揭示消费者身世的大数据浪潮

何马克 德勤中国汽车行业管理咨询领导人、合伙人

大数据所带来的趋势会影响解决方案的制定，利用大数据来分析不同领域的消费者，不同的数据会起不同的作用。如何把有效数据协同一体，挖掘出更有用的信息，这就是大数据的价值体现。真正掌握大数据，就意味着掌握了消费者的消费密码，能够有效利用数据分析消费者购买产品的思维方式，甚至可以了解消费者在哪个阶段出于哪种思考而产生的购买行为。

我主要谈一下大的趋势，大数据可能是这些大趋势的驱动因素，同时也可能会给这些大趋势带来解决方案。合作是非常重要的，可以帮助我们更好地了解产品，更好地在价值链上提供帮助。

现在的市场动态重要的是年轻一代。中国有3亿年轻人，他们都有购买汽车的计划。我们注意到，在全世界都有这样的潜在消费者，在未来有购买汽车的潜力，但是如何驱动未来的企业，像长安这样企业在当中受益呢？长安有非常好的前景，为什么还有一些人不愿意购买长安汽车呢？

第一点，主要是他的支付能力有限。中国的交通模型是非常成熟的，可以很好地部署交通方式，比如说在汽车的使用方面，以及在数据使用的模式方面。

第二点，如何体现汽车品牌？购买汽车的循环周期是怎么样的？这对于年轻一代是非常重要的，比汽车本身的性能还重要。如何提高用户体验，对于帮助人们更好地选择、购买汽车是非常重要的。

最后一点，在中国还关系到互联的问题。现在中国有3亿人用手机，中国的年轻一代跟世界上其他的年轻一代并没有区别，我自己也喜欢用不同的应用。在中国可以看到，很多用户更愿意使用移动互联网或者手机来进行交流。我们有BAT也进入了传统的供应链。

另外，从整车厂内部的角度来讲，整车厂不知道到底应该在哪里做广告，应该怎么样来接触客户，怎么样来为每个用户传递所想要的信息。如果看一下整个信息传递周期的话，会发现在这里有不同的信息孤岛。大家可以看到，不同的职能、不同的功能、不同的信息都存在孤岛。比如说营销部门、经销商都是独立的。中国的经销商与国外是完全不同的。在国外，只有40%的消费者对经销商的体验是感兴趣的，愿意从经销商那里购买；但是在中国，这个数据可能会达到60%，所以说中国的经销商是非常重要的。而怎样来传递信息呢？特别是对于那些想要买车的消费者来说，如果他们从不同的渠道商购买汽车的话，我们怎么样传递经销商的信息呢？对整车厂来说，在这一领域做了很多的项目，做了很多关于客户分析方面的项目，包括大数据，我觉得更多的是关注思维方式的改变。到底哪些数据是消费者更为关注的？我们把不同的数据用于不同的领域，比如说有一些数据用在销售方面，有些数据用在别的方面，或者整个生命周期。

同时，汽车里面有不同的联网设备，通过这些设备与客户建立联系。但是我们怎么协调这些信息，要收集哪些信息，到底怎么样反映，以及怎么样来获取这些数据的价值？否则的话，大数据的价值就没有充分挖掘出来，有了数据而不能很好地利用，这就是一个问题。我觉得更多是小数据，不仅仅是单纯的大数据，大数据就像房子一样，可以提高客户的体验。

我们需要知道客户的观点，也就是说，要知道客户需要的是什么。如果客户去淘宝的话，淘宝就会知道，汽车之家也是如此，会收集客户的购买行为，然后卖给主机厂。这些数据是非常重要的，如果对他们进行分析的话，可以进行精准的销售。实际上，不仅仅是经销商有这样的渠道。实际上很多媒体，还有微信、微博等都可以反映出消费者的购买行为。通过这样的一些信息，可以知道这个客户，也可以根据客户的具体偏好，给他推送他所喜欢的品牌车辆。

我们不仅仅说融资等各个方面，我们也会讲数字营销。比如说可以利用百度的一些关于用户的购买行为，与实际的购买联系在一起，或者通过消费者用手机，利用移动互联网上网留下的一些信息，来向用户进行推送。大数据不仅仅是买卖或者销售，大数据可以让我们更好地理解消费者的行为和要求，然后可以激发消费者的购买行为。有很多成功的厂商，他们会根据大数据来向消费者推送一些消费者非常感兴趣的汽车广告等。

