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MATHART INSIGHTS

数策洞察

当前位置:首页 > 数策洞察 > MathArt | 当营销变成一个数学问题

MathArt | 当营销变成一个数学问题

2017 / 12 / 15
阅读:3628
来源:原创

随着汽车行业向智能化、网联化时代迈进,以“人车互联”、“无人驾驶”、“汽车共享”、“智能汽车”等为代表的新概念推动着行业变革。‍‍


伴随着移动互联与智能手机兴起的科技浪潮,人类行为数据的爆发使营销行为和消费行为开始以海量数据形式呈现。人与车、车与人、车与路的互联互通决定了汽车在这个时代已经成为了新的流量入口。大数据作为价值驱动力贯穿于整个汽车生态链,加速了汽车运营竞争优势瓦解重组的步伐。

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面对汽车后市场日渐激烈化的竞争局势,以用户体验为导向的运营模式对客户信息精准把握程度的要求越来越高, 而越来越多样化的保养、维修、车生活、车主维系、车主生活,传统围绕产品策划、推广的千人一面的运营模式显然不够高效。利用不断增长的客户数据,实现千人千面的精准方案触达,用大数据智能技术对汽车营销模式进行赋能升级,这才是未来大势所趋。


 一边是海量信息源的极速更新迭代,一边是对信息精准抓取的需求提高。营销逐渐变成一个数学问题,数据分析和数据管理水平也由此成为营销人员的核心竞争力之一。而贯穿营销过程的数据源,让我们看到了通过算法实现数字化客户运营的必要性。


客户运营所需的大数据主要由人的属性和人的行为数据、情境数据、产品/服务/活动的数字化标签数据这三类构成。


如何基于海量数据有效地实现数字化运营,在我们看来,离不开大数据管理平台(DMP)、数字化客户运营平台(DQP)、数字化营销触点(DTP)”这“三驾马车”的相辅相承。


大数据管理平台(DMP,Data Management Platform)的作用主要体现在,在打通汽车企业内部各个维度的客户信息后,导入外部数据和互联网数据进行整合和价值抽取,进而建立标签体系和模型算法。当内外部数据被打通、标签化后,多维异构数据都可通过DMP平台统一管理。


通过机器学习算法计算出整个DMP全局客户行为的关系链数据,对混沌数据进行降熵处理,继而为后续应用打下数据基础。在结合汽车行业独特属性深度洞察营销业务后,DMP平台所构建的完善标签体系可超维刻画目标人群,进而实现精准的客户运营。


数字化客户运营平台(DCOP,Digital Customer Operation Platform, 谐音DQP),是数字化运营过程的控制中心。业务人员可根据营销需求事先在该平台上设定各类营销主题,再借由DMP平台计算和抽取出和此营销主题相匹配的目标人群标签,进而实现垂直细分目标人群后,精准地将内容进行投放。


通过DTP与DMP的协同合作,车企可实现对“人+场景/情景+产品/服务/活动”标签的精准配对,实时计算每个人在此时此刻的需求,做到自动化匹配决策。


数字化营销触点(DTP,Digital Touch Points),是数字化运营过程的执行。


车企数字化运营主要分为两部分,即车企直接进行客户运营(B2C)和通过经销商进行客户运营(B2B2C)这两种模式。


在B2C模式下,DMP和DQP的营销决策将通过DTP以汽车APP的应用、官网、微信服务号等渠道直接触达客户,而客户对营销内容的反馈也由DTP收集并反哺至DMP和DQP平台。这样,通过运营收集鲜活的数据,实现业务和数据闭环,让“三驾马车”相辅相成,在快速反馈中自我提升,帮助车企构建既开放(对内)又封闭(对外)的数据闭环系统。


而在B2B2C模式下,DTP作为触点可通过汽车App、车牌识别、人脸识别技术等渠道及时将消费者信息第一时间传递给汽车售后服务的工作人员,从而满足经销商在线化,给予消费者所需要的尊享和个性化待遇,通过数字化手段提升客户体验。


在这个海量信息时代,面对竞争态势日趋激烈的汽车行业,车企需要一个全天候无缝连接的全渠道业务模式实现数字化客户运营,精准地做好流量分发、高效地与客户沟通。


通过“三驾马车”的协同合作决策客户所需的服务,帮助车企实现从整车制造、销售到汽车后市场运营全业务链的数字化变革,实现货币回报量化变革的价值。