汽车行业线下触点大数据应用探讨：四两拨千斤，四招用数据

洞罗兰贝格见 0上7海.20/2中3国 四两拨千斤，四招用数据 汽车行业线下触点大数据应用探讨 目录 一、新发展：用户对汽车线下触点提出更高期待和要求04 1.1汽车行业线下触点的概念 1.2用户对线下触点的需求发生变化 二、新挑战：汽车厂商在线下触点管理中面临的挑战05 2.1线下触点管理的三大痛点 2.2某豪华汽车品牌零售终端选址痛点 三、新应用：基于大数据应用的线下触点管理07 四、新方案：罗兰贝格汽车线下触点空间大数据解决方案08 4.1解决方案总体理念 4.2解决方案介绍 4.3解决方案实战案例 五、启动汽车线下终端大数据应用的“制胜四招”13 一、新发展：用户对汽车线下触点提出更高期待和要求 1.1汽车行业线下触点的概念 在电动化、智能化的趋势下，汽车行业“人、车、场”均发生变革。作为汽车品牌和消费者之间的重要连接，线下触点的内涵与外延也进一步丰富，指消费者在购买和使用汽车的全生命周期用户旅程中，与汽车品牌产生各种接触的线下渠道。这不仅包括狭义的销售与售后渠道，例如4S店、商超店、城市展厅、服务中心等，也包括用车场景与生态服务等相关触点，例如品牌充电场站、品牌停车位、合作服务站点和户外固定广告位等。 数字化时代下，用户旅程变得更加丰富，要求各线上和线下触点能够实现无缝连接，从而为客户提供更加便捷和个性化的体验。因此，如何实现线上和线下触点“一盘棋”，不断优化线下触点的布局、连接和线上协同，也成为了汽车厂商的重要课题。 1.2用户对线下触点的需求发生变化 伴随着数字化的深入发展、新能源车的不断渗透、新进入者的模式探索，消费者的需求与偏好正在发生剧烈变化，而新能源车消费者的需求变化表现尤为突出。 更便捷的购车、用车过程。消费者希望能够更快、更便捷地了解、体验和购买汽车并享受后续的用车服务。在购车过程中，消费者逐渐接受并适应在容易触及的地点进行新车体验。例如，城市展厅和商超店正在成为品牌曝光和有效集客的重要渠道。在充电过程中，消费者希望充电点位满足日常出行需求，尤其是在城市中心和高速公路沿线等重要区域，结合多种出行目的实现便捷化充电体验。 更具品质化的体验升级。消费者希望品牌线下触点提供更多优质的服务和用户关怀。尤其是豪华品牌消费者，其对品牌的期待已不止于车辆本身，而扩展至丰富且实用的外延服务。例如，在商圈品牌场站充电，车主希望获得停车优惠、积分特权、优惠折扣等品牌专属权益。 更无缝的线上线下衔接。消费者希望线下、线上触点相互配合，实现无缝的全渠道体验。例如，消费者通过线下广告对某款汽车产生兴趣，随即在手机端可获得该汽车品牌App/小程序的内容推送，获取最新的产品和优惠信息，预约就近门店试乘试驾。线下门店在客户授权的前提下，基于之前多种交互信息综合判断，为客户进店做好准备并提供个性化建议。 二、新挑战：汽车厂商在线下触点管理中面临的挑战 2.1线下触点管理的三大痛点 面对用户需求多变、触点多元化、数据闭环不足等现实情况，汽车厂商在线下触点的建设与运营中仍存诸多痛点，可总结为“选址看不准、商机抓不住、效果评不清”。 痛点一：选址看不准。汽车厂商在进行线下触点的选址、布局和优化时，缺乏有效的数据支持，更多是凭经验和定性判断，难以对目标客户进行高效、精准覆盖，通常表现为不知道目标客户在哪里、如何分布、如何抓住客户动线有效布局等。例如，在城市展厅的选址过程中，无法对目标客群密度、可达半径、消费潜力、竞品密度等信息进行量化和可视化的判断，造成跟风选址、投入产出不清甚至选址失误等问题。 痛点二：商机抓不住。汽车厂商在为线下触点进行引流和转化的过程中，无法对何人、何时、何种服务进行 实时有效的定向，导致销售机会的流失。例如，在线下门店做活动或推广引流时，采用较为粗暴的通投方式，而非针对目标人群定向投放、场景化投放，导致消费者不能被有效唤醒，造成营销资源的浪费和活动效果不理想等后果。 