是最为关键的。那我们刚才也提到了，人和车的数据的两个维度的打通，使我们能够充分了解汽车消费者一个非常的关键。那我们在研究人的时候也会从三个维度去了解一个人，第一这些用户的肖像，这个肖像其实就包括了人口属性和消费能力，第二就是有关汽车这些受众的一些偏好，包括一些平时的生活偏好以及互联网偏好。第三，最关键的是这些人一定要和车打通，那我们就要了解这些人在选车、买车和用车的时候都有哪些特点和特征。那详细的内容我们可以通过这三个结构做一个非常细的了解，每一个项目其实都会包括非常丰富的内容，现在这个内容可能还不够完善，随着数据的能力和资源整合的不断深入，这三块内容肯定会越来越丰富。

　　首先我们来对消费者的偏好做一个相应的介绍，第一点就是消费者的肖像，我们从这张表里可以看到，和消费者相关的三类信息，第一，是左上角的有关人口属性，包括性别的比例，然后以及年龄的比例，坐下角其实就是这一类车型的受众，他平时接触网络的时候，周期是怎么样的，这个折线图体现的就是24小时从0点一直到深夜，每一个小时是通过PC端还是移动端在接触我们网络，甚至是来浏览我们的车型，我们通过于此可以看到，在夜间9点的时候，通过移动端去了解信息和掌握信息达到了一个高峰。右边是受众在整个互联网里面浏览内容的一些偏好和特点，我们可以看到分为一级兴趣和二级兴趣，一级兴趣是一个概览，二级兴趣可能会有一些比较深入的分析，比如是在餐饮，还是等等，有哪些细的兴趣。

　　那第二页，我会举一个具体的兴趣的案例。这个案例是我们为一个汽车品牌所做的，里面包括本品和竞品的一些变化，我们会发现他们在互联网的内容浏览上，投资理财的占比非常高，于是我们对投资理财做了一个细分，这里细分以后会包括股票、基金、外汇、贷款甚至这个期货。本品车型A我们会发现，它着重看的比例相对较高的是股票，其他的其实比例相对比较均衡。通过和其他车型的对比我们其实可以定义这个车型A的受众其实是属于积极型理财者，因为他股票的浏览内容的占比相对较高。

　　第二个就是竞品一，我们会发现，这个竞品的受众，在看股票的时候占比非常高，达到8%，同时我们往下看，他在看有关期货的内容的时候，相当于是其他车型受众的两倍左右。于是我们可以发现这个竞品一的受众在理财的观念上是相对激进的，他愿意承担很大的本金损失的风险，所以他属于一个激进型的理财者。

　　那第三个竞品二，我们会发现他所有的理财的所看的内容是相对均衡，都在3%左右，通过于此我们可以看到他是一个相对稳健的理财者。而最后一个竞品三的受众，我们会发现他在看基金的内容的时候相对较高，他在理财的观念上可能就一个相对保守的，不愿意去损失他的本金的内容。通过于此在互联网内容的浏览特性对比，我们就能很好的去标的不同的汽车受众的一个理财特性，也能发现他的理财观。通过于此我们就可以去在营销内容的传播，目标受众的定位上做一些相应的影响。

　　紧接着我会分享一些有关购车决策的相关内容，这一页里面其实我们就分为了四块区域介绍这个有关购车决策。第一，购车决策里面他主要的购车目的是什么，比如左边的条形图就在体现，他这个受众其实主要是为了上下班代步为主，第二就是购车相应的预算，第三右边其实我们通过两个数据的整合和分析能够发现一个非常有意思的特点。这一类车型的受众我们会发现他通过这个家里支援购车的占比比行业上相对较高，其次他们是通过全款的方式购车。通过这两个数据的结合分析我们就能知道，这个车型的汽车受众的特点是他们主要是靠家里面的相应的有一定经济实力的家长提供全款的购车，帮助他们实现购车的整个过程。因此这个受众我们就可以定义为他是一个家境殷实，并且刚步入社会，希望购得一辆相对好的车来进行上下班的代步。

