聚焦：造车新势力来袭，数据技术或将成为传统车企的壁垒？
要说4月汽车圈最重要的一件事就是已经开幕的上海车展。不同于往年，今年的车展有一大批新造车势力的加入，带来了耳目一新的产品和智能化体验。除此之外，令人更好奇的是传统车企如何面对“兵临城下”？
造车新势力加速冲击传统车企
创新是个极具破坏力的事情，谁曾想到诺基亚会被苹果带来的全新交互体验所打败。而在汽车行业造车新势力就是苹果一样的存在，新兴造车企业在新技术获取与获客能力上优于传统车企，并利用自动驾驶、新能源与车网互联等新领域的布局快速切入市场。在危机下，传统车企转型势在必行。但由于起步较缓体量较大，其数字化转型明显落后于造车新势力，然而转型的滞后性往往是致命的。
2018年末，美国最大汽车制造商通用汽车宣布，将于今年年底前裁员15%，人数或高达14700人，并在全球范围内关闭7个生产基地。这次重大的人员调整看似是因为资金紧缺，可事实上通用公司在2018年第三季度的表现完全超出了市场预期的348.5亿美元，此次裁员只是通用由传统车企向新型车企过渡的一个环节。
数字化转型是个漫长且复杂的过程，不能奢望在短时间内基于互联网、智能化技术重建，传统车企急需拥有一个强有力的壁垒。
数据驱动技术为企业增长赋能
传统车企发展至今已经不存在高深莫测的独门手艺，都是成熟技术的组合搭配。那么在同一个细分市场中如何打出差异化推助销售？全靠企业精准洞察下对消费者需求的把控。
客户需求正在牵引车企上下游相互渗透与协同时，数据作为驱动决策的重要燃料，其重要性不可言喻，客户数据价值挖掘已成为传统车企转型困境下生存的重要手段。而数据技术能够打通各个渠道，通过与消费者接触的触点数据描绘出画像以真实的说明消费者的状态、市场环境、行业发展趋势等，在根据可量化的智能分析下，从各个维度帮助企业实现精准营销甚至是业务规划、商业布局。
传统车企借力营销技术弯道超车
随着全球数字化和供需关系升级，车企与客户之间沟通触达的频率与颗粒度开始指数级提升。在此大环境下，传统车企营销容错率越来越低，而数字营销技术藉由自身高效的数据打通—用户画像—洞察分析—精准预测—效果追踪—实时反馈—模型调优的完整闭环，一改传统营销准确率差、营销效果不易追踪、地域受限等缺点，并利用营销场景的机器学习（ML）、深度学习（DL），以及自然语言处理（NLP）组合算法模型等人工智能技术实现个性化营销从而提升客户体验。
某国际知名豪车品牌就借力数字技术，实现营销效果的巨大突破。该品牌拥有50万个潜客，平均每个销售顾问和呼叫中心人员须跟踪1000个潜客，这个庞大的数字注定有大量高净值客群被忽视。为此，创略科技基于车主的特征透过营销计分模型预估每个客户的近期购车概率，输出影响营销计分的重要字段后甄别出近期有购车意向的客户给予高几率的打分，并提供此类客户的画像，回馈给销售人员跟进使用。最终结果显示，模型总体准确率高达94.72%，新客预约试驾获取成本降低55%，直复营销效率提升136%。
要说4月汽车圈最重要的一件事就是已经开幕的上海车展。不同于往年，今年的车展有一大批新造车势力的加入，带来了耳目一新的产品和智能化体验。除此之外，令人更好奇的是传统车企如何面对“兵临城下”？
造车新势力加速冲击传统车企
创新是个极具破坏力的事情，谁曾想到诺基亚会被苹果带来的全新交互体验所打败。而在汽车行业造车新势力就是苹果一样的存在，新兴造车企业在新技术获取与获客能力上优于传统车企，并利用自动驾驶、新能源与车网互联等新领域的布局快速切入市场。在危机下，传统车企转型势在必行。但由于起步较缓体量较大，其数字化转型明显落后于造车新势力，然而转型的滞后性往往是致命的。
2018年末，美国最大汽车制造商通用汽车宣布，将于今年年底前裁员15%，人数或高达14700人，并在全球范围内关闭7个生产基地。这次重大的人员调整看似是因为资金紧缺，可事实上通用公司在2018年第三季度的表现完全超出了市场预期的348.5亿美元，此次裁员只是通用由传统车企向新型车企过渡的一个环节。
数字化转型是个漫长且复杂的过程，不能奢望在短时间内基于互联网、智能化技术重建，传统车企急需拥有一个强有力的壁垒。
数据驱动技术为企业增长赋能
传统车企发展至今已经不存在高深莫测的独门手艺，都是成熟技术的组合搭配。那么在同一个细分市场中如何打出差异化推助销售？全靠企业精准洞察下对消费者需求的把控。
客户需求正在牵引车企上下游相互渗透与协同时，数据作为驱动决策的重要燃料，其重要性不可言喻，客户数据价值挖掘已成为传统车企转型困境下生存的重要手段。而数据技术能够打通各个渠道，通过与消费者接触的触点数据描绘出画像以真实的说明消费者的状态、市场环境、行业发展趋势等，在根据可量化的智能分析下，从各个维度帮助企业实现精准营销甚至是业务规划、商业布局。
传统车企借力营销技术弯道超车
随着全球数字化和供需关系升级，车企与客户之间沟通触达的频率与颗粒度开始指数级提升。在此大环境下，传统车企营销容错率越来越低，而数字营销技术藉由自身高效的数据打通—用户画像—洞察分析—精准预测—效果追踪—实时反馈—模型调优的完整闭环，一改传统营销准确率差、营销效果不易追踪、地域受限等缺点，并利用营销场景的机器学习（ML）、深度学习（DL），以及自然语言处理（NLP）组合算法模型等人工智能技术实现个性化营销从而提升客户体验。
某国际知名豪车品牌就借力数字技术，实现营销效果的巨大突破。该品牌拥有50万个潜客，平均每个销售顾问和呼叫中心人员须跟踪1000个潜客，这个庞大的数字注定有大量高净值客群被忽视。为此，创略科技基于车主的特征透过营销计分模型预估每个客户的近期购车概率，输出影响营销计分的重要字段后甄别出近期有购车意向的客户给予高几率的打分，并提供此类客户的画像，回馈给销售人员跟进使用。最终结果显示，模型总体准确率高达94.72%，新客预约试驾获取成本降低55%，直复营销效率提升136%。
