隨著信息時代的飛速發展，以大數據、云計算為驅動的技術變革，已經在經濟發展、教育、民生等各個方面給整個社會帶來了極其深遠的影響。在大數據環境下，數據是決策最為重要的參考。那么，在大數據時代，應當如何應用情報？情報應用過程中又面臨著哪些機遇和挑戰？在2014年10月24-26日舉行的“第四屆競爭情報國際峰會”上，北京新意互動廣告有限公司（以下簡稱新意互動）CTO朱勁松先生就大數據給汽車營銷帶來的變革發表了自己的見解和看法。
全球知名咨詢公司麥肯錫曾發表言論：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。伴隨著大數據時代的到來，企業營銷也進入了2.0時代(數字時代)。“對這一言論，新意互動深以為然。
中國有很多情報研究機構，隨著時代的發展，這些機構的名稱也發生了翻天覆地的變化。從原先的情報所，到后來的信息所，再到后來的科學院。通過這些機構的名稱調整，實際上能夠洞察出情報工作的一些變化，這其中，反映了從情報到信息再到大數據的一些趨勢。易車網成立于2000年，是國內第一家汽車互聯網企業，經過多年的積累，易車網收集了很多大數據。作為易車集團的全資子公司，新意互動認為大數據可以應用到情報和營銷兩個方面。情報方面的應用主要是汽車輿情的監測和分析，而在營銷方面，大數據同樣帶來了劇烈而深遠的變革。互聯網改變了各個行業，對汽車行業也產生了極其深遠的影響，而對數據的運營機制則產生了巨大的驅動力。
傳統的數據運營模式在汽車行業運用廣泛，汽車行業作為從生產制造、銷售再到售后服務的一體化服務企業，在各個環節都有相應的信息系統去解決信息的收集、分析和處理等問題。在生產環節，這種信息處理是指以ERP去進行供應商管理、生產過程管理以及質量控制等內容。在銷售環節，經銷商和4S店都有相應的DMS系統去處理紛繁復雜的客戶信息和銷售數據。針對汽車企業的售后服務方面，可通過CRM系統進行數據的處理工作。這些數據是以業務為中心的。汽車企業和汽車4S店是獨立的法人，有著不同的經營目標和經營策略，這就造成了數據之間的相互孤立。數據是孤立的，汽車企業就難以追蹤一個產品整個的生命周期，也不能跟蹤到自己最終的用戶，數據的新鮮度也不能得到保證。以業務為中心的數據運營管理機制造成了數據的孤立和不新鮮，從而導致數據無效，也無法進行有效的情報輿情研究和數字營銷的應用。
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隨著大數據、云計算以及整個互聯網的迅速發展，整個汽車行業的大數據發展主要有兩個方面的趨勢。第一個趨勢就是汽車行業大數據方面“以車為中心”的一種收集、處理和分析機制已經初步形成。像蘋果、谷歌這樣的互聯網企業，已經在把mobile上的一些應用放在了汽車產品上，也就是車聯網。車聯網的產品和技術不僅能夠實時地收集汽車上每一個零部件的工作數據，還能把這些數據實時地傳遞給汽車經銷商和汽車廠商，以便了解產品每時每刻的情況。車聯網同時還可以收集汽車使用者的行為數據，從而去分析汽車用戶在使用汽車時有什么樣的愛好和習慣？如果不匹配，如何在下一代產品中改善？如何提升車聯網的服務？以車為中心，或者說以車聯網產品和技術為中心，去收集汽車產品信息和汽車使用者行為習慣的大數據機制已經基本建成。沃爾沃、奔馳、寶馬，包括國內自主品牌在內的很多汽車企業都在計劃將大數據投入規模化的應用。