　　第二个我们就来看一看，在购车决策里面有关车型和级别的选择。左边我们可以看到，这一类购车用户在选车的时候以德系车为主，其次会考虑日系和美系。那么他在购车这个有关级别的选择的时候，会以三厢车为主，同时会考虑SUV。通过于此我们就可以在影响购车决策的时候提供哪一类的车型，国别还是级别为好。

　　除了他在购车的选择方面的研究以外，我们现在也在做有关互联网决策整个过程的研究。通过这个散点图我们可以发现，在整个购车决策的过程中，每一个购车决策的时间是比较离散的，在这里面可以看到50天以内会形成一个比较聚集的购车人群，那50到100天也会形成一个，100天以上也会有。这就体现了最开始我们提到的购车决策的长度和复杂性，影响了不同的购车消费者他会有不同购车决策的时长。我们也从中抽取了一些购车决策比较有特性的人群做了一些分析。

　　比如这里面我们提到，找到了几个比较有特色的人，这里面我们分五类，一周以内购车的，然后一至二周决策的，二至四周，一至两个月，甚至两个月之上。不同的购车决策的人他其实都有不同的特点。这里面其实比较有特点的是一周以内以及一至两个月的购车决策的人，我们会发现，一周以内购车的这一类人，他在看车的时候他购车预算是相对较高的，留下的销售线索的数量相对较少，并且他的目标车型是相对比较高配的车型，是1.8T。

　　而一至两个月购车的这类人群，他们的购车预算相对较低，留下的销售线索数量较多，他选择的目标车型是配置较低的。这里就可以体现一个相对预算较低的人群在决策的时候，其实他是比较犹豫的，可能会看多款的车型或者不同的品牌。同时针对于单一的车型他也会留下很多的销售线索去寻找一个合适的价格。而对于购车决策速度较快，预算较高这一类人，其实在最终购车决策的时候非常快，而且会买相对比较高的配置。这个我们在营销的去影响这些消费者的时候，高配车型人群其实我们还可以再往更高的配置去引导。这个低预算的人群其实我们就可以提供给他相应的促销政策或者是金融政策引导他在我们的品牌内进行购买。

　　除了购车决策过程以外，我们其实对购车的决策因素也做了一个分析，往往汽车品牌或者是我们的一些研究机构会认为，消费者在购车的时候因素是固定的，他在每一个阶段都是一样的，比如说质量、安全、外观等等。通过我们在互联网大数据研究我们会发现，不同阶段其实消费者的购车决策的因素是不同的，我们来看一看。我们把整个线上的购车决策分为了三个阶段，第一，信息搜集，第二，选择评估，第三，下单询价。我们会发现在信息搜集阶段，主要的他们看的内容是价格还有外观，这也很符合中国消费者在购车的时候一个特点，就是在固定的价格内去选择最好的车，于是在他最开始去选车的时候，他肯定是基于现有的购车预算去大范围通过外观选择适合的车型。

　　到了第二个阶段，就是选择评估阶段，我们会发现，配置的浏览内容会急剧增加，这个时候消费者想要的是真正的选择一辆好车，配置适合自己并且比较适用的车。到了第三个阶段，下单询价阶段，我们会发现，经销商的信息占比达到了最高，这个时候的主要原因是因为消费者真正想要买车的，他就会选择一个离自己相对较近的经销商，或者是相对于促销政策更好的经销商去选择购车。

