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2019ADMIC汽車數(shù)字化&營銷創(chuàng)新峰會暨頒獎盛典于3月29日在上海綠地萬豪酒店完美落幕。200位車企高管，國內(nèi)外60家行業(yè)主流媒體及Martech營銷技術(shù)代表參與出席了此次峰會，共話汽車數(shù)字化的營銷與創(chuàng)新。

此次ADMIC2019峰會現(xiàn)場，除了對ADMIC年度大獎予以終審公示及獎項頒發(fā)外，iDigital China組委會連同行業(yè)優(yōu)秀媒體，基于360行為鏈大數(shù)據(jù)，包括搜索、點擊、瀏覽等行為分析出對于汽車品牌關(guān)注度的用戶數(shù)據(jù)，推出2018年度汽車榜單。

同時，來自360的商業(yè)研究資深分析負(fù)責(zé)人張凱在ADMIC2019的論壇活動中也深度分析了汽車用戶的認(rèn)知差異。通過用戶的角度，告訴大家汽車用戶在想什么，他們的認(rèn)知有什么不一樣。

以下為360張凱在此次峰會中的演講內(nèi)容：

非常榮幸受到大會邀請參加這樣的會議。首先談到360大家就會想到安全，的確360耕耘安全十?dāng)?shù)載，積累了5億的PC用戶，10億多的移動安裝量。但是其實360不只是一個安全公司，同時也是一個用戶覆蓋廣，數(shù)據(jù)價值高的數(shù)據(jù)公司。

今天聆聽了一上午各位專家的分享之后，我們發(fā)現(xiàn)大家對于車企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化的運用還是非常關(guān)注的，所以今天在ADMIC汽車數(shù)字化與營銷技術(shù)創(chuàng)新峰會的論壇上，我就對汽車認(rèn)知的差異做一個淺析。

說到認(rèn)知差異，我們先從汽車行業(yè)進行一些闡述。整個行業(yè)和用戶的認(rèn)知是什么樣的關(guān)系呢？我們先來看一批數(shù)據(jù)，國家統(tǒng)計局的最新數(shù)據(jù)中2018年汽車產(chǎn)量下降了4%；中汽協(xié)的數(shù)據(jù)中2018年汽車銷量下降了3%。以上可見，整個2018年，汽車行業(yè)是相對比較萎靡的，但是360的汽車用戶關(guān)注度卻在持續(xù)上升，2018年關(guān)注度同比增長了32%。所以說我們推測這是用戶觀望的態(tài)勢比較明顯。

（ADMIC汽車數(shù)字化與營銷技術(shù)創(chuàng)新峰會 360演講）

看一下細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)，這是乘聯(lián)會的數(shù)據(jù)略微有一點點上升，上升了1%，德系和日系依然是逐年上升的趨勢我們根據(jù)這個數(shù)據(jù)推測，有可能是一種用戶在前期選擇汽車的時候會考慮后期的投入產(chǎn)出，比如說能耗或者電耗。

（ADMIC汽車數(shù)字化與營銷技術(shù)創(chuàng)新峰會 360演講）

說到能源這個方面，2018年大家都知道新能源其實一直是比較迅猛的態(tài)勢，但是整個大汽車盤子不到5%的占比，潛力還是比較大的。再看一下用戶的認(rèn)知，用戶根據(jù)我們的數(shù)據(jù)2018年也在持續(xù)上升過程。其實這就有一個矛盾點，大家也可以聽出來，剛才我說整個汽車的時候，我說用戶在觀望，說新能源的時候用戶又是和市場一樣的反應(yīng)，這是為什么呢？最主要的原因或者說原因之一就是汽車行業(yè)受到政策的擾動很大，這種是人為無法干預(yù)。我請公司的算法師，政策的擾動和人為的因素刨除之后做了一個圖，用戶的關(guān)注是實現(xiàn)銷量的前提，他的前置性非常明顯。

我們整理了一下2018年年底到2019年的年初已經(jīng)上市或者即將上市的新車。數(shù)據(jù)顯示：用戶對于新車或者經(jīng)典車型關(guān)注會更高一些。一個很重要的因素就是一部分新車會有更多的營銷活動，從而提高用戶在網(wǎng)絡(luò)上行為的關(guān)注度的增長。

網(wǎng)絡(luò)上的行為方面，從艾瑞的數(shù)據(jù)中我們看到：互聯(lián)網(wǎng)渠道汽車廣告投放占比22.4%，增速達(dá)到27%。從行業(yè)方面來說，整個市場和用戶的認(rèn)知其實是匹配的，刨除不穩(wěn)定的因素外也是相輔相成的過程。整個行業(yè)會影響用戶不同的行為，從而用戶的行為最終影響用戶的消費決策的達(dá)成。

下面我們來看一下用戶的行為認(rèn)知差異又有一些什么不一樣。簡單看一下性別和年齡，在這樣的汽車用戶行為男性肯定占比多一些，而且車享谷總也說了，90后逐漸成為購車需求的主要人群，他們呈現(xiàn)逐漸上升的態(tài)勢。這是從整體看的數(shù)據(jù)，下面我們把數(shù)據(jù)拆分一下。以簡單選取的部分車企為例，可以看到男性是汽車的主要受眾，女性對美系車關(guān)注相對較高。這個數(shù)據(jù)細(xì)分，不同的性別對于不同的車系，不同的車系品牌他們的認(rèn)知差異點會越來越多。

