數據時代下的購車用戶與行為丨AI時代汽車全域營銷實戰手冊

前言

2024年，主流車企推出了150個全新車系，短視頻平臺上每天至少一場新車發布會直播。不僅如此，每周車企都會發布一個讓老車主捶胸頓足的價格，讓“等等黨”開心不已。

上新更快、價格更宜人，汽車仿佛已經變成了一個“大件快消品”。但是，在其他消費行業屢試不爽的新品策略，卻始終難以根治車企真正的獲客難題：動輒2個月的選購周期里，用戶們去垂直車媒平臺、社交平臺和車友群獲取信息，對傳統短信和電話銷售的抗拒也遠比過去更為強烈。

相對應地，賣車的“老套路”逐漸失靈，車企如何找到新的營銷路徑成為燃眉之急。汽車之家聯合瓴羊、一財商學院共同發布《數據突圍：AI時代汽車全域營銷實戰手冊》，本文結合報告中的數據和案例，從消費者的購車行為、車企困境以及數字化營銷轉型三個方面，剖析汽車營銷面臨的關鍵問題，以及數字化給汽車營銷帶來的轉型拐點。

一、車市：6成是老客，其中9成想嘗新

誰是汽車的主流消費者？

商務部數據顯示，2016年，汽車消費者新客（即首購用戶）比例占據70%，是絕對的主流購車人群。但近年來，老客（即增購、換購用戶）成為購車主力的趨勢愈發明顯，2023年老客購車比例達56%。汽車之家研究院預測，在2024年汽車以舊換新政策推進下，這一比例預計增長至 60%。

老客成為當下汽車市場的主流消費者，他們的消費特點是什么？

相比新客，他們更懂汽車。底盤、ANC（汽車主動降噪）等專業術語他們門兒清，比起銷售生動的描繪，他們更信參數。

相比車企，他們更懂自己。喜歡大車還是小車？需要新能源還是油車？擁有過一部車之后，他們更懂自己需要什么。

他們會復購第一部車的品牌嗎？汽車之家研究院調研顯示，90%的老車主對其他品牌有購車意向，59%的老車主明確增換購時不會選原品牌。背后的原因可能在于，新車層出不窮，“嘗新”也成為車主的新期待。

二、40選1，消費者買車更糾結了

2024年，大部分消費者買車備選名單更長了。

汽車之家研究院數據顯示，新能源車消費者平均瀏覽車系數量從 2023 年的 40 款增至 2024年的 42 款，既看新能源又看燃油車的消費者瀏覽的車系數量從2023年的38款增至40款。

賣車難，選擇更難。消費者會從約40款備選車型名單中，選出五到六款進行深度對比，最終留資的大概率只有一到兩款車型。從“兩者都看”的消費者類型來看，他們并沒有因為備選名單變長，給更多車企留下聯系方式。在選擇的過程中消費者到底經歷了什么？

相比問銷售，消費者更相信自己研究。

汽車之家研究院調研顯示，消費者從海選到最終訂購，平均用時2個月，他們有超過一半的時間會花在線上看車階段。在從海選到確定意向的一個多月中，消費者需要瀏覽大量的汽車類內容，但一旦做完了線上調研的工作，決定前往線下看車之后，他們往往會在兩周內完成訂購。對于留聯系方式這種行為，他們保持謹慎。

這無形中讓車企賣車變得更難。為了從眾多汽車品牌中脫穎而出，車企要么選擇推出更多產品，要么努力整合供應鏈為消費者創造更好的價格，但現實是車企們兩個都得卷。新車越來越多、價格越(參數|詢價)來越便宜是近兩年汽車市場的主旋律。

三、三分之一上市車企，賣一臺虧一臺

從銷量來看，新車更好賣是一個不爭的事實。2024年全新車帶來的銷量為242萬輛，是2022年的近2倍，占乘用車總銷量的比例也從2022年的6.4%提升至2024年的10.4%。在新車越來越多的背景下，一個全新車系想要出圈堪比明星出道。

深藍汽車CEO鄧承浩在中國電動汽車百人論壇上發言稱：以前我們認為一個好的產品已經OK了，但是現在一個好的產品跟一個好的流量的結合非常重要。也就是說，對于車企來說，好產品已經變成基礎分，在達到基礎分之后能否引發用戶討論，才是成為爆款的關鍵。

要吸引更多的討論，車企還有一個選擇，那就是卷價格。

從不同品牌類型來看，合資品牌、中國傳統品牌都被拖入了價格戰，就連以往被視為保值神話的豪華品牌也被拖入價格戰的漩渦，2024 年，中國獨立新能源品牌的平均零售價降低了 12.7%，豪華品牌平均零售價降了5%。

