【2016经销商高峰论坛】2016年11月17日，由公司举办的2016中国高峰论坛自长隆酒店举行。集团副 ，新意互动CTO朱劲松发表了题为《大数据助力交易与服务》的主题演讲。他表示，大数据已经渗透到消费全生命周期。对于来说，大数据的使用能够覆盖3个阶段以及6个场景。在实现集团或单店的数据化战略上分三个步骤：第一是数据战略制定，明确目标计划；第二是重点场景试点，探索新型应用模式；第三是进行内外数据整合，把大数据场景进行推广。

以下为发言实录：

各位来宾，大家上午好！今天借此机会和大家汇报关于大数据方面的思考。

大数据是当下最热门的话题之一，已经渗透到各个行业。行业也有很多的渗透，不仅能够影响的研发、生产、制造，同时影响整个的市场营销、新车销售、和售后服务。我们知道，消费的整个生命周期比较长，消费者从学车开始到选车、购买新车，以及比较长的使用的过程，到最后，换车进行的置换、交易。整个生命周期，原来都是通过线下的实体店、实体的服务机构完成，这些实体店目前也进行了信息化的变革，已经能够完整的统计线下的交易和服务行为。而由于整个移动互联网的发展，在线上不仅能够给的消费者提供信息导购服务，目前通过移动互联网还能够帮助我们的消费者，去真正实现交易和服务。这是巨大的变化，也是我们刚才两位老总讲到的3.0的革命。

通过线上的各个环节，积累和沉淀了很多用户行为的数据，这些数据把消费者整个生命周期进行连接，大数据已经渗透到消费的全生命周期。大数据在应用环节上来讲也有很多的尝试。首先，企业可以使用企业的大数据平台去管理数据资产，另一方面，利用数据资产可以帮助企业进行战略管理的咨询服务，更加深度地了解整个行业和企业的产品以及受众整体情况，对消费者是360度的描述。同时，我们对整个营销也做了新的变革，不仅是购买广告位置的方式进行营销，也通过购买受众的方式，精准营销进行化的购买，每一个消费者看到自己想要的优惠促销的信息，同时在交易和服务的环节也更加精准和精细化的运营，分析每一个消费者和每一个受众个性化的服务需求是什么，我们应该给他提供一个什么样的服务体验。

在产品洞察和消费者受众洞察方面，和很多企业进行了深入的合作。我们不仅能够分析企业的产品，与原来我们做产品定位的竞品有很深的区别，通过互联网行为分析消费者竞品行为，能够真正洞察消费者心目中的竞品是什么，同时我们也可以看到消费者的人口属性和兴趣爱好，以及出门习惯，同时我们也可以对车主的行为进行反向跟踪和分析。

在营销领域也发生了很多的变化。如何做营销？实际上就是找对人说对话，如何实现找对人？我们对消费者有真正的洞察，知道我们的受众在哪里，我们是针对我们的目标客户进行精准化的投放，我们和腾讯的朋友圈也有合作，朋友圈投放的广告时，也是精准到位的投放。

我们刚才讲大数据，现在已经渗透到的各个领域，但是也面临很多的挑战，这些挑战主要从两个方面来讲，第一个挑战，是数据的孤岛和数据组成之间的矛盾，大数据一定要覆盖更大范围的数据，而原来我们无论是在企业的内部，还是线上线下，还是企业的内外部，数据都是孤岛，我们需要组合的数据生产、营销、售后服务，以及总部和的内部整合，同时我们要把线上的数据和线下的数据进行整合，线下主要是店里的CNM，以及线下的各种进店和服务，线上主要是消费者在互联网上相关的浏览和交易行为。内外部来讲，我们所拥有的，无论是线上还是线下的数据，还是总部和电子数据，都是行为的数据，如果真正想360度地描述消费者，我们需要非行为的数据，这时候我们需要整合第二方，比如说供应商、营销代理公司的数据，我们还需要整合其他媒体的数据，以及拥有数据的供应商的资源，使得我们整个数据形成一个闭环，能够360度洞察消费者。

第二个挑战，是观念的挑战。我们知道，任何一个企业，团队、人的思维固化之后很难改变，在大数据的数据思维上，和我们的传统思维有3个显著区别。从数据层次来讲，传统思维讲究自给自足，自己去收集数据，自己去处理数据。而数据时代，我们更加讲究开放、交换，我们需要大胆把我们自己的数据分享出来，换取我们不拥有的数据，这样才能真正让数据产生价值。在应用层面上，传统的数据讲究大产，什么事都希望一蹴而就，实际上我们需要迭代的思维模式，在特别的领域突破，寻找大数据使用的场景，摸索出一个新的方式，再全面铺开。在运营层面上，过往是粗犷式的决策，而我们真正利用大数据是需要更加精细化的运营，是需要通过数据我们没能的内容，从而改善我们的整体运营质量。