痛点三：效果评不清。汽车行业的线下广告、活动、路演等线下投放往往不能进行有效的评估，难以定位具体的问题，指导下一次投放，即“我知道50%的营销资源浪费了，但是不知道浪费在了哪里”的难题，而其问题根源就在于相比于线上广告，线下广告的数据难以追踪和量化，缺乏数据反馈机制。例如，在线下户外大牌广告投放后，不知道曝光量多少，哪些人看了，进店的客群中哪些是因为看了该广告而到店等情况，导致跟风投放、重复投放、投资回报比不清等问题。01 01线下触点管理的三大痛点 鴲㏥洇┘⬢ ら儬䤴┘⛩ ䷞冽陁┘岳 •婎❤鯲顽ⷣ㲋ら䓪篪⮮┖亇鉵憠ꥈ鴲♔㏥瞿⽰⬢䄭釙㷀沲泘籬剝╴㲙丘䢓䩺䶺䧏•婎休鯲յ⛰ⷣ熨ら僜╙ⱷ篪鲽┖鉵车憠㲓休䌖僗孲䷞㲋仰⺸嫏㵒⛰㵗☕舚յꛖ⛰す•婎┘鯲耇ⷣ鲽ら车䋯僗㷤䷞陁篪⚽┖蛈ꛖꥈ♔㲋㞝⛤䇯⼔⛮յꠋ饟겗庌♔璡䧗 ⪍◲⭴⛦ •❇车㞝╙⟔㒮䕜䄬鲽㷤车ⷦꄈ鴲⴬㏥⮮休亇㵗耇舚㵒鴲泘㏥剝㜊㲙陬紮氳䤸 资料来源：罗兰贝格 儬⚢孲㜊 顫嶏宫顠 •❇䤸㞝┘╙耇篪Ꙟ┖㵒ꠅ泘䈙剝䫠☕䇯紮䌖㲋孲⺸休䤸䷒ꃾ榫鵲睱䡗䷒蛈鵠ꛖ 㵗┖埠䤸䷒ 㛄䤸䷒ •❇傃㞝⩞☕篪紮┖յ䢓鲽㛚䈙䇯鯸⼔⴬䤸曎䷒⺵㵗舚┘饇湳곽鷺䤸傃䷒⩞յꄈꄆյ 2.2某豪华汽车品牌零售终端选址痛点当地经济、豪华汽车需求量及目标市场份额等城市级 某豪华汽车品牌尝试建立新能源专属的销售网络渠道，进行门店模式多元化的尝试，以客户为中心，打造城市中心、新能源4S店、服务中心等多样形态的线下触点。为确保单店效益、渠道下沉及避免区域内部蚕食，新能源零售终端选址尤为关键。 理想状态下，为了实现更科学的选址决策，需要考虑 别数据及区域目标人群流量、人群行动轨迹、附近商圈、生活工作区的可达性等区域级别数据。然而，受限于数据可获得性和多元条件建模能力等制约，该企业仅利用传统方法取得当地的统计数据进行销量潜力预测，并仅根据高档社区分布推测目标人群流量，同时缺少消费者画像等数据洞察。最终，选址结果更多是依靠经验判断，造成投资回报差的隐患。 三、新应用：基于大数据应用的线下触点管理 随着国内移动生态的不断发展，深耕移动终端的地图导航提供商与本地生活服务商积累了海量的真实线下人口、出行和消费等数据，数据更宽、更准、更及时。该类数据的应用可以帮助汽车厂商还原区域内“人、场、货”的真实情况，提供人（人口统计与轨迹偏好） 、场（吃穿行购娱的类型与位置）、货（商品/服务品类交易指数）的丰富数据，助力品牌解读线下市场、精准布局、高效触达和转化消费者。 目前应用大数据为线下触点管理和赋能，已经成为汽车行业新趋势。例如，某领先外资车企与国内领先的本地生活服务商合作，利用其精准定位功能与丰富的商家信息，为车主提供外溢场景服务，在满足充电需求的同时亦为车主的吃喝玩乐场景提供便利。某电网集团下属的充电运营商与国内知名的地图服务商合作，利用地图的数据生态，进行充电设施选址，布局热度区位，方便用户就近补能。 罗兰贝格基于与汽车行业客户的合作经验积累及与主流大数据/地图服务提供商（简称“服务商”）的联合共创，构建汽车线下触点大数据应用等解决方案，将汽车厂商的应用场景与服务商的数据服务能力进行深度匹配，以业务目标的达成为出发点，分析并转译线下触点管理场景中的需求，按需开发数据服务，以精益化、场景化的方式助力汽车厂商解决问题，形成数据服务资产，内化相关能力。 目前，罗兰贝格联合地图服务伙伴，提供多维度的新鲜数据，精准还原真实世界，数据量涵盖亿级活跃设备台数、千万级兴趣点(POI)、超千亿次日均定位量且覆盖全国31个省/直辖市/自治区；通过服务商的C端地图服务，辐射消费者在吃、穿、行、购、娱等全场景；同时，根据丰富多元的人地关系数据，全面洞察人群，形成对于人口统计、人群画像、配套设施、可达范围等选址等决策数据支撑。