我们有很多的投资，有很多的产品，有很多面向未来的功能。对于汽车厂商来说，如果你的这些设计不能很好地反映客户的需求，那你未来的这些投资可能就会浪费掉。可以说，在汽车里面，比如说像长安汽车里面有GPS和百度地图联系在一起，也就是说，现在你的汽车可以成为你的朋友，而且会帮你避免一些问题。比如说超速，会有系统提醒你太快了，要求你减速，或者有时候你在转弯的时候，它也会提醒你进行调整。另外，也会帮助你调整一些压力等。这些都是一种个性化的数字化服务，通过这些服务，也可以为车辆增加更多的功能。

现在存在很多无效工作，特别是整车厂内部不同的部门之间缺乏沟通，导致效率不够高。对于整车厂来说，需要知道用户整个购买的经历是什么？通过大数据就可以了解用户决定购买一辆车之前，整个经历的思想历程是什么。

现在对于消费者来说，他们希望表达自己不同的观点，也希望通过购买车辆来体现这一点，他们需要的是个性化。这里的关键就是要小数据，而不是大数据，不是说所有的数据收集过来，而是要有针对性的小数据。90%的整车厂可能都不太了解用户的真正需求，他们并不像互联网一样了解用户的需求，而我们可以利用这个数据来更好地了解消费者的需求。同时，我们要有自己的愿景，然后开始做并不断地升级，让机构内不同部门的人利用大数据来进行销售。

第三，要建立相应的技术，建立相应的流程，组织相应的人员来具备这样的分析能力。

第四，要与其他合作伙伴一起进行产品及服务的创新。可以说，互联网公司是用一种全新的方式来接触用户的，充分利用互联网跟踪用户，来增加用户对品牌的黏度，最终让他来购买我们的产品。

我们到底怎么利用“互联网+”带来的机会？路线图是什么呢？我们首先要从基本的情况开始，更多的是思维方式的转变，以一种不同的方式来接触客户，从过去传统接触客户的方式中跳出来，利用互联网、大数据了解客户的一些需求。大数据可以体现在各个方面，而且我们也可以知道消费者平时出现的一些习惯等。

嘉宾问答

Q：请问余成龙博士，您刚才谈到4.0时代的核心是用户，这是一个很新颖的观点，因为说到“工业4.0”，大家首先感觉是一个制造的概念。为什么在制造的概念里，您还是认为用户是核心？或者说在整个制造环节，从研发、生产到销售、售后服务，包括管理环节，是如何在每个环节都能够体现出用户是核心的呢？

余成龙：用最简单的逻辑来讲，不管是工业4.0也好，哪怕是进化到10.0、100.0，作为一个企业来说必须要生存，而生存的根本就是用户。如果没有用户买单，哪怕这个企业跑得比别人快，但用户不买单还是没有用，所以任何一个出发点或者考虑的基本点还是用户。

从各个环节来说，有广义用户和狭义用户之分。广义用户，实际上在企业内部，每一个员工、每一个环节都是一个用户，包括我要提供一个报告，我给谁看？一定要想他的诉求是什么？他要解决什么问题？我能给他什么帮助？我觉得这也是一个用户的概念。第二就是作为一个企业，向外界提供的产品，也一定要考虑我能给他们提供什么？他们为什么买单？这样才能让我们更好地生存发展下去，这是一个广义的概念。第三，在我们的每个环节，以营销环节为例，我们关注用户数据的挖掘，我们现在都在做线下的研究、线下的访谈，过去都采用这种模式。而现在过渡到了线上的数据，对网络上的数据进行采集、清洗甚至挖掘。回过头来，比如汽车之家在自己拥有非常庞大的线上数据的情况下，为什么还要做线下的访谈呢？这实际上是要把数据做一个匹配，才能知道用户的真实需求。他的消费行为，包括在消费行为实现的过程当中，是如何产生偏差或者转移的？这就是我们对于数据、对于4.0的一个理解。

Q：请问余成龙博士，现在说起大数据，大家都会联想到营销，感觉营销跟大数据的关联好像更紧密。您介绍说长安对大数据的运用是贯穿在整个产业链的，您能不能谈一下，消费者的数据，基于营销的数据，在上游或者下游其他方面，在看上去跟用户关联比较远的环节，有什么样的用处？

余成龙：我所在的部门在公司内部算是一个相对独立的第三方监测机构。我们现在一个监测大概是1万多个用户，在中国这个区域，起码全年52周只有2周不做监测，因为春节和国庆邀约不到用户，基本上每周的周末是排满的，因为用户平时没有时间，基本上是周末，所以每周都有N多个市场采访。

