从数据到智慧，需要几步？_

在汽车市场竞争日益激烈的今天，中国汽车行业已步入从增量竞争到存量竞争、从高速增长到高质量发展的新阶段，优化客户体验成为各大厂商探索和发展的新突破口。如何通过深入洞察客户需求提升客户体验，已经成为摆在每一位经营者面前的紧迫课题。

客户是谁？

他们的需求是什么？

我们用什么方案来满足客户需求？

客户如何看待我们的品牌？

如何把客户的意见转化为行动？

……

这些都是品牌方最关心的问题。

2023年，卓思在为某豪华汽车品牌提供售后服务密采项目时发现，最终能让客户感受更温暖的服务指标得分率居然不足30%！

但幸运的是，在大数据时代，厂商有了更多听见客户、了解客户的途径。那么，该如何利用大数据这个工具，帮助厂商更好地听见客户、了解客户并提供能打动客户的服务呢？

1. 大数据的价值贯穿于汽车客户生命周期全旅程。

汽车行业的客户生命周期全旅程指的是客户从认识品牌到最终成为忠实客户的整个过程，包含认知、考虑、购买、使用、忠诚这几个阶段，大数据在每个阶段均可发挥举足轻重的作用。

在认知阶段，客户首次接触品牌，可能会通过广告、推广活动、口碑等了解汽车品牌和产品，大数据有助于收集客户认知行为、兴趣点等内容，明确客户画像标签，实现宣传内容的优化，进行精准投放。

在考虑阶段，潜在客户开始对比不同品牌的车型、性能、价格等因素，形成购买偏好，通过大数据平台中目标客户的行为信息，可以将客户进行聚类划分，对目标客户进行车型偏好预测、客户流走预测，并对营销活动的有效性进行验证，从而根据目标客户特性推进营销策略。

在购买阶段，客户做出购车决定，完成购买行为，这通常是与经销商的互动最为频繁的阶段。在此阶段，运用大数据收集到的信息，对目标客户进行购买意愿强度和忠诚度分析，能够向不同客户提供更具针对性的营销策略，比如推荐客户参观线上展厅、邀请参加不同主题活动、推荐合适的金融方案等，这有利于帮助销售人员把握沟通节奏，提高销售成功率。

在使用阶段，客户日常使用车辆涉及到保养、维修、升级等服务，通过在客户端采集到的数据，可以了解客户的用车场景、车辆使用及维保的满意度、维保消费行为分析等，利用这些信息可以为客户提供适时适度的服务，优化客户的用车体验，提升维保产品质量。此外，还可以提取流失客户特征分析，进行提前预警，以便采取针对性行动。同时，通过复购行为的深入建模分析与洞察，用数字化手段有效甄别复购客户及复购特征，能够采取更有效的复购营销方式来提高复购率。

在忠诚阶段，客户对品牌已经产生信任，可能会进行复购或推荐给其他人，成为品牌的倡导者。在此阶段，大数据可以识别复购客户，并对复购者的行为进行深入分析，了解复购原因及特征，形成能够有效促进复购的营销方式提升复购率。此外，还可以通过大数据获得流失客户的特征，总结经验也可起到预警作用。

2. 全面有效的客户数据收集管理是客户体验优化的基础。

随着互联网技术的普及和大数据的应用，客户数据已经成为汽车市场营销中不可或缺的核心要素。这些数据不仅能够帮助厂商更好地了解消费者的需求和偏好，还能够为产品的定制、服务的优化提供有力支撑。

那么，厂商应该如何有效地收集客户数据呢？

首先，厂商可以通过线上平台等多种渠道搜集客户信息，如官方网站、社交媒体、汽车购买和服务平台的客户行为数据、购买记录和反馈意见等。举个例子，以百度底层数据作为数据源，结合卓思SAS架构的棱镜平台，就可以实现快速数据调用和分析的能力。配合卓思在汽车领域丰富的积淀，棱镜平台使得汽车领域的客户画像变得快速而全面，这一技术曾帮助某豪华品牌完成了目标客户聚类分析及精准画像描述,从而让车企有的放矢，最大化利用资源。

其次，厂商可以从经销商和服务网点获取客户在购车和维护过程中的各种信息。通过构建统一ID，用数据中台产品将门店各个数据域的数据打通，包括客户线上的行为数据、线下的行为轨迹数据以及客户生物特征数据等，通过统一的ID串联起来，实现对客户的全面识别。比如，我们要进行店内行为监测，可以通过对店内客户的行为进行监测和分析，了解客户的流动路线和关注点，从而优化展厅的布局和设计，提高客户的体验和购买欲望；我们要进行智能化数据采集，可以利用智慧大屏展示车辆细节、配色等信息，同时收集客户在屏幕上的操作行为数据。

此外，厂商还可以利用先进的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习等，来分析和处理这些数据，从而得到更加精确的客户画像，这些画像可以帮助厂商进行精准营销，提高营销效率。

再者，为了更全面地收集客户数据，厂商还可以建立一套完善的客户关系管理系统（Customer Relationship Management System），通过这个系统，厂商可以跟踪客户的每一次互动，无论是电话咨询、电子邮件交流还是在线聊天，都可以成为收集数据的重要途径。

总之，在数字时代，汽车行业的营销变革和发展离不开对客户数据的深入挖掘和应用。通过有效的数据收集和管理，厂商可以更好地理解市场和客户，制定出更加精准和高效的营销策略，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。