從早期的谷歌無人駕駛到特斯拉、蔚來，再到已經量產的智能車載系統，汽車行業在后端研發層面，一直踏著大數據AI的浪尖，一路前行。而在面向消費者的前端部分，有著數百年歷史的汽車行業，顯得傳統和緩慢，急需新零售的數據賦能，讓品牌和消費者更靈活、智能、個性化地連接和互動。
在數據的賦能下，未來的汽車4S店，會不會充滿“盒馬式”的新零售味兒?且聽友盟+戰略合作總監馬里對《新零售下汽車渠道的新思考》的分享，以下為分享精華：
(友盟+戰略合作總監馬里)
最近，和汽車資訊網站的朋友交流，他們說汽車客戶的需求越來越難滿足，不僅想知道潛客的點擊/瀏覽/咨詢數據，還要分析客群的興趣偏好，比如，是不是喜歡打高爾夫。
我們都知道，讓汽車資訊網站判斷用戶是不是喜歡打高爾夫，未免牽強。但這背后也表明，車企迫切需要數據支撐決策和運營，數據應用卻面臨難題：
1)數據割裂：企業的一方數據多是孤立存在的，各業務之間、企業和企業，企業和行業之間多是割裂狀態。企業認為自身的數據很專業，一放到應用場景中，就發現還差很多，對用戶在全網、全渠道的表現一無所知;
2)對用戶的識別：比如消費者到一家4S店進行一連串的咨詢、看車、詢價，然后就走了。4S店只能記錄今日訪客+1，而無法對這位顧客做后續跟進和轉化;
3)營銷效果評估：汽車品牌在線上、線下、電視媒體等投放大量的廣告，但是由于媒體和業務的數據斷層，效果很難監測和評估。一個渠道投放10年，到店轉化多少，銷售轉化多少?都是空白，更無法實現再營銷的優化。
以上三個問題，歸根結底是數據的問題，我們需要利用數據能力和數據技術來解決。友盟+在新零售領域，尤其是線下汽車領域有很多探索與應用。
大數據并不大，
新零售需要的是全域數據
我們定位是全域數據服務提供商。為什么強調全域?因為我們認為，當前大數據的發揮有局限性，很多企業自稱大數據，但這些數據能力都是單一的、靜態孤立存在的。真正有價值的數據，是聯結了用戶多場景的動態數據。
我們服務710萬家網站、150萬款移動應用，以及數千個線下品牌零售終端，無論是PC、OTT、App、線下場景，都能夠覆蓋到。并且通過友盟+強大的ID Mapping能力將用戶行為打通，構建了覆蓋全網7億真實活躍消費者的全域畫像體系。
有了全域數據和數據打通能力，我們就能夠幫助車企判斷，經常瀏覽全時四驅車的客群，是不是喜歡打高爾夫，近期更喜歡在哪些時段、瀏覽哪些類型的資訊，從線上、線下全渠道判斷用戶群的特征和偏好。當這些數據和車企的后端產品研發數據、前端營銷數據打通后，其實就實現了業務的數據化。
新零售的本質
提效降本、提升體驗
新零售是將線上的互聯網數據賦能到線下的傳統行業中，核心是圍繞“人”的分析和洞察，以消費者需求為導向，帶動貨與場的升級，提效降本、提升用戶體驗。
人的方面：
通過消費者畫像+評價留言+消費行為，判斷消費者忠誠度、個性化營銷導購;
貨的方面：
通過銷售額+利潤成本，優化銷售策略、商品組貨;
場的方面：
通過客流數據+顧客畫像+顧客來源分析，實現客群分層，進行場內場景優化、潛客營銷。
要實現“人貨場”的業務應用，也面臨很大的難點，就是線下場與貨的數字化升級、營銷升級與管理升級。我們重點在線下渠道、營銷投放、會員運營做創新探索。
全渠道數字化升級
數字化升級指，通過友盟+全域數據能力將企業各端的數據打通和融合，例如線下門店、App及官網、營銷投放、CRM系統等，賦能企業針對數據獲取、挖掘、運用的能力。
這些數據通過友盟+全域數據能力打通后，主要進行兩方面的建設：
1)垂直領域的標簽體系建設。
例如潛在購車用戶、意向品牌車型、關注品牌車型、有車人群等，幫助車企快速挖掘客戶價值;其次將消費者垂直領域畫像與友盟+互聯網行為畫像結合，幫助車企了解消費者興趣(品牌、型號、性能、配置等)、消費能力(價格區間)、人生階段(車輛空間、功能)、地域(城市)等，最終幫助線下營銷門店精準獲客、提升會員體驗服務。
2)營銷投放效果評估，到店轉化分析。
以往是線上領券、線下核銷，或者以問卷調研評估渠道來源。其實通過wifi能力與設備匹配可以驗證到店用戶是通過哪些媒體渠道轉化而來，驗證渠道的優劣，進行渠道策略的調優。
潛客引流
潛客洞察、線上線下營銷投放、后鏈路追蹤
作為大宗耐用消費品，消費者從萌生購車意向到交易購買的周期只有3-6月，而且一旦購買了，用戶在3-5年甚至更長周期，就不會再考慮了。如何通過全域數據賦能一線銷售人員，鎖定既有購車意向，又對品牌感興趣，并且還有消費能力的潛客?
