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  • 更新日期:2016-11-23 15:57:57
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車主群體和別的群體稍稍有一點不一樣,我們的畫像不光是人,還有車,這可能是所有行業里相對特殊的,在中國人和車是兩個非常獨立,但又有機結合的兩個主體。中國大多數人第一輛車,或者家庭第一輛車,第二輛車,對車的個性化,對車的人格化趨勢非常強烈。某種程度上你對車的感情比寵物的感情還強。

在車主價值體系里我們側重的不光是人,我們也許要描繪這個人哪一年買的車,他們家有什么樣的車,什么品牌的車,大概兩年還是五年換一次車。這些都是我們嘗試不斷的對車主人群越來越精準的做畫像。

同時我們也在對車做畫像,他到底喜歡奧迪的車還是奔馳的車,還是特斯拉或者奧拓,每個人都有選擇。如何建立這套信息系統,對我們來說能產生大量的信息價值。

比如數據庫里有10萬人在開帕薩特,而我可以通過很大量的數據分析,看這10萬人里未來有百分之多少人下一輛車是Q5,或者下一輛車是寶馬5系,或者是特斯拉,包括他開帕薩特多少年以后換車,根據這個數據我可以給這十萬用戶更精準的推薦。

因勢利導,多贏根本。這句話聽上去有點教條,但特別重要。

我們有很多的信息,有很多的廣告,有很多的交易線索,諸如此類。希望一個產品不斷挖掘出商業價值的時候,我們常常忘了一點,用戶到底在什么時候最有可能需要。

還是以帕薩特為例,到底用戶在第幾年的時候最有可能賣,這是可以通過大數據挖掘出來的。還有什么時候他最應該賣,因為每輛車都有貶值曲線,你是不是能找到這樣合適的時間點,通過你的數據分析和產業鏈價值分析,告訴用戶你現在應該做這件事,可以考慮做這件事,這是一個非常簡單常見的場景。

發現場景之后,還有一點很重要,就是要有用戶到達能力。否則你知道他需要,但是不知道怎么提醒他,那也許比不知道還難受。這個話題后面我再詳細說。

如果說在座各位還沒賣過二手車,我告訴大家更常見的路徑,你每年都買保險,我提前三個月告訴你該買保險了,今天哪個保險便宜合算,這也是場景。

數據挖掘是你必須幫用戶找到他合適的場景,你要把用戶的消費習慣、消費心理理解透,順著他那條思路走,你就有機會變得更好。

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