如今中国乘用车市场的整体销量增速放缓，市场结构由增量转向为存量。
市场环境发生巨变，竞争加剧，新势力、传统主机厂杀红了眼，疯狂内卷，卷产品、卷价格、卷服务……唯恐在变革浪潮中落后。
这段时间，我接触了市面上的一些车企，发现从数字化进程、用户全生命周期运营的视角来看，存在着一些共性问题。
本文我将聊聊我看到一些现象，以及对此的看法。
首先是问题：
1）数据孤岛
车企的部门很多，职责很分散，再加上部分组织的遗留问题，会导致市场、运营、销售之间的数据不互通，存在着割裂、数据孤岛现象。
以销售为例：
从销售转化来看，用户在公域、私域等触点的行为数据缺失，会导致无法全面清晰洞察用户画像、对产品的购买意向、对车型配置的需求等。
从销售管理来看，缺乏对用户行为触点的有效数据追踪，总部很难监测到一线销售与用户的沟通、对话记录，无法对销售的行为进行有效管理，更无法通过一线聊天洞察到用户对产品、运营、服务的真实需求。
缺乏数据也会导致总部市场投放，与一线销售转化业绩之间的割裂。
市场只能追踪到通过渠道投放带来了多少线索量，无法追踪到每条线索对应的质量、后续的转化情况。
数据能够辅助做决策。特别是用户与品牌在各大触点交互、沟通后产生的数据，能真正从品牌自身出发，微观洞察每一个用户的真实需求。
依靠个人的经验决策，有时候很有用，但也会存在着路径依赖；
围绕市场调研报告做决策，则是从宏大的整体市场角度出发看待问题，并不一定能基于品牌角度，真正反应自身用户的真实需求。
有了数据辅助，三者结合，才能在产品研发、运营决策、市场营销等层面，避免做一些脱离品牌真实用户的动作，陷入自嗨。
2）线索成本高，转化率低
过去用户接触品牌、了解产品，往往是通过门店、垂媒、官网等渠道；但随着各大营销渠道的不断涌现，用户触点变多，注意力也随之碎片化，再加上不同车企之间的投放广告竞争激烈。
最终导致通过渠道投放获取的有效线索比例大幅度降低，整体的获客成本增高。
获客难，但转化端却并没有因此跟上。
大部分经销商/门店/销售，还在沿用着过去增量市场的做法，粗旷式做转化。
一线销售为了追求个人效率、利益最大化，对于总部下发的线索，在短期内暂时没有购车意向的，就会缺乏跟进动力，放之不理，导致了大量高成本获取来的线索浪费。
从线索培育、转化能力上，不同的经销商/门店/销售认知、能力不一致，差距很大；成功的经验、好的方法，没有得到有效复用。
3）用户体验前后不一致
车企的用户生命周期极其长，售前、售中、售后每一个阶段环节都可以拆解数十个触点。
只有横跨整体的用户全生命周期链路，深耕好各个阶段，才能让用户有好的体验
一线销售，往往缺乏宏观视角，只会聚焦于短期的售前销售转化。
对处在售前阶段的用户，极其热情，为了快速转化，会做出一些过度承诺，甚至"套路"用户。
在交付、售后阶段，则冷淡处理，"最好别来烦我"，用户遇到问题，解决的满意程度很低，这就造成了用户前后体验不一致。
过去市场未饱和、缺乏有效竞争格局，用户也就忍气吞声了。
如今市场竞争白热化，用户体验为王，再加上极快的社媒舆情传播，若还是像过去高高在上，对销量会带来不可低估的影响。
4）盈利模式单一
在传统的汽车产业链中，围绕"车"相关的整车销售、保养、维修为主要盈利点。
但在产品、价格高度内卷的今天，主机厂、经销商整车销售的毛利空间低，因此需要做好用户全生命周期体验，以车辆为入口，拓宽业务边界。
针对以上这些普遍存在着的问题，来谈谈我的看法～
1）全渠道触点数据打通
首先要做到全渠道触点的数据打通，我认为这是最重要的。
业务侧的数据打通，为了做到穷尽、不遗漏、打通效率更高，可以先梳理细化用户首次接触品牌、咨询产品、购买产品、使用产品、离开品牌的全生命旅程。
像车企典型的用户旅程为：售前阶段的认识、认知、意向、试驾、决策、付定；售中阶段的等交、交付；售后阶段的车主、维保、KOC、赠换购。
再基于梳理出来的触点特征，匹配不同的数据收集方式，比如：公域平台的API对接，自有私域平台的埋点等。
数据收集集成至CDP后，通过ID-mapping，形成One ID，实现用户全链路的唯一识别。
站在业务层面，数据打通后有以下4点价值：
1.1 在营销上
洞察用户对渠道、内容的偏好，以及他们接受到信息后所采取的行为数据反馈，并以此为根据针对性制作内容，并投放给不同画像的人群。
当用户处在售前、售中、售.........
如今中国乘用车市场的整体销量增速放缓，市场结构由增量转向为存量。 市场环境发生巨变，竞争加剧，新势力、传统主机厂杀红了眼，疯狂内卷，卷产品、卷价格、卷服务……唯恐在变…
原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/1533583.html
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4000字聊一聊车企的数字化营销 ：https://www.kjdsnews.com/a/1533583.html
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