案例解析 | 汽車經銷商如何以數字化深挖保客場景，激發全局增長？

存量時代，龐大的汽車保有量市場及汽車平均年齡的增長，給汽車后市場帶來極具潛力的增量空間。據公安部統計，2022 年全國汽車保有量達 3.19 億輛，比 2021 年增長 5.81%，汽車轉讓登記數量持續增長，二手車交易市場活躍。

與此同時，伴隨著技術的發展，汽車產業正向電動化、網聯化、智能化、共享化演進，一方面為車企延展售前/售后服務鏈路提供了更多維度的增長可能性；另一方面，對汽車產業鏈的各生態企業都提出了 “以客戶為中心” 的運營主線要求與圍繞用戶全生命周期的服務場景拓展需求。

在此背景下，大中華地區某領先的汽車代理及分銷商，期望以數字技術重塑客戶管理體系，實現現有運營流程的升級與優化，為客戶的到店體驗、售后服務等用戶運營的多環節提供更優質的服務，滿足消費者對汽車及汽車后市場旺盛的需求及期待。

強烈的轉型意愿與深厚的實踐Know-how，使得該經銷商與創略科技二者一拍即合，從以 CDP 為核心的產品矩陣搭建、試運營、深度運營切入，實現以用戶運營為著力點，將數據驅動決策融入二手車增換購、售后維保場景等業務運營流程，并不斷在業務運營活動中進行迭代，持續優化客戶體驗，滿足數字化時代的市場要求。

客戶介紹：該汽車經銷商是大中華地區領先的汽車代理及分銷商。其主要專注于經營豪華及中高端品牌，提供廣泛的汽車相關服務，包括汽車美容、汽車租賃、零部件支援、保險代理、二手車、車主會、線上商城、游艇等汽車全價值鏈業務；經營超過 100 家 4S 店和城市展廳，年服務汽車數量 1,000,000 +。

為了能夠在多場景化的運營鏈路中給予客戶一致的服務體驗，其通過上線以CDP 為主的技術產品體系將散落于 CRM、線索中心、保代系統等多個系統中的用戶數據連接起來，為大幅度提高數據的流程效果與價值奠定基礎，驅動將用戶數據運營鏈條打造成有組織、全流程的實時性運營體系。

該汽車經銷商期望以此為起點解決當前營銷方式單一、觸達效率低等問題的同時，為滿足全流程、全場景下的用戶需求與服務體驗攢下豐富的數據經驗與運營能力。

圍繞其實際的應用場景與戰略目標，創略科技為其打造了聚焦業務與用戶雙視角的場景運營體系，在 CDP 的加持下，基于整體戰略規劃與運營思路打造靈活性強的自動化、智能化運營能力，主要分為四步：

1）全面盤點業務狀況，厘清構建路徑

從數據和用戶雙視角出發，明確其汽車數據的運營是為了各場景用戶體驗的連貫，能夠持續以數據發現、挖掘用戶需求。

為此，基于該汽車經銷商運營服務客戶的生命周期，創略科技首先對關鍵業務相關的核心數表進行了全面盤點，確定了核心數據項的范圍。同時，針對其汽車咨詢試駕、選擇購買、用車養車等關鍵業務階段梳理有價值的用戶數據項，就業務過程涉及到的人、車、顧問、門店及其之間產生的一眾干系，以業務運營活動主線梳理成表達成一致理解與認知，從而據此規劃與構建運營體系。

2）聚焦業務賦能，搭建數字化運營體系

針對已盤點的數據結果和共同認知，聚焦其汽車業務中重點關注的業務目標與運營需求做規劃與落地。

從該汽車經銷商企業級與門店級雙層架構出發，創略科技基于業務運營活動主線搭建了用戶標簽體系與數據指標體系，并通過 One-ID 創造豐富且標準統一的用戶身份、行為軌跡等信息，構建全流程視角下的用戶運營體系。例如，根據用戶行為數據(如消費間隔、消費頻次、消費金額)計算用戶對門店的價值，匯總加權獲得企業級用戶整體價值，方便門店及集團都能對其管轄范圍內進行個性化、精準化、智能化運營。

同時，將梳理之后的搭建路徑與運營策略實施于以 CDP 為主的技術產品體系搭建中，降低該汽車經銷商內部各個層級人員的理解與使用門檻。

3）場景閉環驗證，讓數據發揮業務價值

落地與搭建以 CDP 為主的技術產品體系，主要是為了賦能業務，而要驗證其價值亦需要以關鍵場景的落地效果做評估。

綜合當下汽車行業的發展態勢與該汽車的運營重點，選擇售后/銷售業務（4 個關鍵業務場景）為主線進行線下門店的試點運營，下面以流失回廠客戶激活場景的閉環運營流程構建為參照，數據如何收集、運用以及驅動決策：

● 確立流失回廠客戶激活目標：數據具備精準傳遞、匹配用戶需求的能力，要運用數據實現對業務場景的干預目標，首先要確定此業務場景最重要的目標：召回流失用戶，定義范圍是超過一年未回廠；

● 客戶分層分群與洞察運用：為了準確分析一年未回廠的用戶需求，需要就前期對業務場景內用戶行為、過程及結果積累、記錄的數據進行分析，從而于 CDP 內描繪、還原此范圍內流失用戶的旅程路徑、關系互動等。基于此，針對流失用戶路徑和行為痛點總結流失原因，為制定流失用戶召回策略提供決策依據；

● 制定用戶運營策略并執行：在確定好目標受眾之后，針對不同類型的流失用戶推送不同的保養信息、維修產品以及服務內容等，再一次喚醒激活流失用戶。此時期 ，亦能應用融合了車主特征維度、售后消費數據、車主貢獻金額折算等一系列數據的用戶價值模型，使運營策略得到更高效地執行，實現流失用戶的召回，使售后維保貢獻率提升 20 %。

● 基于用戶反饋數據進行迭代：基于整個運營流程，當用戶在該汽車經銷商的企業微信/公眾號等觸點與產生交互后，可再次根據用戶特點與流程反饋數據，運用自動化營銷流程進行私域的有效互動與引導，并不斷通過規則配置和算法模型的優化持續吸引流失用戶，達到場景目標。

精細化場景運營的本質，就是針對場景中不同需求的用戶提供個性化的觸達與服務，而這即有賴于數據及數據運營能力，更是對數字化平臺性能與成熟度的高要求，需要具備全鏈路的實時性數據響應的同時提供高效的推送支持，更需要在搭建前期就汽車行業數據集成的方法論通過技術產品構建及落地的過程融入該汽車經銷商的運營場景。

4）聚焦場景運營，深度挖掘數據價值

以關鍵運營場景的效果價值為參照，該汽車經銷商著眼于更多的場景運營，以全流程、全場景的視角關注企業如何采集、沉淀、應用數據的能力，以及場景運營中如何基于數據發揮企業的特有優勢。

通過打通分散于各個觸點渠道的數據，其構建起數據能力基建，在場景運營中逐步完善用戶數據標簽與分層模型，將自動化、智能化的運營延伸到二手車增換購、售后維保等更多的業務場景。

基于數據運營能力，其具備以數據驅動、駕馭復雜場景的能力，降低了運營不同區域、不同門店、不同場景用戶的運營成本，提高了針對高價值、高意向用戶群體的識別與運營能力。另外，維系與召回了基于集團及門店雙視角的流失用戶，進一步就用戶體驗展開分層的深度運營。