数据时代下的购车用户与行为丨AI时代汽车全域营销实战手册

前言

2024年，主流车企推出了150个全新车系，短视频平台上每天至少一场新车发布会直播。不仅如此，每周车企都会发布一个让老车主捶胸顿足的价格，让“等等党”开心不已。

上新更快、价格更宜人，汽车仿佛已经变成了一个“大件快消品”。但是，在其他消费行业屡试不爽的新品策略，却始终难以根治车企真正的获客难题：动辄2个月的选购周期里，用户们去垂直车媒平台、社交平台和车友群获取信息，对传统短信和电话销售的抗拒也远比过去更为强烈。

相对应地，卖车的“老套路”逐渐失灵，车企如何找到新的营销路径成为燃眉之急。汽车之家联合瓴羊、一财商学院共同发布《数据突围：AI时代汽车全域营销实战手册》，本文结合报告中的数据和案例，从消费者的购车行为、车企困境以及数字化营销转型三个方面，剖析汽车营销面临的关键问题，以及数字化给汽车营销带来的转型拐点。

一、车市：6成是老客，其中9成想尝新

谁是汽车的主流消费者？

商务部数据显示，2016年，汽车消费者新客（即首购用户）比例占据70%，是绝对的主流购车人群。但近年来，老客（即增购、换购用户）成为购车主力的趋势愈发明显，2023年老客购车比例达56%。汽车之家研究院预测，在2024年汽车以旧换新政策推进下，这一比例预计增长至 60%。

老客成为当下汽车市场的主流消费者，他们的消费特点是什么？

相比新客，他们更懂汽车。底盘、ANC（汽车主动降噪）等专业术语他们门儿清，比起销售生动的描绘，他们更信参数。

相比车企，他们更懂自己。喜欢大车还是小车？需要新能源还是油车？拥有过一部车之后，他们更懂自己需要什么。

他们会复购第一部车的品牌吗？汽车之家研究院调研显示，90%的老车主对其他品牌有购车意向，59%的老车主明确增换购时不会选原品牌。背后的原因可能在于，新车层出不穷，“尝新”也成为车主的新期待。

二、40选1，消费者买车更纠结了

2024年，大部分消费者买车备选名单更长了。

汽车之家研究院数据显示，新能源车消费者平均浏览车系数量从 2023 年的 40 款增至 2024年的 42 款，既看新能源又看燃油车的消费者浏览的车系数量从2023年的38款增至40款。

卖车难，选择更难。消费者会从约40款备选车型名单中，选出五到六款进行深度对比，最终留资的大概率只有一到两款车型。从“两者都看”的消费者类型来看，他们并没有因为备选名单变长，给更多车企留下联系方式。在选择的过程中消费者到底经历了什么？

相比问销售，消费者更相信自己研究。

汽车之家研究院调研显示，消费者从海选到最终订购，平均用时2个月，他们有超过一半的时间会花在线上看车阶段。在从海选到确定意向的一个多月中，消费者需要浏览大量的汽车类内容，但一旦做完了线上调研的工作，决定前往线下看车之后，他们往往会在两周内完成订购。对于留联系方式这种行为，他们保持谨慎。

这无形中让车企卖车变得更难。为了从众多汽车品牌中脱颖而出，车企要么选择推出更多产品，要么努力整合供应链为消费者创造更好的价格，但现实是车企们两个都得卷。新车越来越多、价格越(参数|询价)来越便宜是近两年汽车市场的主旋律。

三、三分之一上市车企，卖一台亏一台

从销量来看，新车更好卖是一个不争的事实。2024年全新车带来的销量为242万辆，是2022年的近2倍，占乘用车总销量的比例也从2022年的6.4%提升至2024年的10.4%。在新车越来越多的背景下，一个全新车系想要出圈堪比明星出道。

深蓝汽车CEO邓承浩在中国电动汽车百人论坛上发言称：以前我们认为一个好的产品已经OK了，但是现在一个好的产品跟一个好的流量的结合非常重要。也就是说，对于车企来说，好产品已经变成基础分，在达到基础分之后能否引发用户讨论，才是成为爆款的关键。

要吸引更多的讨论，车企还有一个选择，那就是卷价格。

从不同品牌类型来看，合资品牌、中国传统品牌都被拖入了价格战，就连以往被视为保值神话的豪华品牌也被拖入价格战的漩涡，2024 年，中国独立新能源品牌的平均零售价降低了 12.7%，豪华品牌平均零售价降了5%。