02 02大数据服务能力介绍 飃7☛僖孨阻㚷 •☕⹾簊阞յ☕紮槇⥽ ☕•╋㳫氳☕㏐⪩硍丘䩺⪓ꪫ嬼㴕☕紮 8000┒+POI丘䩺 •⺧狪车㥊顔⪓㏜俍⛤糌 ㏜•됁孨氳POI丘䩺ⲁ䒳鲸⸊篪┖狝ꠑ 顎•⿁撿ꦻすꠅ䈙⮇䄭 •ら⿁/僜ⱷ⿁眷◬佄䧗丘 仼㏰飃ⶉ☛埠㲋⛤ꄈ 釙沲⪓㎁31╄泹/波鰢䄬/舅媪⵲ 资料来源：专家访谈；罗兰贝格 四、新方案：罗兰贝格汽车线下触点空间大数据解决方案 4.1解决方案总体理念 针对市场与消费者提出的新要求和汽车厂商的实际痛点，罗兰贝格创新性地提出汽车线下触点空间大数据解决方案。该方案结合了领先的咨询规划方法、真实有效的大数据与精准的广告投放能力，高效运用三方数字工具，形成落地的解决方案，注重场景驱动，为企业输出实质价值。 罗兰贝格以领先的战略规划方法为车企客户制定线下触点管理策略，包括线下触点的定位、目标设定、选址和运营规划、运营机制等，其中特色包括：以真实有效的“人、场、货”大数据，分析消费者的行为、偏好、轨迹等，为线下触点选址提供精准决策信息；通过服务商广告能力，利用线上线下联动，将推广内容传递至目标客户；同时，结合用户进店、消费等行为数据的回流分析，完成对于运营环节的监控和评估，实现闭环管理。罗兰贝格希望通过有效覆盖汽车线下业务场景，定制化输出营销策略方案和落地能力，帮助企业不断优化线下触点的效益。 4.2解决方案介绍 罗兰贝格提出汽车线下触点空间大数据解决方案全面赋能线下触点管理中的“建、运、评”多环节，形成完整的价值输出。 4.2.1核心目标 通过数据驱动的方式，实现人、场、货的高效串联和匹配，提升线下触点的效益，从而直接赋能业务增效提质，包括利用数据分析和挖掘、解读线下市场、理解消费者的行为和需求、优化线下触点的布局和设计 等，并通过多维数据定向，实现人、场、货的精准对接，提升线下营销资源的利用率和转化率，降低运营成本。 4.2.2应用场景 该解决方案可以应用于以下三个主要环节，解决汽车厂商的实际痛点。 建：涵盖多业态建店选址、充电桩/站建站选址等场景。通过大数据分析，帮助汽车厂商和生态服务商选择最优的线下触点位置，考虑到目标人口密度、消费水平、竞争情况、可达半径、交通便利性等多个因素，挖掘未控市场、售点和充电等设施的布局机会，提高线下触点的覆盖率和吸引力。 运：涵盖人群洞察、市场规模预估、运营目标制定、媒体投放选择和投放执行等场景。通过真实的商业地理大数据和品类消费指数分析，帮助汽车厂商和服务商了解市场潜力，挖掘目标人群的特征和偏好，制定合理的运营目标和策略，选择最合适的媒体渠道和活动投放点，实施场景化的精准投放，触达并转化消费者。 评：涵盖运营投后评价、终端效能横向比较等。通过线上线下联动、消费者行为数据回流等方式，实现数据闭环，帮助汽车厂商和服务商评估线下触点运营效果和投入产出比，识别优势与不足，持续优化与调整；同时，支持与同行业或同地区的其他线下触点横向比较，识别差距与机会，用于投放改善。 4.2.3底层能力 该解决方案具备以下底层能力以支撑上层应用场景。 人：涵盖人口统计、人群画像、人群标签设计和数据能 力等。人口统计指指定区域内的居住/工作人口数量分布以及不同时间的客流量分布。人群画像指对指定区域内人群的基础属性（性别、年龄、职业等）与行为偏好（吃穿行购娱多场景下的偏好）。通过海量人群覆盖的宽度与全场景覆盖的深度，进行人群的标签化管理，形成对目标人群的全面认识和精细刻画，从而支持更有效的触达和沟通。 场：涵盖地理场、商业场等信息分析规划和数据能力。地理场指精确的地理数据，包括道路数据与等时可达范围，用以框定目标区域范围。商业场指POI数 据，还原线下商业空间中各行业、各品牌分布以及营销投放地点，以区域内的配套设施指导商业选址、品牌合作和内容推广，完成场景化的推荐。 货：涵盖品牌销售与品类销售指数分析和数据能力等。品牌销售指统计区域内的各品牌零售门店分布与货品主要类型，理解区域品牌布局。品类销售指数指统计零售店铺（如百货商场、便利店等）内各品类商品的销售占比与交叉销售组合。通过交叉销售分析，识别消费者的潜在需求和购买意愿，进行更好的生态