行业中断 ： 汽车营销人员准备指南副本

处于颠覆性的行业： 汽车营销人员准备指南→ 汤姆·科里 VML全球行业领先-移动和汽车 2 Introduction 在过去的100年中，汽车行业一直是我们全球经济发展的关键驱动力。在这一时期的大部分时间里，该运营模式的主要原则保持一致，包括汽车生产、分销、营销和销售。 但这一切都在迅速变化。该行业已经进入了前所未有的颠覆状态，这是由联网和电动汽车的发展带动的，而新的挑战者品牌则以创新的数字优先产品和服务来扰乱市场。 虽然产品的进步一直是这个有着数十年历史的行业发展轨迹中断的催化剂，但可以说是在营销和零售领域，我们现在正在目睹最大和最迅速的变化。 传统汽车品牌必须适应快速发展的环境，思考如何以新的方式利用现有资产，以保持相对于精益求精的新进入者的竞争优势，这些新进入者尽管有创新和敏捷性，但在这个极具挑战性的行业中面临着规模扩张的挑战。 在本文中，我打算概述传统品牌-更具体地说，他们的营销运营-如何在快速变化的时代创造新的优势。我将通过以下方式研究大型汽车OEM可以利用其现有规模和存在来适应新的市场条件的方式 ： 1.优先考虑跨越整个客户旅程的数字优先、集成方法 2.利用行业内所有新型数据的力量 3.连接复杂的后端平台以实现无缝直观的前端体验 4.协调努力与绩效营销运营模式保持一致 I.传统挑战 在Shop/Buy/Own汽车客户旅程中，有许多例子说明传统运营模式如何继续对当今的数字化进程构成挑战。 这一挑战的一个重要方面是由于OEM品牌和零售经销商之间的独特且经常是脱节的互动。这种 B2B2C批发零售模式的遗产一直是神秘的，以提供客户对所有品牌的期望。 在营销方面，品牌历来领导上漏斗活动，同时将下漏斗努力的控制权交给零售合作伙伴。虽然这种方法主要归因于B2B2C模型的设计，但它在今天创造了不再符合客户期望的体验差距。 目前仍影响客户旅程阶段的一些传统动态包括: 店铺: ■品牌营销策略旨在推动数字和实体流量脱离品牌体验，进入经销商零售。 ■从这种转变开始，零售和客户营销的很大一部分继续由单个零售商使用自己的数据进行管理，而许多品牌对这些数据的访问权限有限。 购买: ■电子商务几乎完全由独立零售商离线进行，许多品牌争先恐后地确定他们的电子商务战略和解决方案集。 ■品牌必须确定他们的“构建与购买”战略来发展电子商务能力，但这是一个复杂的环境，主要由第三方提供商主导，他们与OEM和经销商一起实施解决方案，创造出拼凑而成的数字购买体验。 Own: ■所有权体验同样脱节，因为应用程序、网站、车辆和经销商服务缺乏整合。 ■业主沟通通常由经销商主导，并专注于所有权体验的交易方面，如服务、维护、零件和回购。 3 II.变化的动态 自1990年代dot.com繁荣以来，汽车行业一直存在数字化，但多年来变化的步伐各不相同。在过去的五年中，由于以下因素，出现了显着的加速： ■特斯拉汽车销售的显着增长-提高了电动汽车类别的重要性。 ■采用直接面向消费者(D2C)电子商务模式进行数字销售的汽车品牌激增。 ■中国电动汽车市场的扩散。 ■各种政治和经济因素迫使市场全面调整和适应，如芯片短缺、供应链波动和贸易路线中断、高通胀和利率，当然还有全球大流行。 这些市场驱动因素和其他因素的综合影响是，汽车行业历史上建立的动态已经从根本上被颠覆。随着从本地离线到本地数字体验的转变， 和敏捷的新进入者在市场上领先，传统的OEM必须认识到广告，购物，购买，所有权甚至车辆本身现在都是数字优先的努力。为了在品牌体验中建立一致性和控制，必须整合这些互动。 4 III.对商店/购买/拥有的影响 许多汽车品牌投入了大量的时间和精力来开发跨客户旅程中存在的许多接触点的数字产品套件。这包括车辆本身的专属财务和经销商服务，同时还包括以所有者为中心的产品，如互联服务、忠诚度解决方案等。但这些往往是孤立存在的，每个设计和实现为一个完整的堆栈，几乎没有内置的编排服务。