第二個趨勢就是“以人為中心”的大數據模型也建立起來了。人作為汽車產品的消費者，與汽車產品的交互主要有交易和服務兩個環節。從交易環節來講，當人對汽車產品感興趣的時候，首先想去了解這款產品，然后通過比較不同產品的差異去4S店詢價，最后成交，也就是平常所說的選車、看車和買車過程。以前這些過程都是通過線下的方式去實現的，無法采集到用戶的具體行為數據。但現在，調查數據統計，95%的用戶在購買汽車之前，都需要通過互聯網去了解產品信息，這也極大地便利了汽車用戶行為數據的收集工作。用戶不僅能在PC端上了解產品、了解報價，在移動端上也能實現。易車網作為國內最大的汽車銷售線索收集及汽車潛客獲取的信息平臺， 超過60%的信息都是通過移動端收集到的。
而在服務環節，現在有很多汽車后市場創業的公司，用戶可以通過PC端或移動端在線預約汽車的保養、維修以及汽車用品購買等服務。通過互聯網汽車后市場服務，可以收集到很多汽車維修、保養、救援、二手車置換等數據。至此，以人為中心的大數據模型也已基本成型。易車網作為整個汽車互聯網行業的領先者，搭建了一個叫做“車匯auto-DMP”的平臺，通過互聯網手段去收集線上所有用戶的行為數據，包括瀏覽行為、搜索行為、以及廣告數據等等。數據顯示，目前汽車行業在數字營銷方面的投放僅次于汽車電商和信息服務企業。作為回報，汽車企業也可以了解到用戶到底最關心汽車產品的外觀、安全、還是配置等偏好和習慣。所有這些信息構成了易車網auto-DMP大數據平臺的數據來源，這些大數據經過分析整理會形成知識庫，進而應用在消費者洞察方面，為企業在營銷決策方面提供戰略支持。
營銷工作的首先任務就是制定營銷策略。要制定營銷策略，首先要了解消費者，也就是說要對目標受眾進行洞察。以前對汽車產品的定義是汽車企業確定要做一個什么樣的產品，包括產品定位、用戶定位等等，這些定位都是由汽車企業的高層來決定的。那么，這個決定要如何得到認可呢？這種情況下，汽車企業一般會請一個調研公司，線下找一些專家和消費者開展問卷調查。朱勁松認為，這種行為說得過分一點，就是用調研公司去證明老板的觀點是正確的。但大數據打破了此種情況，反而從用戶在互聯網上的行為數據去分析用戶到底想要什么以及企業的產品到底滿足了哪一部分用戶的哪些需求等問題。例如：某個企業發布了一個新的產品，確定了該產品的定位和競品。新品發布之后發現，該新品的銷量確實不錯，但與此同時該企業另一款舊產品的銷量卻下滑了。通過大數據分析發現，在新品發布之后，用戶進行新品購買的時候都是以舊品作為對比分析的。這就說明企業的競品定位并不成功，變相地將自己的舊產品定位成了新產品的競爭對手，并沒有真正實現新產品的定位。因此在做消費者洞察的時候，競品分析是很重要的。
如何去確定企業的競品是什么，這并不是企業高層拍拍腦袋就能解決的問題，應該通過用戶的實際行為調查分析才能確定。朱勁松認為，這一問題應該從兩個維度去分析，第一就是互聯網上有許多汽車產品的對比，這實際上也是消費者購買決策過程中的一個環節，也就是經常說的貨比三家。消費者在進行決策的時候拿哪款產品作為對比，哪款產品就是競品。第二就是用戶的覆蓋度，在大數據中企業可以知道用戶平時關注哪些產品，如果兩款產品的用戶關注重合度比較高的話，這兩款產品就是彼此的競品，競品分析模型能給汽車企業的決策提供戰略上的支持。
再有就是區域定向的問題，朱勁松提到，中國地大物博，以前做情報研究、數字營銷的方式就是“全國一盤棋，一招吃天下”。但在中國目前的營銷環境下，這種方式是行不通的。比如說東北冬天特別冷，南方卻溫暖如春，在做汽車創意點宣傳的時候應該有所區別。在不同的區域，本品和競品的優劣勢比較也不一樣。通過汽車用戶在互聯網上的一些行為，新意互動可以對消費者在區域定位上做一些洞察分析，也能夠明確不同地區消費者的關注特點。