第二，现在产品的研究，在汽车界用得比较多的方法，主要是一些因子分析和聚类分析，这是一些用得比较深的理论和方法，都需要逐年的累积和线下大量采集，才有可能形成结论，包括全过程的市场。现在通过线上数据的匹配，至少是采集，然后进行到清洗，数据本身是要清洗的，其次还需要进一步挖掘，包括文本的挖掘。(www.xing528.com)

这些做完以后怎么用呢？第一，现实的战胜客户和原来到底有什么偏差？是原来设定的偏差，还是实时产生的偏差以及转化的偏差是怎么样的？第二，在线上关注度排名可以看到，这个排名和原来广宣层面的动作是如何关联的？是不是产生了效果？用户的是怎么做的？心中是怎么想的？这也是起到的作用。第三，用户的需求，我们进行了未来的挖掘工作、建模工作，甚至定制化研究，而不是线下一对一邀约。用户开车两个小时到指定地点，我们原来也采用过，也许将来就在网络上深访。还有一个监测行为，就是质量监控。我们的呼叫中心进行过电话访谈，相信每一位用户都接到过这样的电话，心情稍微好的可以说两句话，有事的就直接挂了。但是网络上面的问卷，相对而言稍微有点耐心，能给出3～5分钟的回答时，而且其回答的真实性和有效性与电话访谈得到的答案是不一样的，我们已经发现了这个问题。这方面对于质量的监控，对于战胜客户，对于区域销售，对于各种指数，对于几个月后销售的指征，包括品种调配，确实是方方面面的，也可以说集中呈现的就是营销。

Q：请问韩松先生，作为互联网企业的代表，一手抓大数据，一手抓企业的合作，大数据在汽车行业的运用中，在整个汽车产业链从研发、生产制造到营销、售后服务的过程中，您感觉到哪些方面的需求最多？哪些需求走在前面？有没有重点、非重点？有没有先后顺序？

韩松：现在大数据应用的阶段，最早是来自于营销端；马上跟进的是消费者满意度调研跟踪，通过口碑、互联网的调研方式，很快就能掌握到消费者对产品的满意程度；第三个阶段，是基于产品初期研发，这个不是从设计开始的，更多的是基于参数配置，去看怎么满足消费者的需求；再往后会深入到产品最早的原型研发。这是大数据在主机厂的应用过程，从最开始营销到消费者的满意度，再到产品的规划三个阶段。

难点主要有两个。一个是合作之间的，大数据如果分散在各个数据公司当中，是没有任何价值和作用的。比如说我们有车主的购车信息，腾讯有社交信息，淘宝有上网消费信息，各种信息分布在各个人的手里，都不能发挥足够的作用，而是需要大家都以透明、开放、协作的心态，把这些数据拼接在一起，才会呈现出一个完整、立体的用户画像。现在主机厂需要迈的步子更大，因为大部分跟我们合作的主机厂都有顾虑，觉得这些是我的核心数据，是消费者的真实数据，能不能跟互联网公司共同研究？这是现在看到比较大的一个难点。

第二个难点是，一旦大数据的合作应用开始了，对主机厂原有的组织机构、流程、运用体系是有冲击的。可能要求主机厂的反应更快，因为大数据的研究结果就在两三个月之内有用，过三个月消费者变了，那之前的结论就完全是错的。这需要主机厂在营销应对上，甚至在产品的匹配上有快速反应的机制。而这个机制现在还不完全具备，我们跟长安的合作，包括与上汽也有过接触，都有这方面的尝试，但是很多车企由于传统的结构，即便是从大数据的合作看到一些端倪，但是它的体系、生产制造方式是不能充分应用到大数据的结果的。

Q：请问何马克博士，德勤是全球知名的管理公司，业务遍及全球，就您所了解的现状，中国大数据的应用，在汽车行业的应用，跟国际先进水平相比处于什么样的阶段？有什么自身特点？

何马克：我想第一个方面，如果我们看一下过去30年汽车行业的话，大数据主要是运用在产品方面，我们负责质量的同事非常希望利用数据来解决问题，提高产品性能。谈到销售人员的话，可能相对少一些，我可能会花费100元来买大数据，以提高用户的体验，不仅在研发方面，还有在其他方面。

如果与国际比较的话，很显然在中国市场有不同的监管环境、不同的技术、不同的渠道，像微博、微信等。车企必须把所有这些渠道整合起来。中国是不同的，从这个角度看，BAT是非常发达的，也就是说中国已经在某些方面取得了领先地位。如果谈到和顾客互动的话，可能中国顾客需要更多的互动，更好地利用这个数据了解中国特有的顾客。

