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链藏“万亿金矿”的新能源,汽车企业如何抓住客户体验数字化新机遇?

作者:keven 发布时间:2021/11/9 16:45:56 287 人已阅读

摘要:客户之声在汽车行业的应用

 

 

2021年9月,首届慕尼黑车展正式开幕,这是自新冠肺炎疫情爆发以来德国首个线下举行的大型展会。慕尼黑车展前身是世界五大车展之一的法兰克福车展,作为世界汽车工业发展的风向标,有着大量的观展人数和丰富的展示内容,也是欧洲车厂相当看重的国际性车展活动之一。

从这届慕尼黑车展不难看出,大部分车企展示的新车都是以“电”为主,奔驰、宝马、奥迪等传统车企均开始发力纯电赛道,可以预见,未来的电动车将会迎来更多实力派车型,新能源车时代将加速到来。

近年来,我国一直在开始大力扶持新能源汽车行业,《汽车产业调整和振兴规划》《新能源汽车产业发展规划 (2021-2035年)》等文件陆续发布,推动着中国新能源汽车产业稳步前行。截至2019年底,新能源汽车补贴政策推行10年间已累计发放超千亿元补贴资金。2021年9月,中国新能源汽车保有量达678万辆。

数据来源:Wind、东方证券研究所

 

广阔的市场带来了众多的造车新势力品牌,新能源浪潮对汽车行业带来的巨大冲击,也对汽车企业提出了更高的要求,要求企业不断地适应市场变化,需要找到新的市场机会和利润增长点。无论是造车新势力还是传统车企都在布局新能源汽车,期待更加智能、更加高端的产品。

 

1. 如何找到新的突破口?

长安汽车副总裁叶沛认为“谁更关注客户的真实需求和体验,谁就能跟客户走得更近,谁才是真正的新势力。”

2017年,阿里巴巴与福特汽车达成战略合作,天猫平台推出“天猫汽车超级试驾”,该种方式优化用户体验,弱化厂商与顾客的利益链条;2019年,京东与北汽合作研发、生产、运营、营销及售后服务的全链条数智化转型升级。越来越多的企业都想要通过提升客户体验来促进企业的增长。

 

在变革的浪潮中,企业需要明确:自己的定位是什么?我们在行业中属于什么样的水平?我们的产品和竞品相比有怎样的优势和差距?相对于同一个等级的旗舰版,我们有多大的距离?在过去,我们可能需要做大量的市场调研,耗费很多的精力才能得到一部分结论,但在拥有一套VoC客户之声系统后,这些问题都可以得到答案。

 

八爪鱼大数据以数据采集为核心业务,多年来以“数据+算法+场景”为公司业务建构,不断深耕大数据行业,为企业提供完备的数据采集、清洗、可视化、分析等一站式大数据采集解决方案。

 

 

针对汽车行业的现状,八爪鱼为汽车客户为搭建了汽车VoC系统,高效采集汽车用户评论和新闻舆情相关信息,实时获取互联网上客户对各汽车品牌、各汽车型号、各项配置及功能的评价数据,并高效准确导入客户内部系统,智能分析客户意见,从客户之声中挖掘有效价值,促进品牌的增长。

 

2. 汽车VoC系统的价值

 

汽车VoC系统最大的价值在于,它可以帮助企业由被动化为主动,从被市场反馈被动处置变成用户体验反馈的主动处理。

从宏观来看,VoC系统的建立可以帮助企业及时关注行业最新政策和法律法规,获取最新的汽车行业资讯和新产品资讯;建设信息化系统,加强人员技术能力,推进企业数字化转型;以客户体验为中心,驱动传统车企变革,树立企业良好形象;

 

在微观层面,VoC系统可以帮助企业发现汽车功能不足,在产品上市后,能够在第一时间获取市场反馈,排查售后问题并及时解决,降低风险;针对竞品/竞争公司比较优劣,挖掘客户使用场景和关注点;针对用户反馈找准产品定位,并挖掘新品卖点,降低试错成本。

 

3. 建立VoC系统的难点

 

无论是造车新势力还是传统车企,在建立VoC系统时都会面临诸多问题:

 