再拆分一下不同的車企品牌以及最終消費者的年齡差異，其實每個用戶的認(rèn)知都會有不同，不同的年齡段也有一些差異，但是美系車有一個很奇怪的特點是每個年齡階段都有比較高的關(guān)注份額，所以這個是美系在營銷或者活動方面更均衡，更考慮各方多角度的一些用戶需求。

我們再看一下城市，今天上午也有很多的專家分享過，城市下沉非常明顯，二線城市占最高，區(qū)分度也是最高，其實真正增速高的是三四線城市，一線城市受到政策擾動比較明顯。

我是按照城市的關(guān)注集中度排列的，最右邊雪佛蘭集中度相對比較高，到這邊大眾和現(xiàn)代就比較大眾一些。像雪佛蘭集中度很高，但是二線城市特別關(guān)注，凱迪拉克在新一線城市占比最高，接著是日產(chǎn)，也就是說在用戶的差異不同的區(qū)域表現(xiàn)是不一樣的。同樣用戶對于內(nèi)容有不同的需求，汽車方面他們從三個維度，三個層次進行一些深入的數(shù)據(jù)觀察。首先是垂直類的網(wǎng)站，像汽車之家，易車網(wǎng)之類的。同樣他們也會探尋一些比如說像綜合的媒體平臺，像360的汽車頻道，網(wǎng)易的汽車頻道，這些頻道他的用戶覆蓋比較廣，同時他的導(dǎo)流作用也比較明顯，并不只是關(guān)注汽車方面的信息，更多是可以從多方面多角度的相關(guān)內(nèi)容信息，相關(guān)的興趣來引導(dǎo)用戶。

我們再看一下360用戶對于價格的關(guān)注情況。價格上來說，消費升級在高價格和相對來說經(jīng)濟價格的關(guān)注度上他們都是在逐漸上升，中間價位逐漸下降的過程，同時又有一個代步的需求。對于搜索上的認(rèn)知也是有差異存在，但是有一個求同存異的過程，對于安全還是用戶比較關(guān)注的點，其次是內(nèi)飾、價格等綜合方面的東西。

這是幾個車企的專屬搜索詞。福特的專屬所有詞最多，他的用戶相對更獨立一些，大眾的品牌更大眾一些。詞性的角度來看，娛樂第一位，品牌第二，新聞然后是博彩。簡單說這些品牌的專屬詞，大家可能并不清楚，我做了一個陳列，福特用戶的確相對比較成熟，關(guān)注更多是一些新聞、小說、學(xué)習(xí)類的東西。凱德拉克非常年輕化，非常偏運動化，更多專屬搜索詞是體育方面。雷克薩斯在搜索的時候更多是關(guān)注他的競品信息，這個方面更多是想說一些用戶，其實剛才這些簡單的用戶的屬性，而車企的品牌的拆分之后，也可以發(fā)現(xiàn)用戶的差異，也就是說在簡單屬性的層次上就已經(jīng)有了差異的不同。再看一下他們的消費決策怎么體現(xiàn)的呢？

這是360汽車用戶消費決策達(dá)成的路徑圖。首先用戶會產(chǎn)生需求，對車型進行一些評估，最后達(dá)成交易。但是并不是一個單車道，用戶會在這幾個節(jié)點里面反復(fù)輪回，如何在這個里面圈定用戶呢？我剛才說用戶一般會通過不管是PC還是移動端，通過多種情況進行數(shù)據(jù)的觸達(dá)，時間上來卡用戶也是全天候多終端的查詢，從早到晚，不管是移動的時候還是在工作的時候。他們主要搜索的一些或者主要查詢的相關(guān)信息，排名前5，安全還是第一，其次是價格，系統(tǒng)，新款，能源方面的一些信息。我剛才說到興趣的一些問題，購車的用戶興趣當(dāng)然是購車的興趣，我們的用戶是誰，我們還想說我們的用戶還是誰，需要其他周邊的用戶興趣入手，來進行多方位，全立體化的用戶圈定，就像一些汽車方面更關(guān)注的軍事、體育、房產(chǎn)方面的信息。當(dāng)然還會通過今天很多在說新零售，360會通過線上線下的技術(shù)通過綜合的在線下的車型評估他的效率。

當(dāng)然最后達(dá)成的交易也是一個非常重要的過程，通過一些用戶和場景的圈定。這邊是以春運為場景圈定了固定人群，最后把消費意愿或者購買意愿提升了3倍。其實在剛才這幾個閉環(huán)中反反復(fù)復(fù)輪回過程，通過各個結(jié)點不同的作用，或者不同的方式方法最后形成消費決策路徑上的閉環(huán)。

  以上是我今天分享的全部內(nèi)容，主要通過用戶的角度，告訴大家汽車用戶在想什么，他們的認(rèn)知有什么不一樣，數(shù)據(jù)方面是簡單的用戶畫像，沒有給用戶打一些標(biāo)簽，白領(lǐng)或者藍(lán)領(lǐng)，職業(yè)學(xué)生等。我們都在說時間在碎片化或者粉末化，其實用戶的需求隨著大數(shù)據(jù)的進步也是粉末化的，我們可以根據(jù)每個用戶的不同去做定制，大數(shù)據(jù)也是一樣。最后，感謝各位聆聽！