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MATHART INSIGHTS

数策洞察

当前位置:首页 > 数策洞察 > MathArt | 把浪造起来——大数据智能客户运营的落地

MathArt | 把浪造起来——大数据智能客户运营的落地

2019 / 11 / 06
阅读:7371
来源:转载自《汽车商业评论》


人和数字化成为整车销售的关键节点,其本质是考验一家车企的“体系能力”。


 | 董事长兼CEO 张椿琳


2019年是汽车市场极具挑战和震荡的一年,汽车企业在采用各种短期救市措施后,销量仍然呈断崖式下降,部分车企甚至面临淘汰危机。以“用户”为中心的营销体系在汽车行业全面铺开。


人和数字化成为整车销售的关键节点,其本质是考验一家车企对于市场变化的预判能力、反应能力、柔性生产能力、销售控制能力、客户服务能力、数字化能力等综合组成的“体系能力”


过去20年,市场高速增长的需求就像一张容易的考卷,掩盖了车企体系能力的重要性,当考卷难度加大,体系能力的缺失或不足,将直接决定企业能否存续。


今年“降库存”成为各大车企的主旋律,经销商已经无力再成为车企的“蓄水池”。大家纷纷将重心对准客户:保客营销、客户关怀、优化客户体验,以及打造服务品牌等关键词被汽车管理层高频提及,部分豪华品牌及龙头经销集团更是将保客运营设为2019年关键战略进行重要突破,以用户为中心真正站上了车企管理C位。


以往汽车行业客户运营重点通常放在前端的新客获取与销售线索跟进转化上,“存量时代”的汽车市场一方面线索量增速放缓,另一方面获客成本不断上升。以往的手段效果不再明显,行业开始向精细化客户运营寻找出路,从而更加高效地将每个消费者资产向兴趣客、购买客、价值客、口碑客过渡,最终实现客户全生命价值运营。这一完整的客户转化链条不仅依赖于企业在战略层面规划,更需要数字系统层面和组织体系层面的配合。



移动互联的数字新时代在本质上改变了车企及经销商的用户触达和运营管理方式,大部分车企前几年开始建线上触点,APP、公众号、小程序、官网,聚拢客户资源,也建了大数据平台,做了用户画像,开始输出各类场景营销名单和提醒名单。


但是,各种数字化手段的应用,在数据层面看上去是通了,赋能层面的工具却没能很好地打通,名单给到经销商后,执行效果数据很难回收,评估非常困难,没有形成有效的管理闭环。


经销商单店之间的差异极大,即使是一些标杆店,他们的运营策略、方法、路径都不同,有些是靠团队意识,有些是靠个人能力,有些靠工具,而更多的经销商既没有工具也没有能力做客户全生命周期运营。


从客户角度来看,个体所处阶段不同、需求不同,所以期待得到的服务内容便需要分层分类。然而,客户只有对企业的整体感受,并不会去关心这些联系的背后到底是哪个部门在执行,而目前因为缺乏统一规划及管理,部门割裂很明显,以至于客户被重复打扰,不胜其烦。


车企如何实现客户运营的数字化升级,有效地支撑营销团队灵活多变的策略?如何提高营销场景闭环的探索和优化效率,完成跨部门或跨企业落地客户运营的最佳实践?这些问题成为当前市场最关注的变革方向。在此,基于近些年数策项目团队的相关探索,我们来分享一些经验与思考。


车企数字化客户运营关键路径:业务数据化→数据资产化→资产场景化→场景智能化。

01.业务数据化

 

车企的日常经营需要依赖不同的业务平台,DMS、CRM、SCRM、呼叫中心、电商平台、车主APP等等。DMS存放了客户订单数据、CRM存放了客户交互数据和基本的会员数据、SCRM存放了客户在深交平台的评论和分享数据、呼叫中心存放了客户售后和投诉数据、电商平台存放了客户的浏览数据和搜索数据、车主APP产生用户登录和平台功能使用数据。