　　第三，我们来了解一下大数据在营销策略里面的应用，首先我们来谈一谈有关大数据在竞争格局的划分上的应用。汽车厂商在以往为他的新车划定竞品的时候会采用比较传统的方式，就是基于配置和价格的方式去划分竞品。那么这个配置的方式一般是采用轴距，或者是其他配置来划分。通过大数据我们现在能够记录消费者的一个购车行为，选车行为以后，我们会发现其实在整个汽车消费决策的里面，消费者在内心里已经选定了他的竞品，所以我们基于消费者的行为，我们组织了一个相应结合品牌力，购车力，以及配置产品力的方式，我们可以为一个产品划分他的竞争矩阵。通过这里我们可以发现，我们可以为他划分成四个竞争矩阵，第一个就是他的这个核心竞争矩阵，离本品越近的这个范围其实就是他的核心竞品。左上角是这个产品力的矩阵，这里面是指Y轴看了主要是通过产品力对比这个车型的时候，占比较高的一个竞品。那右下角其实就是指的品牌率的这个矩阵的内容，就是在选车的时候是着重是看这个车的品牌，并且只单一浏览这个车的品牌的时候，我们会发现这类竞品。

　　那对于不同矩阵下的竞品，我们采用的营销策略也是不同的，对于核心竞品我们可能既要在品牌上有影响，同时也要提供促销。在产品力矩阵里面的竞品，我们可能更多的要着重的把我们产品的特性，甚至我们的促销政策提供给他们。在品牌力的对比里面，那我们可能需要去大量的曝光，使更多的人去了解我们的相应产品。

　　产品的竞争往往也不是一个静态的格局，通过大数据的不断的监测，我们现在发现，整个竞品的变化也是一个动态的过程，我们通过这张表可以发现，红色的竞品1，最开始的前四个月未上市前，并不是我们本品的一个核心竞品，但是随着它的上市我们会发现，在最后的11月份，它却成为了我们的一个核心竞品。那这里面需要告诉我们的是，所有的竞品的观测，从以往的静态已经发散成为我们现在的一个动态的过程，那未来无论是竞品还是我们的一个消费者的变化也应该是一个动态的过程。那除了竞争格局的划分以外，最重要的就是我们对整个营销链条和转化的一个监测和管理，并且对不同的链条产生不同的作用。

　　那这个就是一个传统的销售转化的漏斗，这里面的数据就是完全通过我们线上和互联网大数据的方式来进行总结和转化。我们通过这个可以发现，本品和竞品不同的转化路径它的的优点和劣势在什么位置。我们寻找到劣势以后，那我就可以在我们的相应所劣势的位置提升我们营销的策略，比如我们在开口的时候加大投放的预算，还是在线索转化的时候，去提高我们的促销政策，使他能够到店和最终的成交。

　　营销策略制定以后，我们其实最为关键的就是，厂商绝大部分的市场预算其实最终要花在媒介投放上面。我们通过大数据可以第一，了解消费者到底是在PC端还是移动端，第二我们可以了解，如果是在移动端这些消费者到底是在通过哪些媒体去了解内容。比如说右边的这个条形图是指所有的这个汽车受众在娱乐移动APP里他们覆盖率较高的是哪些媒体，比如说腾讯的视频APP，通过这一点我们就可以去进行相应的投放。

　　第四，和大家介绍一下精准营销。往往大家都认为精准营销其实就是RTB投放，这里会着重的介绍一下现在的精准营销都包括哪些内容，以及精准营销它所有的一些创新的应用方式。精准营销有一个非常大的概念定义，其实是这样的，以往的传统的营销，其实我们指的就是轰炸式营销，通过购买一个版位来长时间投放，让更多的人曝光，让所有的人去认知我们的产品。现在有了精准营销以后，其实就是一个精确制导式的，我们希望去明确找到我们想要了解的和影响的这些受众，并且把我们的广告直接推送给这些受众，那么对我们不想，没有兴趣的受众我们就不去影响他了。

　　现在的精准营销的分类其实有两大类，第一还是我们之前所提到的公开交易，RTB投放，是有很多的广告主在这个相应的实时竞价平台，对多个剩余流量媒体进行竞价，这个竞价其实就是基于数据去选择相应的受众人群。第二大类其实就是私有交易，这里面就包括了相应的三种，它们主要的方式都是针对于单一优质的媒体去进行竞价，或者是单一广告主进行购买。这里着重的一点的就是，通过大数据的资源在优质的媒体来进行投放。

