線下觸點反映變革趨勢
在汽車電動化、智能化的趨勢下,汽車行業(yè)“人、車、場”均發(fā)生變革。作為汽車品牌和消費者之間的重要連接,線下觸點的內(nèi)涵與外延也進一步豐富,這不僅包括狹義的銷售與售后渠道,如4S店、商超店、城市展廳、服務(wù)中心等,也包括用車場景與生態(tài)服務(wù)等相關(guān)觸點,如品牌充電場站、品牌停車位、合作服務(wù)站點和戶外固定廣告位等。如何實現(xiàn)線上和線下觸點“一盤棋”,不斷優(yōu)化線下觸點的布局、連接和線上協(xié)同,也成為了汽車廠商的重要課題。
研究顯示,伴隨著數(shù)字化的深入發(fā)展、新能源車的不斷滲透、新入局者的模式探索,消費者的需求與偏好正在發(fā)生較大變化,而新能源車消費者的需求變化表現(xiàn)尤為突出,具體表現(xiàn)為:更便捷的購車和用車過程、更具品質(zhì)化的體驗升級、更無縫的線上線下銜接。
面對用戶需求多變、觸點多元化、數(shù)據(jù)閉環(huán)不足等現(xiàn)實情況,汽車廠商在線下觸點的建設(shè)與運營中仍存諸多痛點,可總結(jié)為“選址看不準(zhǔn)、商機抓不住、效果評不清”等三大痛點。
選址看不準(zhǔn)。汽車廠商在進行線下觸點的選址、布局和優(yōu)化時,缺乏有效的數(shù)據(jù)支持,更多是憑經(jīng)驗和定性判斷,難以對目標(biāo)客戶進行高效、精準(zhǔn)覆蓋。
商機抓不住。汽車廠商在為線下觸點進行引流和轉(zhuǎn)化的過程中,無法對何人、何時、何種服務(wù)進行實時有效的定向,導(dǎo)致銷售機會的流失。
效果評不清。汽車行業(yè)的線下廣告、活動、路演等線下投放往往不能進行有效的評估,難以定位具體的問題,指導(dǎo)下一次投放,缺乏數(shù)據(jù)反饋機制。
基于大數(shù)據(jù)的新應(yīng)用
基于與汽車行業(yè)客戶的合作經(jīng)驗積累及與主流大數(shù)據(jù)/地圖服務(wù)提供商(以下簡稱“服務(wù)商”)的聯(lián)合共創(chuàng),羅蘭貝格提出,構(gòu)建汽車線下觸點大數(shù)據(jù)應(yīng)用等解決方案,將汽車廠商的應(yīng)用場景與服務(wù)商的數(shù)據(jù)服務(wù)能力進行深度匹配,按需開發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù),以精益化、場景化的方式助力汽車廠商解決問題,形成數(shù)據(jù)服務(wù)資產(chǎn),內(nèi)化相關(guān)能力。
目前,羅蘭貝格聯(lián)合地圖服務(wù)伙伴,提供多維度的新鮮數(shù)據(jù),精準(zhǔn)還原真實世界,數(shù)據(jù)量涵蓋億級活躍設(shè)備臺數(shù)、千萬級興趣點(POI)、超千億次日均定位量且覆蓋全國31個省/直轄市/自治區(qū),形成對于人口統(tǒng)計、人群畫像、配套設(shè)施、可達范圍等選址等決策數(shù)據(jù)支撐。
針對市場與消費者提出的新要求和汽車廠商的實際痛點,羅蘭貝格創(chuàng)新性地提出汽車線下觸點空間大數(shù)據(jù)解決方案。該方案結(jié)合了領(lǐng)先的咨詢規(guī)劃方法、真實有效的大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)的廣告投放能力,高效運用三方數(shù)字工具,形成落地的解決方案,注重場景驅(qū)動,為企業(yè)輸出實質(zhì)價值。
針對應(yīng)用場景,解決方案可以應(yīng)用于“建、運、評”三個主要環(huán)節(jié),解決汽車廠商的實際痛點。
建,涵蓋多業(yè)態(tài)建店選址、充電樁/站建站選址等場景。通過大數(shù)據(jù)分析,幫助汽車廠商和生態(tài)服務(wù)商選擇最優(yōu)的線下觸點位置,考慮到目標(biāo)人口密度、消費水平、競爭情況、可達半徑、交通便利性等多個因素,挖掘未控市場、售點和充電等設(shè)施的布局機會,提高線下觸點的覆蓋率和吸引力。
運,涵蓋人群洞察、市場規(guī)模預(yù)估、運營目標(biāo)制定、媒體投放選擇和投放執(zhí)行等場景。通過真實的商業(yè)地理大數(shù)據(jù)和品類消費指數(shù)分析,幫助汽車廠商和服務(wù)商了解市場潛力,挖掘目標(biāo)人群的特征和偏好,制定合理的運營目標(biāo)和策略,選擇最合適的媒體渠道和活動投放點,實施場景化的精準(zhǔn)投放,觸達并轉(zhuǎn)化消費者。
評,涵蓋運營投后評價、終端效能橫向比較等。通過線上線下聯(lián)動、消費者行為數(shù)據(jù)回流等方式,實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán),幫助汽車廠商和服務(wù)商評估線下觸點運營效果和投入產(chǎn)出比,識別優(yōu)勢與不足,持續(xù)優(yōu)化與調(diào)整;同時,支持與同行業(yè)或同地區(qū)的其他線下觸點橫向比較,識別差距與機會,用于投放改善。
同時,在底層能力上,解決方案具備“人、場、貨”底層能力以支撐上層應(yīng)用場景。
人,涵蓋人口統(tǒng)計、人群畫像、人群標(biāo)簽設(shè)計和數(shù)據(jù)能力等。
