新能源汽車“后斷奶時代”,威馬為何還能做到銷量猛增?

車市寒冬中,新能源汽車是少有的亮點。在中國汽車市場總體已經(jīng)連續(xù)下滑3個月的同時,10月新能源汽車市場銷量同比增長超8成。2018年我國新能源汽車的產(chǎn)銷量120萬,增長率在60%左右。欣欣向榮的背后,卻是國家數(shù)十億的補貼。2019年新能源汽車國家補貼幅度大規(guī)模退坡,新能源汽車地方補貼完全取消,“后斷奶時代”車企舉步維艱。

4月12日第二屆威馬品牌之夜在上海舉辦,并在前一天公布了2019年第一季度的銷量,超過了蔚來,成為Q1銷量最高的新勢力造車。面對低迷環(huán)境下的高銷量,其創(chuàng)始人沈暉說了一句令人印象深刻的話:寒冬來臨,要么出眾,要么出局。

威馬何以出眾做到銷量猛增?

作為我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要戰(zhàn)略方向,新能源汽車是新一輪科技革命的重要載體技術(shù)的重大變革,往往意味著產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)價值體系的重塑。這種變化主要是以客戶為中心,追求客戶體驗和客戶價值。

然而作為一個新型產(chǎn)業(yè),新能源汽車在產(chǎn)能問題、交付問題、車輛產(chǎn)品問題將給予消費者大量的不確定性,所以威馬利用極致的體驗來緩沖不確定性所帶來的負(fù)面情緒,而且利用數(shù)字技術(shù)將產(chǎn)品全生命周期和客戶全生命周期,兩條“生命鏈”完美匹配使得最大化客戶價值。

威馬汽車意識到數(shù)字化及其智能預(yù)判能力是新能源汽車未來發(fā)展的一個重要方向。基于海量數(shù)字化結(jié)構(gòu)化的分析基礎(chǔ)上,通過不同場景下的不同算法(人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模等)來進行預(yù)測并作出相應(yīng)決策,幫助營銷人員在最恰當(dāng)?shù)臅r間、通過最合適的觸點、將最相關(guān)的服務(wù)觸達(dá)到最合適的目標(biāo)客戶,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的營銷閉環(huán),提升客戶體驗最大化客戶價值,助力業(yè)務(wù)增長。

構(gòu)建智能數(shù)據(jù)生態(tài),精準(zhǔn)洞察客戶需求

據(jù)調(diào)查顯示,74%的客戶對標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容心生反感,而得當(dāng)?shù)膫€性化營銷反而會增加10%到30%的收入。想要做到個性化營銷就需要挖掘數(shù)據(jù)從而精準(zhǔn)洞察客戶需求。對于威馬來說,如果實時數(shù)據(jù)沒有很好地采集,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重、客戶營銷和運營沒有實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)因人而異地觸達(dá),這些,都將嚴(yán)重影響威馬的客戶體驗。

所以創(chuàng)略科技利用NEXUS企業(yè)級智能數(shù)據(jù)平臺,整合了CRM,自有APP,社交渠道、客服系統(tǒng)等線上線下客戶行為數(shù)據(jù),描繪出生動且精準(zhǔn)的用戶畫像并輸出標(biāo)簽,后續(xù)通過IQ企業(yè)級人工智能服務(wù)對數(shù)據(jù)標(biāo)簽進行建模、分析和調(diào)優(yōu),釋放儲存于數(shù)據(jù)中的能量。

持續(xù)優(yōu)化客群細(xì)分,動態(tài)預(yù)測客戶需求

史蒂夫喬布斯曾說:“有人說給客戶他們想要的東西,但我不會這樣做。我們的任務(wù)是預(yù)測消費者將會需要什么。”往往企業(yè)會利用數(shù)據(jù)了解客戶需求,而并非是預(yù)測未來需求。

由于車企特有的長業(yè)務(wù)鏈下,消費者在汽車生活中不同場景、時段的價值取向會有所改變,實時全方位的需求洞察就變得極為重要。為應(yīng)對人們個性化、多樣化、實時而變的需求,需要細(xì)分客群與場景動態(tài)的預(yù)測客戶需求,在購買階段、使用階段、置換階段等各個時期增強客戶體驗。

而且根據(jù)威馬汽車的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀及業(yè)務(wù)需求,創(chuàng)略定制了數(shù)據(jù)儀表盤,管理層可以動態(tài)的查看數(shù)據(jù)運營狀況,實時做出決策實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確性并存。

文本挖掘技術(shù)升級,全面洞察客戶心聲

企業(yè)越來越重視消費者評論信息的挖掘和監(jiān)測,以此真正走進消費者的內(nèi)心。雖然目前尚不可整合腦電和眼動等神經(jīng)活動去理解客戶感情,洞察客戶無法表達(dá)的感受和需求,實現(xiàn)人格化全場景洞察。但是基于對不同種類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本挖掘技術(shù)升級,企業(yè)可以快速、準(zhǔn)確的了解客戶對產(chǎn)品、品牌的反饋以及情緒,從而快速形成解決方案。

對于大型事件,可以通過AI模型分析,對事件進行分級與定則,并生成事件報告針對單一事件展示時間軸可追溯事件發(fā)展過程,分析事件影響范圍、影響程度,最終減小事件所造成的危害。

麥肯錫對于700+企業(yè)調(diào)查顯示,許多公司還沒有從大數(shù)據(jù)項目獲得預(yù)期結(jié)果,或者還沒有獲得相當(dāng)高的投資回報率。大數(shù)據(jù)項目投入后輸入平均增加了6%。究其原因,對于這些企業(yè)數(shù)據(jù)更多的是作為報表使用。而對于創(chuàng)略科技和威馬汽車而言,數(shù)據(jù)是可以挖掘出動態(tài)的洞察以及客戶價值從而提升客戶體驗,對企業(yè)業(yè)務(wù)產(chǎn)生驅(qū)動作用。后續(xù),創(chuàng)略持續(xù)為威馬服務(wù),將其客戶數(shù)據(jù)價值發(fā)揮到最大。

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