朱勁松建議，企業在進行數字營銷的時候一定要確定自己的營銷目標。以前對互聯網營銷效果大多以UV、PV，以及有多少訪問者來衡量，但這種方式并不十分恰當，因為這其中有很大水分。那么，如何確定一個真實可行的數字營銷目標呢？對此，新意互動也建立了一個以銷售漏斗為核心，從認知興趣、到詢價比較再到最后購買的營銷模型。新意互動認為，在營銷過程中，企業首先需要明確：做品牌實際上就是要提升品牌的知名度和美譽度，通過一個營銷工作讓更多的消費者來關注自身品牌，提升企業的人群關注數量。第二個環節就是當企業的關注人群上升之后，如何能夠將這些關注人群有效地轉化為企業的深度潛在用戶，進一步的轉化成企業的客戶、鐵粉等等，也就是所謂的粉絲經濟。只有將用戶變成企業的粉絲， 用戶才會主動去傳播企業的品牌。通過這樣一個模型，汽車大數據就真正成為了汽車數字營銷的基礎。
企業確定營銷目標之后，下一步的考慮就是應當采用什么樣的營銷形式去開展營銷工作。方法是多種多樣的。朱勁松說，原來做營銷最常用的就是買廣告位，比如說新浪首頁的位置非常好，因為首頁的瀏覽人數非常多。但企業應該思考的是，這些人是我的企業、我的產品需要的人嗎？答案是否定的。這也印證了一句話，50%的廣告費都浪費在了買廣告位上。但利用大數據，新意互動可以實現按照人群劃分進行精準投放。舉例來講，易車網上有很多推薦車型，當一個企業購買了一個廣告位之后，易車網能夠做到對消費者進行識別劃分，對SUV感興趣的用戶，就推送SUV的相關車型信息，這種劃分使得營銷的精準度大大提升。再者就是汽車企業的官方平臺，以前這些平臺對所有用戶來講都是千篇一律的，而現在新意互動能夠做到更加智能化、更加個性化。根據用戶前期的一些行為，新意互動能夠知道用戶對什么產品感興趣，進而推送對應的一些產品信息，包括促銷、優惠、本地經銷商信息等等，打造智能化的汽車企業官方平臺。通過汽車行業大數據，新意互動完全能夠通過互聯網找到汽車企業的用戶，實現精準營銷。
在數字營銷的評估環節，如何評定營銷目標是否達成及如何進行策略優化是整個汽車行業面臨的一大難題。朱勁松提到，新意互動把整個營銷過程分為產品和效果兩個環節。新意互動認為，在品牌方面，更多的是要提高品牌的人群關注度。而在效果方面，則是更多地提升轉化。實際上不僅是在轉化方面，營銷工作本身的一個重要內容就是使銷售漏斗前端擴大，增加漏斗的寬度，縮短漏斗的高度，使轉化過程更快更有效，實現“品效合一”。
朱勁松還對未來的數字營銷提出了幾點建議。朱勁松認為，2015年是汽車企業利用大數據進行營銷的第一年，汽車企業在這一年要做三件事。第一件事就是利用大數據來研究汽車行業和汽車情報，確定自身企業的大數據戰略規劃；第二就是要建立企業的大數據平臺，不管是情報研究還是數字營銷，都要有自身的人群數據庫，也就是平常所說的第一方持有的人群大數據，在此基礎之上將大數據應用于競爭情報的研究和數字營銷方面，來提升數字營銷的效果和效率；最后，朱勁松預測：2015年，效果營銷在數字營銷方面的預算占比將達到15%左右。
歸根結底，大數據都只是汽車營銷的一種方式，更好的營銷效果是以對企業更為深入的了解為基礎的。只有以明確的企業分析和產品定位，恰當的營銷方式以及建設性的營銷策略為基礎，企業才能實現對大數據的充分利用，從而更好地實現數字營銷的目標。
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