大數據「讀心術」：你的開車姿勢決定了你的買車品質

文/數據俠 包炬強

隨著雲計算、大數據等各類新技術的興起普及，汽車行業正迎來一場數據變革。12月7日的線上數據俠實驗室中，DT君邀請到了車主服務平台公司「微車」的聯合創始人、CTO包炬強，為我們分享了如何用車主大數據助力汽車產業精準營銷。

大數據告訴你，什麼車在中國最好賣

作為一家車主服務平台類的公司，微車在這幾年積累了大量的數據，我一直在研究如何能讓這些數據發揮出更多的價值，在研究過程中也積累了很多實踐經驗。

接下來我會給大家分析，汽車產業里哪些部分是交易量、數據量較大的產業以及它們的基本模型，而這些數據又如何能歸結在一起，為消費者、合作夥伴、廠商提供新的可能性？

2016年底，公安部發布的數據顯示，中國私家車數量突破1.46億（不算商用車和摩托車），車主超過了3.1億，這意味著每四個人中就有一個人擁有了駕照。同時，中國每年會新賣出去2000萬輛新車以及1000萬輛二手車，每年考駕照的人群有5000萬左右。一個龐大的群體正在悄悄形成，關於車主大數據分析也成為一個熱議的話題。

大家可以猜一猜在這麼多的汽車品牌中，什麼品牌在中國賣得最好？

這是微車大數據分析出來的中國車輛銷售情況：

從數據中可以看到，車主最喜歡或者用得最多的車是大眾，其次是豐田，第三是本田。在前十的排名中，國產車不算多，但逐漸開始嶄露頭角，比亞迪、吉利、奇瑞開始慢慢進入到前15-20的排名。從數據觀測來看，勢頭也在不斷地增長，這說明國產車的競爭力開始上升。

眾所周知，整個汽車產業的交易量是巨大的，前面提過中國年均增長2000萬輛私家車、1000萬輛二手車。以加油為例，加油是在汽車產業交易頻次最高的，每年有數萬億的交易額，除此之外，還有維修保養、汽車金融保險等相關產業。

巨大的交易量也就意味著有巨大的交易數據體量。目前的汽車交易類數據體量中，加油剛需類交易會產生幾十億的交易數據，每年一次的保險業務續期和購車的金融解決方案會產生上億的交易數據。

那汽車大數據為什麼在最近幾年才開始慢慢發展起來呢？因為以前各種交易和數據都是離散的，儘管交易量是海量的，但能被統計到的數據都分散到了各個小的交易點裡。

比如說汽車行業每年會產生幾十億的加油類交易數據、幾千萬的保險交易數據等，都存在每個加油站的CRM系統里、保險公司的資料庫里、4S店或者二手車線下快修店的交易系統里……這些數據沒有辦法匯聚到一個終端，導致存在了很多的「數據孤島」。

但隨著近幾年汽車行業的不斷發展，大數據正向汽車營銷層面實現價值落地，汽車大數據作為數字營銷核心的應用資源，正從過去「數據孤島」的局面向整合發展的態勢邁進。

萬億汽車市場的行業痛點在哪

在移動互聯網迅速發展，汽車行業面臨著新一輪的機遇和挑戰。如何運用新技術為行業服務，運用新技術解決行業痛點成為最為重要的話題。

對於普通車主來說，目前普遍的痛點有三個。

第一個是交通擁堵，這是每個人都會感受到的問題。第二個是交易信息不對稱，汽車市場交易體量很大，但中國人對汽車了解並不深，同時汽車產業發展過快，導致整個市場良莠不齊，消費者很難有一個知情權，往往只能相信4S店和知名的保險公司。第三個是地方性交規的複雜。

從廠商的角度來看，他們普遍的痛點有以下幾個方面。

第一個是車主的用戶畫像，在以前如果廠商想知道消費者是誰，必須通過4S店才能得知。第二個是車主的交易偏好，廠商在設計一輛新車時，需要通過了解車主的交易偏好提前預知支車型迭代的模型。第三個是車主的日常鏈接，目前廠商和消費者之間沒有一個連接的通道，廠商通過4S店把車賣出去，之後兩者沒有任何關聯，導致廠商如改進車型、產品等工作沒辦法實施，而是通過依賴經銷商。

下面我以用戶畫像簡單講一下微車的大數據。

這張圖是用微車大數據得出的用戶畫像，我拿出了兩組用戶模型，分別是某美系中端品牌和某德系高端品牌的車主。

前者的售價一般在20萬左右，後者一般在40萬左右，從用戶的屬性來看，我們可以發現明顯的差異，前者的車主年齡、駕齡都比後者的車主年輕，油品、保養頻率和換車記錄都不一樣，包括換車偏好、違章記錄、理財偏好等都是可以從大數據中分析出來的。

通過數據交叉累計處理之後，微車能夠根據用戶的車型、性別、年齡、駕齡或者換車偏好，對用戶進行更精準地分類，同時針對不同的汽車廠商、合作夥伴的需求，提供一些更精準的營銷方案。

那微車是怎麼得出這些數據的呢？用戶在微車平台，可以進行查違章、加油、車險、新車、二手車、內容訂閱、汽車召回等一系列的車主服務，然後微車通過大數據技術，將用戶個人信息抹除並對各種行為進行交叉分析，得出群體性抽樣信息。

