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车企新品牌、新车型层出,数据采集分析告诉你到底哪家强!

作者:keven 发布时间:2021/11/26 16:59:42 1487 人已阅读

摘要:汽车VoC在市场研究/用户画像分析/营销策略制定中的应用

在之前的文章中,我们讨论到了汽车行业的现状、新能源汽车的崛起、汽车VoC系统的价值和如何搭建汽车VoC系统,今天我们来探讨一下汽车VoC在不同场景中的应用。

 

在收集了全网海量汽车客户评价、整合内部各种反馈数据、包括结合调查问卷/焦点小组/门店NPS等信息之后,对信息加以整合、探索、分析,可以更加高效地掌握市场动向,客户的痛点与需求,为汽车持续推出新产品、新功能提供坚实的数据基础

 

采集汽车体验评价通常可以解决以下几类问题:

 

1. 推动企业数字化转型:企业数字化转型的本质是优化效能,从而提供更好的产品与服务,客户之声(VoC)系统为此提供广泛的情报,助力企业的各项数字化中台提升始终围绕客户体验。

 

2. 品牌舆情监控:及时获取最新行业资讯和用户评价信息,了解用户满意度并提炼分析,及时发现产品盲点或缺陷并优化,规避舆情风险,提升品牌的美誉度;

 

3. 产品质量整改:通过用户反馈的问题数据,确定售后问题的程度和影响,快速定位质量问题的详细信息,为产品质量整改和升级提供方向;

 

4. 营销策略制定:针对车型面向的市场和用户人群,制定可以达成产品使命的最佳竞争策略,将产品优势最大化;

 

5. 产品指标分析:新能源汽车,打破原有汽车产品指标体系,也由于智能性,让整个产品指标更新迭代更加快速,通过针对竞品车或某些标杆车型的一些体验评价收集,通过系统的挖掘与分析,可以帮助我们更快的发现产品指标情况,与同级别对手的优劣,助力我们对产品指标深度解读。

 

6. 使用场景挖掘:由于汽车涵盖了诸多复杂的使用场景,我们无法将其体验过程简单地归纳到同一个模型。我们需要从用户实际接触汽车的场景出发,梳理每个场景用户体验车辆的主线,挖掘用户在这个场景中需要让车辆解决的问题,才能更好地服务用户,让他们获得更好的体验。……

 

在这篇文章中,我们将针对市场环境研究/营销策略制定/用户画像分析三个场景来详细说明:

 

一、市场环境研究

分析市场环境,锁定进入机会,制定竞争策略。

车企需要通过对外部市场的分析,寻找适合目标车型的最佳机会,同时定义与市场机会相匹配的竞争策略。汽车VoC系统的建立,可以节省团队人员研究市场环境、最新行业动态等项目的时间,在寻找市场机会的过程中,帮助项目团队突破现有的市场划分维度,沿着推动市场结构变化的关键线索,预测市场趋势,从中发现最佳机会。

 

应用价值:

1. 按照项目前提,分析与目标车型可能相关的市场有哪些,按照常规市场划分条件(价格、尺寸、Body Type、品牌层级、风格/用途等),圈定研究范围。

 

2.找出圈定范围在市场整体中的位置和地位:市场总量、成长性、领导者、市场集中度、涵盖的典型品牌、与之密切相关的其他细分市场等,研究细分市场再细分后显现出来的典型机会

 

3.研究可能将圈定范围市场进一步细分的有价值维度:更具体的产品风格、更细微的尺寸、箱体形变、动力总成、能源结构、价格等。

 

4.研究圈定范围市场内典型的代表车型,分析他们的经验教训以及目标车型可借鉴因素;结合目标车型的功能特性,研究对于目标车型最佳的市场进入或定位机会,锁定核心竞品、上档/下档竞品以及同级别其他相关竞品。

 

应用案例:

 

2018年Nissan日产与全球CX团队自研合作搭建客户之声系统,通过对市场环境分析和客户反馈数据助力新品研发和产品改进,为企业带来了更高的客户保留率和车辆价值,Nissan日产全球售前网站流量同比增长40%,达到6亿人次,其中40%的流量来自回访者。

 