这些业务平台在运转的过程中不断产生新数据,但因为部门缺乏协同、平台缺乏开放、口径缺乏统一等原因,产生的系统数据如竖井一样并没有横向互通打穿。如果说第一阶段“业务数据化”的目标已基本达成,但随着客户消费习惯个性化和交互渠道的丰富,开始跨多渠道与企业进行交互时,数据资产化、资产场景化和场景智能化,在这三个阶段将是未来客户运营赛道的重要环节。


02.数据资产化

 

没有打通并被有效利用的数据价值甚微,而完整、及时、准确、一致并被关联打通的数据才能称得上是资产。鉴于此,逐步把分散在企业内部和外部、线上和线下的各个平台中的孤岛数据汇聚到CDP中,进行打通和增强,构建企业以客户行为、特性、细分(人群)、档案为形式的客户数据资产,才能为客户提供跨渠道完整一致的体验,如下:


1、通过客户行为,可以形成客户连续的旅程,发现客户转化的深层次的原因,在转化的关键点进行持续的优化;

2、通过客户特性,可以观察单客户粒度的属性变化,在第一时间发起个性化的响应;

3、通过客户细分,可以分析有相同特征的客户群体的画像特征,提升营销策略的效果;

4、通过客户档案,可以洞察单个客户超细粒度的360度视图,有针对性地进行一对一的交互。


需要关注的是随着时间增长,客户的人生阶段、社会经验、个人喜好都可能发生变化,也需要我们在与客户不断的交互中,主动感知和更新客户相关的数据,维持数据资产的质量和价值——这些客户数据资产是企业执行和优化营销策略最重要的“燃料”


不过,企业自有数据依然只覆盖了客户全景视图的一部分,要想更全面地了解客户,需要适当引入第二方和第三方的数据,以补充自身数据的缺失。


03.资产场景化

 

数据必须结合业务场景,才能真正呈现价值。“场”既是时间和空间的组合,“景”既是情景和互动触发客户情绪,并影响用户体验。简而言之就是:在正确的时间、对正确的客户、通过正确的渠道,提供正确的服务,这些要素合起来就是场景。场景目标由业务目标出发,可以是粉丝培育、新客转化、复购增购、忠诚客推荐等等。我们根据汽车消费者全生命周期,梳理了车企客户运营地图以作参考。


然而,大多数车企依然在以传统的流程和套路与客户交互,审批流程冗长、协同方式繁杂、效果分析滞后。与异业成功经验相比,某家国内银行一年可以做两万多次运营活动(相当于每半小时一次活动),成功率逐步从低于30%优化到超过50 %,这是怎么办到的?如果没有技术的支撑,根本无法实现如此高频次和高成功率的活动执行。在营销策略日益复杂的今天,车企需要重视并建立“多渠道营销中枢”,以便在企业打通全领域客户数据后,支持全场景营销策略,最终激活全渠道客户流量。


平台核心能力包括:


数据管理: 即管理客户数据的能力,包括客户数据集成、客户细分管理、客户档案管理等;


策略管理: 即构建、执行、分析和优化营销策略的能力;


渠道激活: 即连接线上/线下渠道以执行营销策略的能力,包括广告投放平台、移动APP、网站、社交网络、车机等渠道。


04.场景智能化

 

CDP的客户交互数据和多渠道营销中枢的营销闭环场景,为场景智能化提供了生长壮大的土壤。


例如客户行为价值模型,能对客户的综合价值进行分级,以便企业有针对性的提供优惠;


购车潜客评级模型,预判客户购车高中低意向级,并根据用户特征推送差异化营销内容进行用户培育,促成客户到店;


车主增购复购意向模型,提前识别增再购客户特征,从而提供旧车置换等优惠促销持续触达;


个性化售后推荐模型,根据客户特征、过往消费及车况数据等计算客户用车消费偏好,并提供个性化售后服务套餐,促进售后产值增加;


流失预测模型,预测客户的流失概率,提供强化的折扣策略进行召回。