以往以品牌定價的中國汽車市場，如今逐步向以成本定價的方式轉變，品牌溢價率越來越低，行業整體的利潤下滑不可避免。

行業銷量不斷增長的背后，整體利潤率已經連續四年下跌。國家統計局和乘聯會數據顯示，2020-2024 年，中國汽車市場乘用車銷量從1928.8 萬輛增長至2289.4 萬輛，但汽車產業利潤率卻從 2020 年的 6.2% 下降至 2024 年的 4.3%。

汽車之家研究院通過分析15家中國上市車企2024年前三季度的財報，發現2/3 單車利潤不超過 5000 元，以新勢力為主的5家車企，仍然處于“賣一臺虧一臺”的現狀。哪怕不缺銷量的車企，為了更大的市場份額，也甘愿降低溢價空間。

四、多維數據讓車企更懂消費者

在殘酷的競爭環境下，車企想要降本增效，除了從供應鏈入手，還可以借助AI和數字化在營銷側實現更加精細化的運營，捕捉來之不易的銷售機會。相比傳統的電話和短信，數字化可以讓車企實現更多維的用戶洞察，讓車企跟上消費者的需求變化。

在老客成為汽車市場主流消費者的背景下，消費者比以前更了解自己的購車需求，但是車企想要了解消費者卻變得越來越難。在瓴羊和汽車之家的聯合解決方案中，更精準的用戶畫像與VOC分析成為主要解法。

多維用戶標簽，讓車企更懂消費者

通過數據資產沉淀，車企可以掌握更豐富的用戶標簽，實現用戶標簽數量從20到500的躍遷，例如當行業內普遍以“購車周期”為用戶分層打標時，多維用戶標簽可以幫助車企了解到“用戶興趣”，讓車企的營銷動作變得更精準。這一過程可以在保護用戶信息的前提下完成，在瓴羊和汽車之家的聯合解決方案中，針對用戶數據的隱私問題，可以通過加密計算實現“數據不出域”的安全協作。

結合VOC深度分析洞察消費痛點

相比以往僅通過購買意向區分的用戶畫像，車企可以通過VOC（通過調研、訪談、數據分析等方式收集到的用戶真實需求、痛點、期望和反饋）的深度分析，發現客戶對產品和服務的滿意度、期望以及存在的問題。結合VOC的多維數據，車企可實現服務的個性化。

當車企實現了更精細化的用戶洞察之后，在轉化端則可以持續深耕用戶價值。

五、車企數字化營銷命門：線索價值、轉化效率

從某國產品牌的數據來看，汽車行業線索成交轉化率大約在3%。以前車企擴大銷售戰果的策略是尋找越來越多的線索。但在線索越來越難搜集的存量市場里，車企需要思考剩余97%的線索應該如何實現轉化。通過報告中的車企營銷轉型案例，我們發現AI和數字化可以從線索評級、門店轉化兩個方面幫助車企深耕用戶價值。

線索評級識別高潛線索

線索評級以 AI 算法為核心，將融合后的多維數據轉化為用戶意向評分，為車企提供清晰的潛客評估。這種基于評分的分層管理可以讓車企更高效地分配營銷資源。例如通過大數據分析精準識別冷線索狀態變化，識別到高意向用戶后再安排邀約專員跟進，就可以實現冷線索池的持續轉化。

門店轉化效率的長效優化

除了在線索端實現精細化識別，數字化可以讓車企在營銷資源的匹配上更加智能。例如進一步對銷售人員綜合評分，可以將更高質量線索給到與客戶溝通意愿高的銷售。某車企通過線索與銷售的高效匹配將線索轉化率提升超過30%。同樣作為營銷資源的門店陳設，也可以實現與消費者的智能匹配，例如利用定位技術和數據分析工具，分析各區域的吸引力和客戶關注度，并通過熱力圖呈現，幫助車企優化門店布局，提升重點車型的轉化效果。

后記：

此外，《數據突圍：AI時代汽車全域營銷實戰手冊》深度分析了9個汽車品牌在營銷側的數字化轉型策略，圍繞用戶購車旅程中的九大關鍵節點，分別提出對應的數字化轉型方案，同時也為車企如何更好地適應AI時代提供了建議。在汽車營銷的AI應用愿景下，AI負責創造更多可能性，數字化負責建設基座。瓴羊副總裁甄日新認為，AI平穩落地的前提，是健全的數字化環境和高質量的數據準備。

進入2025年，車企面臨的競爭壓力仍未緩解，一部分車企先動起來，用AI和數字化迎接行業挑戰。這場變革恰如硬幣兩面：一面是數字化與 AI 大模型賦予的動力，另一面是組織慣性織就的阻力。誰能率先打破部門墻、構建數據驅動的敏捷體系，誰就能在汽車營銷下半場贏得入場券。