自2018年中国车市的降速，加上消费需求的变化，产品的同质化，营销的同质化，以及生产相对过剩等原因，导致汽车市场过度竞争。传统汽车厂以4S店为核心的零售渠道体系效率低下，主要表现在营销效率低下，供应链效能低下，服务供给不足等，而大数据则可以改变目前的营销现状，将会是车企精准营销的基石，并成为驱动车企营销变革的核动力。
一，从“模拟”走向精准
挖掘核心业务数据，并合法地利用外部数据，建设企业客户数据资产库。通过各种相关数据的采集，清洗比对入库，数据加工（标签多维）、数据挖掘为应用提供服务。打通以客户全价值周期的数据闭环（难点），实现全路径，全渠道的业务流程多维度可视化数据分析平台，24小时实时地为营销情况进行诊断，实现汽车营销情况态势呈现、销售预警、分析决策的多元化服务。
二，构建汽车营销商业智能
依据业务逻辑及业务需求，汇集、分析资源，完成从感知-认知-预测-决策的完整闭环，实现主机厂营销商业智慧的构建（营销智慧大脑）。比如面对海量的客户信息及数据，靠人力及简单的系统已经不能应付。营销智慧大脑可以对海量的客户进行科学准确的筛选、识别、分析、分级、分类、管理、需求预测及互动等等，对营销活动提供支持。营销智慧大脑可能也会逐步取代一些人工受限的工作及职能，比如数据分析员，客户数据管理员等。大数据的奥妙无穷，在此有无限的想象空间。
三，构建数字化营销新场景
由于缺乏标准化的产品SKU，销售体验及交付服务等因素，汽车电商一直没有大的作为。大数据管理平台可以把传统的汽车销售，电商，新零售, 移动互联，社交网络互动等业务等进行更加深度的关联，打造更全面的线上线下的立体营销模式。将人工智能、数据安全、物联网、云计算等技术与汽车营销场景深度融合，并构建出新的营销场景，例如，老客户推荐业务是车企的高质量的获客渠道，大数据系统可以跟踪和判定被推荐客户的购买路径及情况，结合车主积分奖励系统，完成对老客户的奖励机制流程，积极推动老客户的转介绍积性。
四，构建基于大数据的业务评估改善辅助体系
大数据有很多本质特征，如多维度，全面性，关联性, 及时性等等，大数据不仅可以把业务进行量化，而且可以把业务进行关联衡量及评估。大数据应用可以对内部，经销商，供应商的业务进行科学准确的评估，协助业务流程改善，驱动汽车营销企业的内外部业务及管理变革，升级和创新。
随着大数据及其相关技术本身也在不断的迭代和更新，汽车营销数字化是一个全新的事业，都是刚刚开始，没有什么最佳实践，也没有成熟的方法论可以借鉴，需要各厂家依据自身的业务状况及特点进行规划，以业务需求为核心进行业务改善及技术解决，并逐步实施，以创造新的价值。
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