结果是数据仍然保留在该堆栈中，接触点缺乏与其他体验的连接，并且结果通过独立且通常是孤立的报告工具呈现。 在上述外部力量的推动下，组织正在加班加点地将这些工具和解决方案连接在一起，以创建改进的客户旅程，同时增加组织对数据的访问。这样做的回报将是以前所未有的数量提供给汽车营销人员的数据资源。 但要实现这一关键愿景，传统OEM必须重新考虑他们的营销运营模式，并从依赖于功能结构层次结构的方法转变为统一的数字优先方法，该方法经常导致分布式方法来提供客户体验，并协调和协调通过与设备无关的方法提供的数字体验。 为了将这些体验整合在一起，创建一个互联的旅程，我们已经确定了四个关键支持领域，这些领域将 共同为扩展连接、营销整合和客户旅程编排奠定基础。 5 连接测量 汽车行业历来严重依赖估计和外推来填补由于商店，购买和所有权体验之间缺乏协调以及独立经销商的自主权而导致的数据空白。 Butthetransfertoanend-to-end,digital-firstapproachprovidesbrandswithnewopportunitiestoaggregate,measure,analysis,modelandpredictationatalevelexpossifullymoresoundlythanwhatwaspreviousent.Examplesofhowthisisemingining ■广告支出逐渐从电视，促销和OOH媒体转移到数字媒体，这在很大程度上是由于更先进的量化，验证和优化数字支出的能力。 ■品牌购物网站正在从一个独立的渠道转移到数字化体验中的关键连接点，成为突出媒体和电子商务解决方案之间的品牌和产品的重要渠道。 ■品牌运营的电子商务解决方案变得越来越普遍，消除了从数字购物到经销商销售点过渡过程中历史上发生的数据营销与销售差距。 ■通过联网车辆、应用程序、网站和经销商工具实现的完全数字化所有权体验，创造了参与和交易的端到端数字足迹，使OEM能够了解客户在哪里以及如何参与品牌、产品和服务。 随着这种联合数字方法对品牌的授权和支持，新数据的空前涌入将首先是压倒性的，因为行业将从定向措施转向接收大量观察到的行为数据，涵盖大规模交付的每个接触点。这种数据泛滥将需要强有力的领导力和远见来确定最重要的数据。 收集，连接和测量，以确保组织可以做出权宜之计和基于业务目标的决策。 能够利用，组织和使用这些数据进行专有见解的品牌将减少对行业数据的依赖，因此将在推动客户收购战略方面获得真正的竞争优势。保留，追加销售/交叉销售，NPS和CLTV-更不用说深入了解营销归因，营销贡献和整体MROI等业务指标。 6 互联平台 在整个客户旅程中拥有全面的测量和数据互操作性方法，将在受众规划、全渠道活动激活和集成分析方面释放强大的新功能和策略。但要访问这些数据，品牌将需要跨客户接触点进行更深入的集成，如联网车辆、移动应用程序、网站和经销商工具。 从martech生态系统开始，品牌将希望通过本地旅程构建器或客户数据平台(CDP)连接自有平台，如标签管理、数字报告和CRM，以实现集中式事件管理，这将有助于连接整个旅程的渠道。这些努力可以扩展到广告技术集成，以协调付费和社交渠道的活动。 展望未来，平台体系结构应优先考虑集成，并采取以下措施： ■以促进数据最有效使用的方式实现数据互操作性。 ■为用户提供易用性，降低访问一致性的障碍，并在整个营销组织中实现连接。 ■最大限度地减少有可能承载未来技术债务的架构的开发，同时理解广告和营销技术生态系统正处于一个高度破坏性的转型时期，新兴的人工智能功能即将到来。 为了应对这些挑战和机遇，平台架构的MACH原则为实现这些目标提供了极好的方法。 ■基于微服务 ■API-设计优先 ■云原生 ■无头 我们强烈建议将MACH原则作为构建数字优先汽车品牌体验的基础，因为它具有开放式的灵活性和可扩展性。