我们如何面对这些挑战？去拥抱变化？我们需要有一个面向行业开放的大数据平台，这个平台需要有4个特征：第一，用户规模必须庞大；第二，整个数据范围要广；第三，我们的用户数据的行为要极度活跃；第四，对行业和大数据技术领域要求行业领先的平台。正是基于这些挑战和变化，在大数据方面，有一个长期的沉淀和积累，搭建了中国受众的大数据平台CAA，我们整个平台对所有用户的行为进行规范的处理，目前覆盖超过1亿个真实用户的受众行为，受众行为实现了从学车到选车、买车、金融各个环节的覆盖，这个环节有效整合了所有战略股东的战略资源，以及所投资的30多家移动互联网数据资源。在媒体数据方面，我们有以为核心的500多家以上的媒体。腾讯的用户资源能够和我们的用户资源有很强的匹配，我们和百度也有深度的合作，他们的用户在搜索关键词，他的关注点是什么？他更加关注的外观还是内饰，还是安全性，这些行为也成为我们CAA平台中非常重要的数据资源。我们的电商交易数据，目前我们有京东整车新车销售、销售的资源，还有我们自己独立的C2B的电商品牌惠买车，以及我们的易鑫。

对于来讲，使用大数据目的何在？我归结为两个方面：第一，要助力交易和服务，提升我们企业经营效益，优化客户的服务体验，从而进一步提升在盈利方面的能力。厂商的数据资源，主要是横向打通，能够整合各个，这个品牌旗下所有的数据，以及这个品牌消费者的数据，而我们的来讲，它的优势是涵盖多个品牌，也是全国区域，这个优势来讲，它能够更多了解多个品牌之间的数据，以及多个品牌消费者和车主行为的差异。在使用大数据的时候，能够覆盖3个阶段，6个场景，总体上来讲，的业务不外乎是营销和邀约，第二个阶段是授权和销售，第三个阶段是使用和再购。

接下来给大家介绍在6个场景方面做的尝试：

第一点是基于品牌受众和LBS进行做精准营销，覆盖的范围比较窄，我们要进行精准营销，利用用户数据进行精准投放。

第二点是LBS投放，线索画像让你更了解消费者，提升进店率。

第三点是以个性化的店头服务与报价来提升销售转化率。我们通过车主的购车偏好分析，或者是某一个意向客户的画像，能够知道这个消费者到底是看中外观，还是看中。我们根据行为差异，每一个销售顾问可以与消费者进行个性化沟通，同时能够觉察他是全款买车，还是买车，他的购买力是多少，了解这些之后，我们就能够给他提供更加体贴的服务。

第四，通过易鑫资本给消费者提供金融服务，这种能力的背后也是用大数据作为支撑。每一个下一步的升级和转型的引擎，大数据能够帮助和集团在金融业务上能够扩量，同时降低风险。扩量是给更多消费者提供更多的金融，第二个是给消费者信用评分方面做得更加精准，降低我们的风险。

第五个场景是售后服务。拥有庞大的大数据资源，有一块是售后业务的资源，消费者用车的资源，结合企业自由的CRM系统以及我们微信通的资源，能够对消费者的用车行为进行综合性的分析，能够了解消费者到底什么时候需要服务，需要什么样的服务，我们什么时候邀约他回厂。

第六个场景对来讲特别的重要，集团在一个或者是一个区域有多个品牌的，目前我们通过大数据，一个消费者在同品牌之间换购的比率非常小，而跨品牌的换购非常多，集团能否抓住消费者换购的特征，充分挖掘旗下品牌在本区域下的换购资源，让A品牌的用户留在B品牌换购。

大数据应用价值主要是企业经营效益提升，客户服务体验优化，我们有一对一的销售方案和体验式的售后服务提升我们的客户体验。刚才讲的所有大数据使用场景，我们如何实现自己的集团，或者是单店的数据化战略？有3个步骤，第一是数据战略制定，明确目标计划；第二是重点场景试点，探索新型应用模式；第三是进行内外数据整合，把大数据场景进行推广。

第一个步骤首先要考虑整体大数据战略是什么，目标与策略到底是什么？我们通过什么样的路线图实现集团的大数据战略？同时我们要考虑大数据在集团、业务方面有什么应用场景，同时考虑通过什么样的分析模型和技术平台实现我们整个大数据的发展战略。

第二个步骤，在重点应用场景，我们要探索新型的应用模式，第一个层面是数据整合，我们要整合集团旗下所有的数据，同时与像有数据资源的数据方进行合作，进行数据的交换，同时在营销领域和售后服务领域尝试用大数据洞察消费者，为消费者提供个性化的服务。只有做了数据的整合，做了营销的尝试，我们才能够总结经验，总结出一套适合我们某一个品牌，某一个集团大数据应用的模式。

最后一个步骤，在我们的全应用场景进行推广和应用。销售领域我划分为18个流程，对于每一个环节，大数据都有它的用武之地，我们只有整合了更多消费者的数据，以及它的非行为的数据，我们才能更好为18个环节提供更有价值的服务。

我相信整个不仅能够为厂商产生更大的价值，同时它对我们的单店也产生非常大的价值，只要你拥有数据的思维，拥抱大数据给我们带来的变化，一定能大大的提升我们的经营效益，同时也能够改善我们每一个对消费者服务体验的提升。

这是我今天的分享，谢谢大家。

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