线索成交成本下降30%，售后产值提升至1.5倍 | 车企如何玩转数字化运营
本文将从车企的实际业务场景出发，给在汽车行业从事与用户、数据以及产品相关工作的小伙伴分享，车企的数据体系如何建设，以及如何应用数据开启数字化运营。
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First Point
车企数字化用户运营现状
当前，在增量变存量的市场压力下、在以用户为中心思维转变的态势下，数字化用户平台越来越成为汽车主机厂标配，甚至成为交付的一部分。因此几乎所有的主流车企都在建设数字化用户平台，也就是我们品牌的私域平台。
从汽车行业整体市场来看，在汽车品牌的数字化平台上，活跃用户的规模呈现出越来越快的增长趋势。
汽车品牌数字化平台活跃用户规模
可以看到在2020年7月到2020年12月，差不多半年的时间，汽车品牌数字化平台活跃用户规模增长了大概10%，这个增长速度还是比较快的。
由此我们可以看一下自己品牌的APP等数字平台，活跃用户的增长量是比这个高还是比这个低，就可以判断我们自己在行业里的增长水平。
我们再继续下钻，去看具体的主流品牌，他们的APP以及数字化平台的运营是什么状态，我们从活跃用户量级以及用户使用频次这两个维度选取了一些头部汽车APP跟大家分享。
如上图所示，左上是2020年11月份主流车企APP的活跃人数分布，左下是用户使用情况，包括人均启动次数以及人均使用时长。右边可以看到现在主流车企APP大概分为两类：
一类是功能型纯控车类的APP，典型代表就是比亚迪云服务、日产智联；
另一类就是现在大部分车企会去做的整合型APP，APP平台上有社区、服务、商城、整车销售以及也包含控车功能的整合型超级APP。
在同一类型的APP当中，它们的运营状态差别也是比较大的。
功能型控车APP
以比亚迪云服务和日产智联为例，从用户量级看，日产的活跃用户整体会更多一些，但是从使用频次、使用时长来看，比亚迪云服务的用户使用粘性会更高一些。
如果我是日产智联的负责人，我可能就会考虑为什么我的用户粘性不如其他品牌，是不是功能设计或者功能的应用场景不是特别符合用户的需求，由此来改进自己的数字化平台。
整合型超级APP
以上汽通用五菱的菱菱邦为典型代表，在整合型APP中，菱菱邦目前应该也是用户量级最高的一个，但是我们可以从用户使用频次看出，它的用户粘性并没有那么高。
与之相对应的蔚来，活跃用户量级并不是特别高，但是整体的用户使用频次和用户粘性是非常不错的。
还有一个异军突起的APP，就是北京现代。在2020年后半年，北京现代APP的整体活跃用户量以及用户使用频次都有不错的增长。
那么北京现代APP的运营负责人就应该考虑如何把这个很好的趋势保持下来，这对于他们来说也是一个不小的挑战。
以上分享了一些主要品牌车企数字化平台的运营状态，那么如果我们自己要去做数字化用户运营，要去搭建数字化平台，应该怎么做呢？
我们的目标是什么？怎样去说服老板同意投资？以及用什么指标来判断我们运营的效果呢？
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Second Point
数字化用户运营能为车企带来什么？
根据易观方舟服务过的众多汽车品牌客户发现，数字化用户运营能为车企带来：
线索成交成本下降至少30%
面对几百块、甚至上千块，且日益高涨的线索成交成本的压力，通过数字化用户运营，可以大幅降低成交成本。
售后产值提升至1.5倍
相比于电车，燃油车的流失率一直很高，而十万元以下的车型流失率会更高，最高甚至有90%的流失。这些车都流失掉了，不再返厂了，那我们该怎么去提升收入产值呢？通过数字化精准的用户运营，就可以很好地解决这个问题，将售后产值提升至1.5倍。
让我们更懂用户
通过数字化用户运营，能更清楚地了解用户需求，提升用户体验。
了解了数字化能为我们带来什么，那么车企具体应该如何进行数字化呢？我们将车企数字化用户运营的方法归纳为一句话：数据驱动下的“一个中心、三个改变”。
拆解开来，就是以数据为驱动，以用户需求为中心，改变业务模式，改变运营思路，改变评价标准。
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Third Point
全面认识数字化用户运营
3.1 数据应用的闭环
数字化用户运营，肯定是数据驱动的，我们可以通过下图直观感受一下数据驱动运营的流程。
当一个完全不了解的新用户进入到我们的数字化平台后，我们通过各方数据采集，经过ID归一、数据建模、数据分析、标签规则等数据策略之后就会形成一个完整的用户画像，在这个用户身上就生成了丰富的多维数据标签。