通过将前端体验与后端流程分离，并结合无头和微服务方法，品牌可以提高专注于CX的功能和便利性的能力，从而提高可用性和。 改进的结果。在这一切的基础上，MACH对互操作性的关注允许数据在系统中的有效流动。 7 3绩效营销运营模式 随着广告，购物，购买，所有权甚至车辆本身都迅速迁移到数字优先的方法，品牌必须重新考虑其营销运营模式。专注于营销工作分工的分布式模型 随着第1层品牌、第1层零售、第2层和第3层的孤立活动-渠道激活和传统平台的孤立活动-迅速变得过时。如果您希望获得一致的体验和端到端专有数据的好处，营销组织将需要一个模型，该模型专注于所有接触点的紧密编排和协调，以实现一致的目标。 绩效营销运营模式是结果驱动、客户主导和渠道流动的。它专注于将数据投入工作，推动组织敏捷性 、有效行动和持续优化。通过迁移到绩效营销运营模式，品牌有了新的机会，可以加倍努力有效地使用营销资金，优化客户成果，而不是根据个人营销渠道策略进行管理。 在绩效营销运营模式中，我们围绕五个原则进行组织： 1 一个简单的视角：所有推动价值的营销都是绩效营销。或者换句话说，“绩效”等同于任何符合业务成果的活动，从品牌热爱和知名度到收购和保留。 2 一种可扩展的方法：如果营销无法扩展以完全实现客户成功，则该框架与绩效和结果并不完全一致。 4 3战略方法：战略本身与战略的实施方式同等重要。战略是实现业务目标的方法的基础。一种自适应方法：营销计划是一个启动点。他们是脆弱的第二，他们被放置在市场中，工作是不断学习和优化活动向前推进，以最大限度地提高成果。 5 数据主导的方法：必须为所有各方（跨第一方、媒体、网络等）编排、策划和民主化数据 。通过“SIA”协作确定绩效成功： ■S数据的宝库 ■I我们画的景点 ■A我们将采取的措施来实现成果 8 AI加速器 我们认为，对于未来建立数字优先的整合营销方法至关重要的最后一个领域是人工智能的快速采用。 虽然人工智能作为汽车营销生态系统的推动者是一种相对较新的能力，但它将释放的潜力将为那些能够有效利用它来领先于游戏的组织创造巨大的竞争优势。 作为汽车行业AI的创新者或早期采用者，会带来一些风险。这将要求品牌在确定哪些解决方案方面迈出第一步 对他们来说最有价值，并尝试如何在他们的运营模型中实现它们。可能会做出错误的步骤，搁置项目，注销时间和资源。 然而，潜在的回报远远超过那些管理的风险。并且有一些方法可以减轻它们。为了在这个不断发展和未经测试的领域中管理风险，汽车组织应该实施以下措施，以确保采用的权宜之计，同时对人工智能的功能保持健康的谨慎。 数据战略与治理 ■许多组织在数据策略和治理方面的定义和结构很少，这纯粹是因为大量数据存在于技术孤岛中，因此需要最少的监督，因为连接和广泛使用受到限制。 ■希望以可互操作的方式或以日益复杂的方式（如馈送AI模型）推进数据使用的组织，应该围绕数据使用制定明确的协议，允许使用组织中的资源，而不必担心“模糊”规则导致的不当或滥用 。 营销和IT协调 ■AI的实施需要在AI旨在促进的营销结果与为实现它们而选择的技术解决方案之间紧密结合。这两个组织之间的“手牵手”方法对于确保建立的能力将实现组织期望的结果至关重要。 风险分析 ■人工智能能力触手可及，处于市场成熟和理解的不同阶段。汽车品牌将需要经历对哪些类别的人工智能服务符合其给定的风险状况达成共识。 ■需要考虑的问题包括： 您的组织是否希望利用AI进行测量和分析？ 你的组织是否愿意依靠人工智能来围绕客户参与的下一个最佳行动做出复杂的决策，因为你知道组织可能不清楚为什么会提供消息？ 您的组织能否支持与AI负责面向客户的决策相关的风险，还是将其更好地用作内部工具 ？ 机会分析 ■随着风险状况的确定，汽车组织需要将AI视为战略推动者，而不是“新的和闪亮的”对象。将AI视为真正的战略推动者的公司将从实际能力中实现近期结果，但更重要的是，将发