最后我们要保证，从文化上，要更多地了解大数据的含义，需要更多的合作。车企可能想有控制感，可能更要参与合作。我们要在社交媒体平台上多了解消费者的意见，从市场上看能得到消费者什么样的反馈。大家都在上网，都在网上分享各种信息，把这些信息采集起来促进月度销售等，中国在这方面做得挺好，能够给其他地方带来启示。

Q：请问余成龙博士，互联网企业怎么和主机厂进行合作？包括数据怎么共享？不同的行业怎么打通？刚才韩松先生说在这方面主机厂应该有更多的工作要做，这是什么含义呢？我们应该更主导还是说应该更开放？怎么样在合作中把这个事情做好？

余成龙：一定要除去主导，应该是更主动。数据其实是有价值的，可以进行商业上的一些合作。谁想去用好？谁想主动用好？就应该发挥主动精神。作为一个商业合作的基础，相信都能够发现自身的短板，也能够更好地进行数据匹配。

第二，开放。我也问过汽车之家的韩总，说我们跟你们合作以后，会不会对我们和其他互联网企业的合作产生影响？当时韩总说没有问题，实际上我们发现，这种合作只要开放，通过各方的一起联动，就能形成倍增效应，而不是互相损害的效果。

Q：能否请韩松先生和何马克博士谈一谈，在合作当中感觉到的困难、障碍，包括法律上的障碍，还有合作方的障碍等？

韩松：首先要解决大数据合作过程中可能有的信息泄漏的问题。我们跟其他公司的合作，本着一个原则，那就是用户的信息是加密的，任何一方都看不到用户的真实信息，包括姓名、手机号、身份证号这些基础信息，完全是在加密状态下的匹配，这个从目前来看没有任何法律风险。更不会购买任何信息，而是把个人信息不同的面拼接在一起。

我们为什么需要合作？汽车之家每天PC端和移动端的访问用户数是1700万人次，记录的数据条数过亿，如果没有跟主机厂或其他公司合作的话，对于我们来讲这些庞大的数据本身就是一个负担，我们不知道以什么样的规则、什么样的逻辑来清洗、筛选这些数据。这实际上相当于主机厂给了我们一个命题作文，需要这些人在过去什么时间的什么数据，就可以从大数据库里面抓取出来，跟主机厂一起分析。如果没有人给我们这个信息，我们根本不知道该抓什么。

何马克：如果有人领先的话，那么最终顾客会受益，我想最终是由顾客决定这样的合作。顾客最后由谁来提供服务？15～20年以后，未来的交通会有一个非常好的前景，可能会有无人机、自动驾驶，到时候互联网会成为非常大的威胁。

另一方面，大家还是要合作，要使用用户大数据，知道如何来敏锐地了解驾驶的体验，这个是非常重要的。昨天一个车企推出了一款车，也谈到了数据安全和隐私，所以车企不能让别人来触碰他们核心的数据。驾驶有多快？自动的时间有多短？你想想一辆车开出重庆，这些数据对车企来说，是独立拥有的，有些是非常清楚的。但是总会有很多数据是可以分享的，通过与互联网公司的合作，会获得很多的利益。

Q：请何马克博士再给我们简单讲一下，您觉得在合作中有没有明显的障碍和困难？在数据开发合作中，厂商和互联网企业的合作，以及与用户之间三者的关系，有没有较大的困难？

何马克：我想最大的问题，就是车企不了解他们真正想要什么。这个愿景不清晰，是因为有不同的部门，有很多独立的部门，都有不同的观点和想法。很多车企仍然相信产品是核心的驱动因素，好像别的都不重要，这是一个最大的因素。但是我想如果他们不知道自己真正的意愿，就不能达成一致意见。就像其他的合作一样，双方都应该有信任感，长安给我们树立了非常好的榜样，我们通过一些小事慢慢积累信任。

大家也提到数据的隐私，在合作的过程中不能损害顾客的利益，这是非常重要的。在这之后，经销商和车企还有一些交易，是不是经销商的利润率会降低？还有售后又是怎么样的？这些可能都要规划考虑。还有提供数据的服务，这个互联网公司都是要提供的。

Q：请问韩松先生，以汽车之家为代表的汽车网站现在的数据价值到底在哪里？

韩松：首先是用户的数量，这是做大数据的基础，必须要有海量的数据。我们每天的用户数，包括汽车之家两千多万的注册用户，以及70万的认证车主，这些数据源是保证大数据的价值基础。另外，我们有了这些用户，记录了哪些行为？汽车之家从一个用户最开始关注车，到选车、用车，关注他的整个消费生命周期，只有把消费者在各个环节的行为数据，包括互动数据、交易数据拼凑在一起，才能形成一个完整的画像。这就是数据价值的两个基础，一个是数据量，一个是数据的完整性。