以往以品牌定价的中国汽车市场，如今逐步向以成本定价的方式转变，品牌溢价率越来越低，行业整体的利润下滑不可避免。

行业销量不断增长的背后，整体利润率已经连续四年下跌。国家统计局和乘联会数据显示，2020-2024 年，中国汽车市场乘用车销量从1928.8 万辆增长至2289.4 万辆，但汽车产业利润率却从 2020 年的 6.2% 下降至 2024 年的 4.3%。

汽车之家研究院通过分析15家中国上市车企2024年前三季度的财报，发现2/3 单车利润不超过 5000 元，以新势力为主的5家车企，仍然处于“卖一台亏一台”的现状。哪怕不缺销量的车企，为了更大的市场份额，也甘愿降低溢价空间。

四、多维数据让车企更懂消费者

在残酷的竞争环境下，车企想要降本增效，除了从供应链入手，还可以借助AI和数字化在营销侧实现更加精细化的运营，捕捉来之不易的销售机会。相比传统的电话和短信，数字化可以让车企实现更多维的用户洞察，让车企跟上消费者的需求变化。

在老客成为汽车市场主流消费者的背景下，消费者比以前更了解自己的购车需求，但是车企想要了解消费者却变得越来越难。在瓴羊和汽车之家的联合解决方案中，更精准的用户画像与VOC分析成为主要解法。

多维用户标签，让车企更懂消费者

通过数据资产沉淀，车企可以掌握更丰富的用户标签，实现用户标签数量从20到500的跃迁，例如当行业内普遍以“购车周期”为用户分层打标时，多维用户标签可以帮助车企了解到“用户兴趣”，让车企的营销动作变得更精准。这一过程可以在保护用户信息的前提下完成，在瓴羊和汽车之家的联合解决方案中，针对用户数据的隐私问题，可以通过加密计算实现“数据不出域”的安全协作。

结合VOC深度分析洞察消费痛点

相比以往仅通过购买意向区分的用户画像，车企可以通过VOC（通过调研、访谈、数据分析等方式收集到的用户真实需求、痛点、期望和反馈）的深度分析，发现客户对产品和服务的满意度、期望以及存在的问题。结合VOC的多维数据，车企可实现服务的个性化。

当车企实现了更精细化的用户洞察之后，在转化端则可以持续深耕用户价值。

五、车企数字化营销命门：线索价值、转化效率

从某国产品牌的数据来看，汽车行业线索成交转化率大约在3%。以前车企扩大销售战果的策略是寻找越来越多的线索。但在线索越来越难搜集的存量市场里，车企需要思考剩余97%的线索应该如何实现转化。通过报告中的车企营销转型案例，我们发现AI和数字化可以从线索评级、门店转化两个方面帮助车企深耕用户价值。

线索评级识别高潜线索

线索评级以 AI 算法为核心，将融合后的多维数据转化为用户意向评分，为车企提供清晰的潜客评估。这种基于评分的分层管理可以让车企更高效地分配营销资源。例如通过大数据分析精准识别冷线索状态变化，识别到高意向用户后再安排邀约专员跟进，就可以实现冷线索池的持续转化。

门店转化效率的长效优化

除了在线索端实现精细化识别，数字化可以让车企在营销资源的匹配上更加智能。例如进一步对销售人员综合评分，可以将更高质量线索给到与客户沟通意愿高的销售。某车企通过线索与销售的高效匹配将线索转化率提升超过30%。同样作为营销资源的门店陈设，也可以实现与消费者的智能匹配，例如利用定位技术和数据分析工具，分析各区域的吸引力和客户关注度，并通过热力图呈现，帮助车企优化门店布局，提升重点车型的转化效果。

后记：

此外，《数据突围：AI时代汽车全域营销实战手册》深度分析了9个汽车品牌在营销侧的数字化转型策略，围绕用户购车旅程中的九大关键节点，分别提出对应的数字化转型方案，同时也为车企如何更好地适应AI时代提供了建议。在汽车营销的AI应用愿景下，AI负责创造更多可能性，数字化负责建设基座。瓴羊副总裁甄日新认为，AI平稳落地的前提，是健全的数字化环境和高质量的数据准备。

进入2025年，车企面临的竞争压力仍未缓解，一部分车企先动起来，用AI和数字化迎接行业挑战。这场变革恰如硬币两面：一面是数字化与 AI 大模型赋予的动力，另一面是组织惯性织就的阻力。谁能率先打破部门墙、构建数据驱动的敏捷体系，谁就能在汽车营销下半场赢得入场券。

来源：汽车之家