　　后面我会举一个详细的例子和大家分享，其中汽车精准营销里面也有很多的创新的应用和方式，主要简单介绍6个方式。第一，精准人群，这个精准人群就是直接利用我们自己的和汽车相关的人群进行精准营销的投放，这里既包括了我们汽车厂商如果自建数据中心的话，就可以利用这部分数据来进行精准的营销和投放，另一个我们其实现在也可以利用三方的一些具备汽车数据资源的这些合作方，利用他们的数据来进行投放。第二，相似人群，我们可以通过这些相应的汽车受众来进行Look Like，扩大它的人群范围去进行影响。第三，区域定向，现在很多的移动互联网公司已经可以做到地理围栏的方式来对某一个区域的受众锁定并且精准的营销。这个区域的定向，会对我们的相应汽车厂商下面的区域的营销有很大的价值。第四，私有人群。这个私有人群其实着重就是我们怎么去管理我们的这个相应的这个聚焦的我们的品牌和车型的人群去管理他，并且利用周期或者定向的方式，使他们能够周期性的了解我们的产品，并且逐渐的影响他。第五个就是创意精准。现在创意精准已经不像以前，我们给所有的受众都提供单一的创意，现在其实可以利用模板化的方式使创意动态化。可能一个受众在看一个广告位的时间，未来可能就会看到多种不同的创意的内容。第五，就是我们现在所说的千人千面，现在已经不止能够在一个广告位做到千人千面，甚至厂商的官方网站或者是相应的内容我们也可以针对于单一的受众做到千人千面的内容。这个千人千面其实也是完全基于我们大数据的一个积累所最终能够实现的。

　　后面着重讲一下刚才提到了精准营销的案例，这里面其实利用的就是微信的朋友圈的广告，那么在微信朋友圈广告最开始投放以来，其实受到了很大的关注和影响。那现在的微信朋友圈的广告已经更加精准了，我们已经利用有关汽车受众的数据包和微信的数据包开始对微信来进行投放，我们会发现，利用行业数据的受众包投放的效果要极好于利用微信受众数据包的投放，这个也会使我们在未来的精准营销上面，行业数据的应用会达到一个非常关键的作用，而不只是利用泛泛的数据来做。

　　最后我来介绍一下大数据在产品改善和相应研发上面的一个应用。这里面着重介绍两个案例，第一个是我们利用了语义类的数据，比如在垂直媒体论坛里面，消费者对于一个购买或者是放弃购买的一个因素的总结，我们能够很好的了解一个车型，战胜战败的原因，通过这个战胜战败的原因去改善我们的汽车产品。这个案例我们会发现右下角就是战败原因，主要包括了汽车内饰的不足，汽车内饰的配置低，空间不足。那么这个相应的车型今年再改款的时候，就会着重改善汽车内部的空间和相应的内饰来去使这个消费者最终选择它。

　　第二个，其实要提到的就是刚才提到的，我们对数据的理解，对大数据的应用不应该只局限于对这个传统数据的分析和理解，我们同时应该将数据和技术结合。那么今年以来，我们会发现VR、AR这个虚拟现实的技术现在已经成为了现在比较火的行业。现在其实我们就可以结合VR和AR的技术，以及相应的数据技术，我们去把它应用到整个的汽车研发或者是营销的领域里。那比如说在这里面，我们可以利用到产品的设计，产品的研发以及产品的营销相应的内容。通过这种技术我们可以获得更多的消费者在利用VR和AR的时候对于产品的关注，他的偏好特性，情感的变化，来通过这些数据来整合，来利用到我们整个的产品研发进程中。

　　以上这些内容就是把我们所见大数据在营销里面的一些实践的案例和观众做一个分享，希望能够为我们的观众带来一些价值的思考，并且为以后汽车营销领域的再次发展能够起到一些引导的作用，谢谢。