場,涵蓋地理場、商業(yè)場等信息分析規(guī)劃和數(shù)據(jù)能力。
貨,涵蓋品牌銷售與品類銷售指數(shù)分析和數(shù)據(jù)能力等。
案例揭示其中奧秘
圍繞相關(guān)案例,可以更為清晰揭示其中的奧秘。
在某豪華汽車品牌大數(shù)據(jù)多維終端選址中,該品牌希望建立階梯式新能源車終端渠道體系,羅蘭貝格應(yīng)用多維大數(shù)據(jù)為該品牌進行新能源汽車銷售點位選址。一是羅蘭貝格定義站點選址的評分模型,包括商場選址和汽車商圈選址,考慮維度涵蓋目標(biāo)客戶客流密度、到訪便利度等潛客數(shù)據(jù)、周邊商場業(yè)態(tài)布局、集客效應(yīng)(考慮競品存在效應(yīng))、車圈調(diào)性等進店轉(zhuǎn)化效果、周邊兄弟品牌店數(shù)量等渠道協(xié)同效果進行綜合建模并評估。在評分模型的應(yīng)用階段,首先基于海量大數(shù)據(jù)提煉總結(jié),實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)上圖。二是分析每一目標(biāo)城市商場及車圈的目標(biāo)客群集聚、有效客流轉(zhuǎn)化和協(xié)同現(xiàn)有渠道的優(yōu)劣勢,通過量化評分模型,將各個城市的商場進行排名。三是結(jié)合品牌的開店計劃和內(nèi)部可行性,形成落實到目標(biāo)城市的具體商場和車圈點位的選址推薦。由此,該項目避免了傳統(tǒng)選址的數(shù)據(jù)分析失真性和延遲性,以真實鮮活的目標(biāo)客群數(shù)據(jù)指導(dǎo)科學(xué)選址,有助于準(zhǔn)確的運營目標(biāo)設(shè)定。該大數(shù)據(jù)選址解決方案助力品牌的建店規(guī)劃效率提升了55%以上,同時利用多維真實的數(shù)據(jù)進行投資回報率的評估,從而更好地協(xié)助招商談判。
在某充電運營商場站大數(shù)據(jù)選址和精準(zhǔn)營銷規(guī)劃中,充電運營商希望建立更高效的充電場站,羅蘭貝格應(yīng)用大數(shù)據(jù)幫助該運營商進行充電站點選址,同時開展線上線下聯(lián)動的精準(zhǔn)營銷規(guī)劃。在站點選址模塊上,羅蘭貝格定義充電站點的選址評分模型,考慮維度涵蓋區(qū)域人流/車流和通勤數(shù)據(jù)、周邊路網(wǎng)可達圈、重點POI、其他充電站密度等。其次,疊加該充電運營商已有的充電點位進行綜合判斷,識別出區(qū)域熱度高、設(shè)施配套好但尚未布局的機會點。針對已經(jīng)建成且進入運營期的場站,為更好地實現(xiàn)新站引流,設(shè)計衍生權(quán)益并聯(lián)合地圖導(dǎo)航提供商進行基于位置信息的推送。典型場景為,當(dāng)潛在用戶進入可達圈內(nèi),其在搜索附近充電位置時,在推薦該充電站點的同時會露出“充電領(lǐng)紅包”、“充電可享領(lǐng)周邊業(yè)態(tài)關(guān)聯(lián)購物優(yōu)惠券”等促銷內(nèi)容,實現(xiàn)高效引流,豐富補能用戶權(quán)益。該項目不僅實現(xiàn)了充電場站的科學(xué)選址規(guī)劃,并且利用線上線下聯(lián)動展開精準(zhǔn)營銷,進一步形成差異化,吸引線下用戶,形成有效集客。
線下終端制勝“四招”
面對消費者的多元化訴求和實踐中的諸多痛點,應(yīng)用大數(shù)據(jù)和本地生活服務(wù)能力能夠有效助力汽車廠商實現(xiàn)突破,以更高效的姿態(tài)建設(shè)并運營線下觸點。通過行業(yè)實踐,羅蘭貝格將啟動汽車線下終端的大數(shù)據(jù)應(yīng)用總結(jié)為“制勝四招”。
一是明確品牌線下觸點戰(zhàn)略規(guī)劃。汽車廠商需根據(jù)自身的定位、目標(biāo)與現(xiàn)有資源等,制定清晰的線下終端戰(zhàn)略規(guī)劃,包括線下觸點的數(shù)量、類型、分布、功能等,不僅有基于不同線級城市的多元門店模式。
二是打造完整“建—運—評”運營鏈路。“建”即在哪里建立線下觸點,如何選擇合適的地理位置、場所規(guī)模、功能定位等;“運”即如何通過各種線上線下渠道和方式,引導(dǎo)潛在客戶到線下觸點,并提升轉(zhuǎn)化率;“評”即如何通過數(shù)據(jù)分析,評估線下觸點的效果,識別優(yōu)勢與不足,從而進行優(yōu)化。
三是匹配合適的組織與工具支持。啟動線下終端運營的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還需要相應(yīng)的組織與技術(shù)支持,以保證大數(shù)據(jù)應(yīng)用的順利實施和高效執(zhí)行。
四是構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)伙伴體系。汽車廠商應(yīng)規(guī)劃大數(shù)據(jù)生態(tài)伙伴生態(tài)體系,形成空間數(shù)據(jù)生態(tài)發(fā)展規(guī)劃。與市場領(lǐng)先的地圖導(dǎo)航提供商合作可利用廣泛、真實且更新速度快的人、場、貨數(shù)據(jù),為線下觸點的運營提供智能化的決策支持和優(yōu)化建議;同時為汽車廠商提供精準(zhǔn)化和高效化的廣告投放服務(wù)。