我分享一個近期通過人群圈選，鎖定廣告投放渠道，實現潛客引流的案例。
1)針對客戶主打的兩款車型的高潛人群做數據分析。通過會員數據與門店客流數據做ID匹配，洞察不同車型車主的畫像特征，比如A車型以未婚女性為主;B車型以商務男性為主，再分析其興趣偏好、營銷偏好等;
2)地理位置分布。同時分析4S店覆蓋的公里范圍、顧客來源地(小區、寫字樓等);
3)通過友盟+標簽庫對種子人群進行lookalike人群放大，同時圈選相應媒體進行線上廣告投放，最終分析官網、線上旗艦店訪問轉化情況，以及線下到店轉化情況;
4)針對4S店的潛客人群做營銷再優化，根據區域分布以及人群特征，通過LBS圈選相應目標小區、寫字樓進行線下電子廣告牌投放，最終分析線下到店轉化情況;
5)整體潛客引流投放的效果：線上廣告到線上訪問轉化率最高、線下廣告牌投放到店轉化更好。
其實這個案例是為客戶實現了營銷渠道打通、以及效果分析可追溯。整套過程并不復雜，考驗的是數據的深度和廣度，即群體覆蓋的廣度和個體識別的深度。數據覆蓋群體的池子有多大，直接影響車企對用戶群體的描繪是否準確。而對個體用戶識別的深度，就關系到在營銷場景的適用性。
個性化觸達
獲客成本從2.4萬到0.08萬
車展是最吸睛的營銷手段，投入成本都是百萬千萬級。由于現場客流量大且復雜，如果僅憑借傳統的展臺咨詢、留名片，再通過電話銷售跟進，獲客成本非常高。以婚博會為案例，某企業展商希望撬動有婚車意向的人群預訂婚車，如果按照傳統方式其獲客成本接近2.4萬元。
我們通過數據技術和能力，為展商和參會者設計交互場景，再將線下獲取的數據與友盟+全域畫像打通，分析客群的特征，制定個性化的銷售話術，通過Push、廣告的營銷手段觸達，提升銷售轉化。
數據效果：
現場獲取數據超展臺留資數15倍;
潛客轉化率提升400%;
獲客成本由2.4萬降低到0.08萬;
洞察高潛客群：25-30歲、一線城市、男性為主。
智慧門店
客流運營+關聯分析+營銷觸達
我們與很多主機廠、渠道店交流過，關于線下智慧門店改造、城市大區門店的綜合管理以及場內場外營銷聯動等，每家都有各自的想法，也希望能在線下創新，提升管理效率、促進營銷轉化。
友盟+的數據解決方案是“客流運營+關聯分析+營銷觸達”。分享一個案例：
1)門店數據化：我們和合作伙伴掌慧縱盈首先通過鋪設硬件，將客戶所有4S店、2S店以及外展實現數據化，并打通各端數據，客戶能夠實時或T+1查看大區/門店客流數據;
2)個性化獲客：通過對潛客集中的商圈、媒體觸點、營銷偏好等分析，實現潛客引流及營銷觸達，提升獲客能力;
3)場內優化：結合在場內布設熱力動線、展車內布設相關設備進行場內客流的行為捕捉，幫客戶進行場內冷區域的優化，以及了解不同車型關注度;
4)數據匯總：在每月、每季度通過后臺下載門店、城市、大區以及外展的數據分析報表，方便門店以及大區進行匯報總結;
5)延伸模塊：除了基礎能力的管理升級外，我們還在與一些企業合作，完善像門店選址、周邊客群分析等功能模塊。
友盟+在新零售領域的探索還包括餐飲、服飾、手機、商業地產等行業，很多行業也在加速升級。從我們的經驗看，希望企業從現在開始積累數據，或者利用外部優質數據資產。
最后分享5個新零售的數據化建議：
①步建設聚合企業的數據資產;
②持續投資數據智能;
③立專職的數據團隊;
④到合適的營銷場景;
⑤速迭代，允許試錯。
