借力大数据分析 汽车营销有的放矢 |i黑马

来源：网易汽车编译      作者：michell

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数字化时代为汽车制造商带来了更多种 营销的途径。目前，在对消费者的在线购物习惯进行跟踪分析后，营销人士能够快速精确的的将在线广告置于消费者面前。

大众美国地区的营销副总裁kevin mayer表示“如果一名消费者先是在edmunds了解rav4，之后去sports illustrated，我们可以对此加以跟踪，并且在sports illustrated上投递一则大众途观的广告让消费者看到。”

消费者对rav4的购买兴趣和在线调研在丰田的超级碗广告播出后急剧上涨，大众抓住了这个契机，针对rav4的潜在客户，大力宣传旗下的竞争车型途观。而此次的追踪营销方式已经生效，今年二月份途观的销量相较于一月份增加了20%，不少rav4的目标客户都因为观看了大众投递的广告转而购买途观。

大众和其他的不少汽车品牌追踪网民的在线浏览轨迹，更有针对性的捕捉潜在消费者、投放广告。而在大约10年前，营销人员投放在线广告时常常缺少参考依据和线索，多凭借主观推测。比如在推广一辆suv时，营销人员可能将在线广告误置于户外活动发烧友常去的网站。现在这种情况大为减少，数字化的推广和在线数据的使用大大提高了营销人员追踪目标客户的准确性。

kevin说“对营销人员来说，现在是一个全新的世界，有那么多不同的工具和手段可供使用、去帮助营销人员实现各种营销目标。”

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大数据 大机遇

目前，以数据追踪分析为导向的广告营销占据了各大汽车制造商在线广告营销的大额支出。美国互动广告局(iab)上个月公布的年度报告表明，去年汽车行业在线广告的总体花费由2011年的34.9亿美元上升至43.9亿美元。在线营销调研分析机构emarketer预计汽车行业今年的在线广告支出将达到50.1亿美元。

以数据分析追踪分析为导向的广告营销主要包括收集、处理、整理消费者的网络活动信息，从中捕捉相对精确的营销时间和地点。比如，大众就可以将广告处理成zip压缩包，用于在线购物流量过大的网站、或者经销商库存极为丰富的地区。

在线数据能够营销人员确定消费者的在线购物行为，进而了解其可能感兴趣的车型。kevin告诉记者“如果消费者的在线调查车型时表现的缺乏针对性，那么我们就可以将更多的车型通过广告推荐给他/她;一旦他/她被我们的广告所吸引，我们就有机会提供更具体、更有吸引力的选项，并最终吸引他们去经销商展厅进行实地考察。”

搜索引擎营销也被汽车制造商们广泛用于捕捉客户、兜售产品。比如斯巴鲁就在今年第一季度通过google的点击付费广告清理了2013款森林人的库存，给改版的2014款森林人腾出了销售空间。

斯巴鲁在google上购买了关键字搜索功能，一旦消费者在google键入本田cr-v或者丰田rav4等森林人的竞争车系，森林人的车型信息就会以同等竞争车型的身份出现在google搜索首页，并带有 “cr-v vs森林人”等一类的标题。

日产北美地区的媒体营销高级经理phil o’connor评论说“在线行为数据帮助我们挑选了正确的消费者，使营销有的放矢。比如如果我们感觉消费者在近期内不太可能作出购买决定，我们就会发送产品资讯;但是如果我们确定消费者急于作出购买决定，那么我们就会发送购买优惠信息等更有吸引力的内容。此外，我们还能够通过在线购物数据了解到消费者是否倾向于租车，并且向那么寻求租车服务的人群发送诸如’租金每月189美元’之类的信息。”

日产和其他一些汽车制造商选择通过广告网络获取在线广告营销空间，开展营销。比如如果有消费者浏览了一个广告网络范围内的网站，电脑就会提取和分析这位消费者在此网络范围内的浏览网址信息，提供给各家营销人员。

移动广告 创造可能

在去年12月的最后一周内，克莱斯勒网站上道奇信息介绍的浏览量比12月初时增加了3倍以上，主要原因就是克莱斯勒在道奇的在线营销活动中置入了具有吸引力的广告。

克莱斯勒的数字营销高级经理amy peet称，道奇主要将广告投放放于本田思域和福特福斯等竞争车系的潜在客户中，作为营销活动中在线搜索和展示广告的后续内容。此外，克莱斯勒还和移动营销和数据分析公司millennial media合作，追踪寻找道奇的潜在目标客户。

智能手机和电脑上的广告提供了道奇的主页链接，主要投放给在线搜索道奇竞争车型、或是位于道奇经销商附近地区的用户。

amy评论说“如今的可用数据是如此的丰富，我们可以轻易的知道消费者的搜索习惯、购物特征、口味偏好等对营销来说十分有用的信息。而且相较于过去3到4年里普遍应用的在线展示广告，根据数据追踪分析投放出去的广告通常要有效20-40%”

至于通过数据锁定目标消费者的具体方法，amy则透露主要通过第三方公司来进行：“这些第三方公司通常会完成第一步的搜索，比如在所有的在线购物者中，有哪些人有意向购买小型汽车。”

尽管目标锁定成为了可能，但大数据的发展目前仍然处在初级阶段，获得最有价值的数据、并将其用于实际营销仍旧是一个很大的挑战。