二、用户画像分析

找到并深入了解核心目标用户群体,定位用户真正的需求所在。

 

对于什么是好车,大家可能会有各自不同的看法,这也会导致产品的开发及营销过程存在很多资源错配,厂家设计和重点传播的未必是用户关注的。通过汽车VoC系统,我们可以轻松采集全网汽车用户体验,发掘用户消费新趋势,根据用户喜好及时调整方向。

 

so car 用户同理心地图

 

应用价值:

 

1. 圈定范围内细分市场,选择目标车型的核心目标用户、次级用户以及可辐射群体,找到主要用户在整个乘用车市场用户分类中的位置和分布范围。

 

Tesla app 用户画像

 

2. 研究这一范围内的用户与整个乘用车市场用户的关键差异,包括在选车逻辑、用车场景和产品评价标准方面的不同。将用户基于价值观、购车预算、用途、阶层、城市层级或其他地域特征等的不同进行分类。形成核心目标用户的人群画像金字塔。

 

3. 建立对典型用户的生活方式、价值观以及选车/用车行为的有效洞察:分析用户的梦想、现实、焦虑、取舍等存在矛盾的诉求。找到汽车产品可能打动目标用户的关键场景以及用户在这些场景中最期待完成的用户任务。

 

应用案例:

 

2017年 奔驰与Medallia合作,引导内部团队和经销商共同关注客户数据,通过客户之声数据的实时反馈,及时响应客户需求,通过客户体验调查指导战略决策和改进运营策略,最终实现了服务团队和销售团队NPS(净推荐值)的显著增加。

 

三、营销策略制定

 

针对目标车型圈定的细分市场,明确本品的行情定位,制定可以达成产品使命的最佳竞争策略。

 

在这一环节中,汽车VOC系统可以帮助项目团队对目标细分市场的结构展开研究,包括竞争车型及车型分类、用户群结构划分,以及这些分类对目标车型竞争策略的现实意义,包括定义各种维度的标杆车型以及各类用户群的价值排序等,实时呈现竞品车型的功能、工艺、外观、价格等关键指标的分析,帮助企业从产品使命和品牌战略出发,定义对于目标车型而言可以达成使命的最佳策略:确定核心目标用户,向这些用户提供核心价值、体验原则以及明确各类参考标杆。

 

 

应用价值:

1. 定位竞争产品有哪些,将这些产品按照不同方式进行分类和分组,找到不同类别的竞品各自的鲜明特征。

 

将不同群体用户在一些主要维度上进行价值排序:例如规模、成长性、品牌契合度、示范作用、品牌接受度等。

 

3. 明确在目标车型上需要贯彻的体验原则和核心价值;结合上述维度,探讨最佳竞争策略,明确目标车型的市场定位:包括驾驶性、安全性、舒适性、设计性等。

 

应用案例:

特斯拉曾经推出的Model S车型,在延续之前的高性能基因外,还给自己赋予了智能化和无人驾驶引领者的标签,在这款车上建立了很多自己独有的标准,也因其浓厚的智能化标签,这款车成为了全球互联网公司高管们的必备装备,几乎人手一辆。而这一现象反过来也在强化Model S车型的智能化标签和特斯拉的品牌标签。

 

八爪鱼汽车VoC系统覆盖全网信息来源,数据来源包含各大汽车资讯网站/论坛,和汽车投诉网站(包括315投诉网、车质网、黑猫投诉)等平台的网友评论和投诉内容,以及各大社交媒体平台(抖音、微博、小红书等)的用户评论信息。

 

 

利用NLP(自然语言处理)、DL(深度学习)等人工智能技术以及知识图谱功能,实现汽车VoC数据采集、数据清洗、 分析模型构建,最终可视化展现分析成果,包含内部售后维修数据对接、车评智能识别、网友声量走势、竞品数据分析、负面信息预警等多重功能。

 

 

 

八爪鱼拥有多年的数据采集和算法模型能力沉淀和经验丰富的VoC平台开发团队,帮助多个汽车领域的客户搭建了VoC平台,深受客户好评与信赖,如果您对汽车VoC平台有兴趣,可以扫码添加我们的顾问微信预约演示。

 


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