关于全球汽车行业的产品升级、品牌升级、产业升级和出行模式等创新领域的讨论正当时。2019 年的汽车行业低迷,加上 2020 年初疫情冲击,车企陷入了发展困局。“破局而立者生”,面对当下行业前景尚不明朗、市场竞争日益激烈等挑战,车企如何在越来越复杂的营销体系和越来越“精明”的消费者中破局创新,顺势而行呢?


“孤寡”警告:打通数据才能找到合适“对象”
经济结构转型叠加疫情冲击,车企纷纷“被”转战数字化。“3D 云看车”、用 VR/AR 在线上智能展厅看车、直播卖车等花样百出……尽管传统车企每天都在高喊“数字化转型”,但真正将之落实到生产、销售、交付全链条却是任重而道远。原有体系中关联角色多、链条长令业务端数字化要经历非常复杂的建设才能形成一套从内容到传播再到信息收集的数字化系统。


迫切转型但原有体系“不给力”使得车企在第三方平台收集的海量新增数据无法发挥最大效能。数据割裂碎片化,企业不能获取完整用户画像,则一切营销活动难以推进。因此,企业需要“文理双修”的运营工具来帮助企业得到更具备可执行性和洞见的营销分析:理能基于数据掌握整体客户旅程,将数据融会贯通并不断优化;文能产出个性化内容并精准触达客户,做到智能化运营。


聚焦个性化交付 车企潜力巨大
根据埃森哲 2020 年发布的《汽车零售的未来》报告显示,无论是年龄低于 30 岁的年轻求变者、介于 30-50 岁的婴儿潮一代,还是年龄大于 50 岁的传统主义者,都更倾向于通过线上门户和网站购车。企业与客户产生触点的线上门户和网站渠道琳琅满目,面对跨平台和渠道储存的大量数据,车企需要一个能够基于年龄层、喜好等数据分析以统一客户档案和方便创建个性化的引擎来“陪伴”客户。


MG 汽车印度公司数字营销&内容策略主管 Udit Malhotra 表示:“客户体验对于 MG Motor 至关重要,这意味着不仅要营销出色的广告。Adobe 对内容创新,卓越体验交付和数据能力的理解使我们能够在我们的数字平台和其他平台上推动更丰富的客户体验。”


要优化客户体验,确保体验都基于多样、有深度的数据进行个性化归因,车企使用的智能用户数据平台可按照五个步骤进行:


建立用户轮廓做分析:增加人群细分的步骤,按不同年龄、喜好的人群来匹配相应内容,具体分析后归因


按人群细分归因:人群细分的步骤,按不同年龄、喜好的人群来匹配相应内容,具体分析后归因


基于数据:一切客户体验交付都基于平台内收集的数据,为不同的客户打造个性化内容


交付体验:通过客户心仪的渠道一对一交付个性化体验


预测销售情况:企业能够通过这个平台了解目前有多少潜客,他们有怎样的需求,交付内容后大概会有多少转化


以前文的 MG 汽车为例,在 Adobe 的数字体验平台的帮助下,车企在一个通用平台上整合其所有数字资产。当客户与品牌互动时,企业利用 Adobe Analytics 捕获、分析数据,得出见解后进一步提供个性化的客户体验。网站正式发布后查询量增加了 400%以上,同时达到了 9%的潜在客户转化率。不仅实现消费者行为的实时监测,而且达成个性化内容交付及全方位的客户体验。


当下车企普遍认同数字化转型的重要性,也许正是展开行动的最佳时机。如何让业务团队拥有数据透视的能力,直接利用人群数据优化触点体验,让数据驱动的营销闭环并加速,现在是展开行动的最佳时机!


找出关键人群,发掘他们的喜好
Adobe Analytics 中的功能、模型能够帮助分析人员从众多关注的指标中找出关键的人群、活动信息等等进行梳理或保存。再通过 Adobe 的个性化引擎 Target 将这部分信息用于测试、分析和个性化,最后达到客户体验优化、驱动点击率转换和 KPI 提升以及赋能数字化营销技能的目的。


交付千人千面的个性化体验
而个性化内容交付就是要给客户“最好的”!借助 Adobe Target 分析工具,车企能够利用数据进行全自动的深度个性化交付,识别出什么是客户当下最需要的,即时优化内容并交付。