基於剛才我說的這套大數據技術，微車能給合作夥伴提供以下四個方面的幫助，幫助其實現精準營銷。

一是幫助提升交易量，比如微車和全國3000多個加油站合作，通過這套數據我們能知道車主的喜好、地理位置，加油站有了這些數據就可以對周邊合適的用戶做針對性營銷。

二是用更低的獲客成本，達成更多目標受眾的觸達。

三是用戶雙向持續鏈接，通過互聯網產品的交互性，了解車主的詳細信息，打通用戶和廠商的直接溝通渠道。

四是消費者交易行為預測，通過APP感測器，得知用戶的日常行為，如油耗、駕駛行為等；同時根據不同用戶的內容訂閱的頻道，可以更精準的了解用戶的關注喜好。

如何構建汽車大數據營銷生態

大多數車企早已認識到數據是企業的寶貴資產，基於汽車大數據的用戶營銷模式也成為車企的必選。接下來我會結合一些微車和汽車廠商之間合作的具體案例給大家講一講微車是怎麼做大數據的。大家可以從中去看大數據給汽車營銷提供了哪些新的可能性。

第一個案例是某美系品牌，他們的目標是老客戶維繫，給老車主一些客戶回饋。換在以前，對廠商來說沒有太多的手段，一般通過4S店給所有買過該品牌的車主發簡訊，或者採取大眾媒體通投等方法。那微車是如何實現的呢？

前面有講到，微車有用戶的車型信息，所以能精準地知道哪些用戶是該品牌車主。這次合作中我們精準投放了150萬位車主，最後有50多萬的用戶對活動做了互動的點擊，互動率和普通通投相比上升了25%，投放成本僅僅相當於普通通投的10%。

這是一個特別經典的精準營銷案例，給特定車型的人群做精準投放，這也是微車在目前的大資料庫上實現的第一層行業改變——讓廠商輕鬆地實現精準投放。

第二個案例是某德系高端品牌的營銷案例，因為該品牌有新品上市，需要精準投放給特定車齡的老客戶特定的競品。什麼叫特定車齡？

比如說你已經開了3-5年車，才有可能去換車，如果你今年剛買的車，你再去換車的可能性也不大。所以這個案例有三個維度，第一個是該品牌的車主篩選，第二個是其他相關品牌，第三個是客戶的車齡。

大家可以想像得到，符合這些特定條件的車主很難尋找。但通過微車實現起來並不困難，最終這次合作精準投放了600萬的車主，互動量有120萬，互動率達到了20%，也達成了很高的交易比例。

最後一個案例是某高端新能源車品牌，他們的目標是新品上市，需要精準投放給擁有特定競爭品牌以及特定車齡且年齡在30-40歲之間的車主。

因為該品牌的售價並不便宜，對中國人來說，一般不會作為消費者的第一輛車，大部分都是已經有車的車主才願意去嘗試。所以理論上講它只需要投放有經濟能力的客戶，也就是一些擁有相對高端品牌汽車的車主。

同時因為電動車是比較新潮的產品，所以還需要車主對科技有需求，有嘗試新鮮的衝動。

這其中最困難的點在於我們怎麼知道用戶是否喜歡追逐新鮮體驗。微車有一個內容社區。在內容社區里有海量的汽車相關內容和一些知識、段子、熱門視頻等。那麼我們通過用戶的內容訂閱就能分析出用戶特徵，比如說用戶關注該品牌的新鮮事，或者他關注電動車的黑科技等，那麼他有可能就是我們的投放目標。

所以做數據平台不僅僅是在交易上的行為積累，也要在用戶的閱讀行為和其他行為上做出更多的載體，才有機會去把數據畫像做得越來越強大和全面。

車主大數據的未來，無人駕駛還遙遠嗎？

前面給大家分享了微車和汽車廠商的幾個案例，通過大數據平台把原有營銷很多的不可能慢慢變成了可能，我也相信未來會有更多的可能。最後我分享一下自己對大數據在汽車行業的未來暢想。

一是預測產品，大數據會重構汽車廠商整體的生產方式。其實這一點已經在慢慢實現的過程中，目前特斯拉很多組件的生產方式是模塊化的，這就是一個實時的大數據平台，廠商知道車主的喜好，哪些功能用得多，哪些功能用得少，由此去設計下一輛車。

二是研發互聯網產品化，客戶可以不斷買新服務，比如說自動駕駛服務，你可以現在買，也可以等幾年後再買，導致汽車廠商的研發方式發生變化。我相信這個模式大家很快就能看到，未來很多汽車廠商都會往這條路上走。

三是C2C直連，大家都知道國內某知名二手車交易平台的廣告，叫C2C交易，但事實上該平台並不算真正的C2C交易，因為你必須需要評估師上門去幫你檢測、定價，再放到平台去銷售，相當於它做了中間擔保。當我們的「數據孤島」的問題慢慢被解決時，每輛車的保養、維修、保險等各方面的記錄都能出現，那麼這輛車現在值多少錢並不會依賴於某一家公司來做擔保，而是取決於數據本身的可靠性。

四是是無人駕駛，當無人駕駛來臨時，實際上每一輛車預計什麼時間出發、出發地點到結束地點都可以提前被預知。假設地面上全部是無人駕駛車，就會有一個中央的大腦——能預知哪一段路會出現擁堵，這時候就能智能地去指揮去往那段路上的車主切換路線。

註：以上內容根據包炬強在線上數據俠實驗室的演講實錄整理，文字有刪節，已經本人審閱。點擊「閱讀原文」，獲取作者直播回放。本文僅為作者觀點，不代表DT財經立場。

DT君送福利：文中圖片均來自作者演講PPT，後台回復「汽車大數據」，獲取完整版。

編譯 | 項靜

題圖 | 視覺中國

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數據俠門派

本文數據俠包炬強，微車聯合創始人、CTO，於2007年獲得浙江大學計算機碩士學位，同年加入騰訊公司，負責企業QQ產品；2010年加入創新工場，負責國內最早期Location

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