① 多源数据分析复杂

除了主流媒体平台,汽车论坛等数据源外,还有各类兴起的社交媒体平台,这些平台的数据蕴含着巨大的信息和价值;除了我们常见的文本数据,还有语音,视频等多种数据形式,这些数据处理技术要求非常高,一般企业可能并没有专业人员来处理这些复杂数据。

 

② 部门壁垒厚重

在大多数的传统企业,部门之间的数据不同步,KPI也不尽相同,协调不同部门一起工作非常困难,而影响消费决策因素众多,单链路反馈效果差,如果不能打破部门壁垒,工作进度难以推进 ,造成效率低下。

 

③ ROI难以保障

在产品上市的早期,多数企业会选择高强度曝光来带动销量,但一旦到了中后期,直接复制高曝光的打法不仅会带来投入成本的持续高涨,而且也难以见效,导致ROI严重失衡。

 

④ 客户体验洞察慢

人工的数据采集和分析不仅需要企业投入大量的精力,也会耗费非常多的时间成本,这样一来,分析结论的时效性远远跟不上市场更新的速度,体验反馈速度慢也会阻碍新客决策、老客复购,导致企业增长困难。

 

4. 如何搭建汽车VoC系统?

 

① 平台设计框架

汽车VoC系统建设利用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的“加持”提升分析结果的可信度,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,帮助产品、市场、技术、客服、运营、线下门店等各业务部门辅助决策,共同提升用户体验。

 

② 内部售后维修数据对接

VoC系统可以接入内部售后维修数据、调研反馈数据等,此类数据多为文本及各种形式的文件,甚至部分数据需要PDF转文字来设别,无论在处理还是分析方面均比较复杂,但对于企业的增长具有极大的价值。将数据接入VoC系统后,企业可以依据这些数据来进行详细的调查,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:包括受影响的车辆(年份/品牌/型号)、受影响的国家地区,受影响的汽车部位、给供应商带来的影响、季节性影响等。

 

图片来源:甲骨文《Oracle VoC Analytics: Automotive Quality Issue Detection》

 

③ 全网信源覆盖

VoC系统的数据来源包含各大汽车资讯网站/论坛(包括汽车之家、爱卡汽车、腾讯汽车、新浪汽车、凤凰汽车等)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,除此之外,还有各大社交媒体平台的用户评论信息,随着社交媒体app的兴起,许多网友会在微博、抖音、小红书一类的社交媒体平台发表自己的购买和驾驶汽车的体验,这些内容同样影响着其他消费者的购买决策。

 

 

④ 汽车指标体系

新能源汽车让原有的评价指标体系失效,企业需要建立新的评价指标体系,但什么是好车?车企的思想与用户的思想难以同步。区别于传统的产品硬件设备本身,汽车用户的需求已经从产品硬件转移到软件化、场景化的智能用户体验中。

 

八爪鱼针对不同型号的汽车,建立了全新的指标体系,包含安全性、操控表现、价格、使用成本、整体质量水平、动力表现、驾驶舒适度等15个一级指标,在一级指标下继续细分为300多个二级指标和1000余三级指标,针对汽车的每一项小细节建立反馈机制,帮助企业迅速定位问题,及时做出应对措施,通过用户体验反馈信息做可积累的持续产品改进,最终实现品牌溢价的目标。

 

⑤车评智能识别

通过对汽车垂直网站/投诉网站/新媒体平台的车评内容抓取,分析消费者对汽车的观点态度。平台对单个分析样本提取观点标签,分析观点标签的情感值,并将该数据同步列入前期构建的指标体系中。

 

⑥ 网民声量走势

通过对汽车垂直网站/投诉网站/新媒体平台的车评内容抓取,按时域、品牌、车型、情感等多维度对VoC数据进行总览分析。获取车型总体的市场VoC声量和用户情感随时间在各平台的演变情况,帮助车企抓住车评主战场与消费者心态,便于开展针对性的解决方案。

 

⑦ 竞品分析对比

通过竞品分析数据,找出本品和竞品的差异,找到自身优势并以此为突破口,加大宣传营销力度,针对不足的部分可以弱化宣传,在之后的产品迭代过程中加以改进,为新品的研发提供数据支持。

 

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系统开发团队,帮助多个汽车领域的客户搭建了VoC系统,深受客户好评与信赖,如果您对汽车VoC系统有兴趣,可以扫码添加我们的顾问微信(或者直接搜索微信号:BANXIANCEM ),预约演示。

 

 


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