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数据在“科技+”时代已经成为重要的品牌资产，而对于掌握海量第一方购车线索及车主数据的车企而言，在行业链条的每一个环节将手中的数据激活、运用、沉淀及再次利用，无疑是这份巨额品牌资产的钥匙。而如何找到这把钥匙，对于车企而言，既是困扰也是机遇。

更大的竞争即将来临，车企脱困还靠“化缘”？

在这个数据不断赋能汽车行业的时代，随着消费升级、去库存、产业结构调整等问题的逼近，以及国家政策将尽快放宽汽车外资股比，降低汽车进口关税的调整，留给中国车企去发现数据资产、打消困惑的时间只会越来越少。

在这个历史转折期，中国车企传统的“大水漫灌式”营销已是强弩之末。截止2017年底，中国汽车保有量已高达2.17亿辆，传统人口红利已经消失，人群的多元化和媒体的碎片化让车企必须精细对待每一笔预算。“化缘”的路线看到尽头，掌握数据核心技术成为了当今营销场的制胜关键。建立在数据与技术之上的腾讯“引擎”汽车行业大数据解决方案，可以帮助汽车营销走出困境。

连接信息孤岛，提升营销效率

数字平台的双向通信特征，是构建数据体系的基础，但前提一定是平台用户量足够大、场景足够丰富、用户使用时长足够多。在社交、娱乐、资讯、购物、出行、O2O等全场景布局的腾讯，服务着98%的中国网民，占据着他们近60%的互联网使用时长。

腾讯针对汽车行业的大数据解决方案“引擎”，可以将车企现有数据与腾讯大数据结合，并在此基础上扩充第三方数据，为企业找到潜在客户群体，并为了解目标客户群提供丰富的流量池和学习样板。同时，腾讯能够实现对品牌/车型目标消费者群体的识别，将潜在客池有效化，在大范围筛选流量覆盖流量人群的同时提升营销效率。

人群特征细分，从“占位”到“占人”

传统媒体分析客群的方式是预设标签，就像图书馆里的书籍，汽车、母婴、体育......分门别类码放，等待人们按图索骥。但是“人”却不同，即使人会有相似的脸庞，但每个人的想法和行为却各有差异。因此，在当今技术赋能下，车企营销过程中可以试着推开靠主观分类的传统模式，用大数据去直接触达真实受众。

在实现数据融合后，“引擎”的智能标签系统可以在腾讯万级标签维度的支持下，规模化定性流量。将人群消费倾向、能力与兴趣在不同维度中交叉，可以获得更为全面精准的用户群体画像。

精准运营投放，分隔千面目标受众

汽车营销一直存在用户的消费周期难判断，内容与广告匹配度难评估，预算浪费的情况。“引擎”精确分层不同用户群的消费周期，实现千人千面效果，并通过Lookalike扩充，在用户群体不同的消费周期中，有针对性地优化广告素材，并进行精细化的广告投放和运营。

此外，通过细分特征让感兴趣的相关受众获得信息，避免干扰无关客群。这一系列数据技术应用与投放渠道的结合，锁定精准用户群体带来更高的效果转化和更积极的品牌形象提升。腾讯通过对消费周期管理的应用和数据资产的沉淀，将与汽车企业实现更深度的合作，带来比传统营销方式更大回报。

实时追踪舆情，紧扣营销效果与销售结果

大数据当道，改变的不只是汽车行业营销中的预算分配，也是汽车行业的生产关系。媒体不再只是营销环节中的零部件，而是从生产到销售过程中的血液。通过及时洞察并反馈，让市场导向的车企摆脱“闭门造车”。“引擎”汽车行业大数据解决方案将结合自身数据能力，让车企实时掌握市场舆情，在快速变化的时代中帮助车企随时掌握主动权。

针对目前车企存在的营销效果考核单一化，销售归因分析无链条等无法定量分析营销效果的问题，腾讯汽车 “引擎”根据投放后的用户反馈、日常口碑及舆情的监管、线索及到店评估，对品牌/车型营销效果立体化跟进销售流程，并且对4S的到店线索提供隔离的判定分析，助力合作车企实时验证营销效果。

累积数据优化循环，避免企业数据资产流失

针对企业目前遇到的频次孤立，数据服务合作浮浅，数据资产积累重视度低等问题，“引擎”提供的品牌DMP合作和腾讯云服务，可以对品牌数据资产累计优化和循环利用，构建数据链条的深度连接，并通过数据模型对用户群体未来的行为和兴趣趋势进行预测。

以数据拨开迷雾，多领域应用核心技术

数字时代车轮的转动不可扭转，汽车企业也应当乘势追进，掌握大数据技术主动迎战日益孱弱的传统营销手段。全局视野和精准投放，预算控制和深度整合，对于未来汽车营销而言都不可或缺。而面对腾讯“引擎”延伸出的“IP战略”、“舆情管理”、“车联网”、“销售管理”等从数据营销到数据产业深度结合的畅想，汽车行业也应当思考数据未来能在汽车的市场、公关、智能车联、销售管理等领域的应用中发挥出怎样的可能性。