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易车蓄水养鱼 高质量线索助力车企赢战“金九银十”
发布时间:2020-10-16  来源:中国新闻网  

  金九银十是每年传统的汽车销售旺季,随着经济的复苏,汽车行业也将迎来增长新契机。据中国汽车流通协会数据显示,8月中国乘用车市场零售达170万辆,同比增长9%,创下今年同比增速新高。在疫情和不确定的大环境影响下,销售线索的数量和质量,成为决定车企和经销商成绩的重要一环。作为推动中国汽车数字化营销的先锋,汽车互联网企业易车在营销和运营的双擎驱动下,打造数字化闭环,为车企和经销商带来更多高质量的原生线索,助力经销商顺利“回血”。

  蓄水养鱼,高质量线索实现降本增效

  “9月我们收到了600多条线索,其中有300条线索来自易车,占比接近一半。邀约到店率达到19%,成交转化率6.8%。在所有线索中,易车的销售线索数量最多,质量最高。”北京某自主品牌4S店销售经理表示。而在深圳宝安区的经销商则表示,尽管疫情期间线下销售都停摆了,但依靠高质量的销售线索,复工之后销售顾问都接连成单,第三季度每个月的销量环比都超过了预期。这两家经销商虽然代理的品牌各不相同,但都与易车合作,得到了高质量的原生销售线索。

  互联网时代,通过线上获得销售线索,再到线下转化成单,是汽车行业重要的销售模式。

  易车一直以来通过产品、内容、品牌等多维迭代、升级,持续优化线索质量,在服务经销商降本增效这条路上脱颖而出。QuestMobile的研究数据显示,截至2020年8月,易车APP DAU同比连续增长21个月,MAU同比连续增长22个月。

  而随着用户规模的持续高增长,易车销售线索也随之水涨船高。2020年8月,易车APP DAU同比增长42%,1-8月,易车双APP(易车+汽车报价大全)线索同比增长96.9%。整体数量增长的同时,来自易车产品体系的高质量原生销售线索绝对值和整体占比双双提高。除了销售线索量大幅提升,线索质量同样得到显著增长。2020年8月,来自易车销售线索的单店到店率同比增长125%,单店成交率同比增长93%。

  这种原生线索的背后,是经过易车资讯、评测、导购等内容,以及询价服务等“过滤”后的高意向用户,他们往往处于购车决策末期,成交意向度高,到经销商那里容易达成交易。在易车高质量销售线索的形成过程中,有内容、服务的支撑,也有精细化的运营,比如易车CDP(客户数据平台)、实效引擎的推荐等,犹如“鱼饲料”一样,让销售线索在这里养得“又大又肥”,最终完成用户的“圈、养、收”。而其背后的支撑,是易车包括行为圈层、高频运营、智能分发、效果归因、数据打通、实时迭代等六种数字化运营的能力。

  挤干水分,重构汽车营销“人货场”

  “很多电话打过去,要么停机或者不接,要么接通了是重复客户,有时候遇到根本不打算买车的人,还会被误解,这里面的水分太大。”在4S店干了6年销售的张俊表示。作为销售一线的老兵,张俊面临的问题也是很多经销商共同的难题。面向经销商做的调研显示,线索质量低、转化率低的痛点日益凸显。这其中,线索的真实性、买车意愿的程度、相关车型的匹配度,都直接影响着销售的成单。

  近两年,短视频平台、移动资讯平台以大流量捞线索的方式切入汽车市场,量虽大但这种用广告轰炸洗出来的线索往往不精准。因为被反复轰炸出来的线索,就像是被化肥催熟的“庄稼”,营养价值不高(线索质量低)。尽管量不小,但水分很大,经销商拿到这样的线索之后的实际交易成本很高。与普通商品相比,车是一个大件,需要很长的时间去决策,因此用户想进一步了解车型的时候,还会回到易车这样的垂直平台上。

  而在解决线索真实性等质量痛点上,易车的做法是以各种维度的数据形成各种维度的内容和体系,并且用大数据的特点,根据毫秒级响应的个性化推荐,精准锁定潜在用户的主要需求。通过运营和营销等手段,让用户从最初的有兴趣转化到意向阶段。可以说,易车的线索经普通用户-高潜用户-线索用户等流程产出,更像是用“农家肥”种地,线索营养价值高(质量高),进而转化率会更高。

  基于垂直平台的优势和实践,易车还将在AI智能营销的基础上,推出Yi marketing-SaaS智能产品,以持续提升线索转化率,优化到店率和成交率。Yi marketing-SaaS基于底层的数据能力,可实现对用户数据的多维收集,进而精准找到用户决策时刻,辅以实时的内容分发和效果反馈,最终做到运营效率的持续提升。

  在汽车互联网平台上,用户是人,车型是货,内容是场。泛曝光场景下,用户喜欢什么车型,平台就给他推荐什么样的广告,人跟货的结合是车找人,线索的生成路径是“曝光-点击-留资”,属于“广种薄收”。而Yi marketing-SaaS智能产品,可以做到人找车,用户喜欢什么车型,就有什么样的内容和场景来承载用户需求,通过内容、运营等手段以及人、货、场的重新匹配,提升用户与意向车型的接触、互动频次。线索生成路径是“关注-兴趣-高潜-意向-购买”,进而做到对用户线索的“精耕细作”。

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