这是我们做用户分层、分群的重要依据。在数据应用的过程中，通过实时收集数据的反馈效果，根据反馈再去优化运营策略，由此就形成了一个完整的数据应用闭环。
数据驱动下的精准运营，就是在恰当的时间、恰当的渠道、触达到恰当的用户、给用户提供恰当的内容/服务/产品。
3.2 数字化用户运营的场景屋
数字化运营，要围绕着业务场景来做。那数据可以被运用到哪些场景中呢？下图为数据场景概览，我们可以从下往上看：
底层是数据层，是数据来源，可分为三方数据和一方数据。三方数据可理解为公网数据，主要是用来发现问题，通过分析行业趋势、分析用户在公网的触媒习惯、做竞品对标和用户画像等方式来发现自己的品牌或运营是否出现问题；一方数据主要是用来解决问题，就是当我们发现了问题，通过品牌会员系统、CRM、官网、APP等平台数据，做整体的用户画像积累，从而对用户进行针对性地运营；
第二层是逻辑层，包含一些成熟的数据应用模型和体系。例如：ID归一逻辑、数据分析模型、指标体系、标签体系等；
顶层是应用层，即具体的业务场景。分为产品优化、拉新获客、线索培育、售后产值以及经销商盈利五个部分。
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Fourth Point
数字化用户运营五步走
如果你作为公司数据/运营负责人，正准备启动数据驱动的精细化运营，应该怎么做、从哪开始做呢？
我们认为可以从以下五点着手：
1.打通数据，实现OneID
2.建设指标体系
3.设计标签体系
4.数据采集：埋点
5.数据应用
第1、2、3、4点是基础建设，第5点即为运营实施。但由于我们今天主要是围绕着业务场景来讲，而第4点数据采集埋点更偏向于开发层面，所以我们不做详述，接下来我们主要针对第1、2、3、5点进行具体的讲解。
4.1 打通数据，实现OneID
OneID主要用来解决数据孤岛的问题。如上图所示，用户可能会在APP、经销商或者数字媒体上留下各种各样的数据，但如果没有OneID，一个用户可能在系统中会被识别为多个用户，被多次触达，这就会为我们开展数字化用户运营带来一定的阻碍。
车企需要通过像易观方舟全场景私域用户运营这样的平台，打通全渠道数据，建立OneID下的用户画像，这也是精细化运营的基础。
4.2 建设指标体系
什么是指标？什么是指标体系？
指标是对业务状态的量化，同时也是业务目标的数据体现。它的意义在于比较，比较在不同的维度下同一指标的变化，从而指导运营。
数据驱动运营，首先需要明确指标体系，需要从实际业务的核心目标出发，进行一层层指标拆解，直至落实到与运营执行直接相关的输入指标上；同时，指标也是评估策略、评估运营效果的标准。
我们来看上图的场景举例，假如我是售后部门，核心指标是提升售后服务套餐订单数，该怎么做？
最右边蓝色的服务套餐订单数是输出指标，可以看作是我们的目标。然后我们可以倒推出来跟服务套餐订单数的相关指标主要有三个：活跃认证车主、购买转化率以及购买频次，三者相乘即为服务套餐订单数，由此我们拆解出了第二层的输入指标。
但是由于输入指标无法直接运用到日常运营中，所以需要继续往下拆解。其中，活跃认证车主可拆解为新认证车主、认证留存车主以及召回认证车主；购买转化率可拆解成套餐订单页面的浏览、点击率以及套餐的购买支付率；购买频次又可拆解成一次购买人数和多次购买人数。
当我们进行完指标拆解之后，就可以直接应用到运营中了。比如想要提升活跃认证车主数，就可以从拉新、留存、召回这三个维度对用户做针对性运营，从而提升活跃认证车主的总量。这就是指标拆解的作用。
常见的指标拆解方式有以下几种：
基于商业目标的指标拆解。上面的举例即为此种；
基于互联网模式的指标拆解。例如大家熟悉的海盗模型AARRR等；
基于业务部门的指标拆解。当几个横向业务部门一起参与一项工作的时候，每个业务部门负责的内容是不一样的，就需要根据实际内容去做指标的拆解；
基于产品功能的指标拆解。主要是根据产品使用、线上用户体验的路径去做拆解；
基于用户里程的指标拆解。根据用户全生命周期的管理或用户在不同周期的情况下去做拆解。
具体选择哪一种指标拆解方式，并没有固定的标准答案。需要根据我们的实际业务、状态、核心目标去做匹配，选择最适合的那一个。
4.3 设计标签体系
建设完了指标体系，明确了目标，那么拿什么数来判断运营效果的好坏呢？接下来就要设计标签体系。标签体系是从实际业务出发，将没有直接商业价值的冗杂数据生产为能够直接指导运营的业务语言。
可能有小伙伴会问，指标和标签到底有什么区别？可以这样理解，标签是打在用户身上的，而指标是衡量我们自己业务的运营情况的。做运营终究要落到用户身上去，标签就承担了这样的功能。
用户标签分为两类：第一类是描述用户特征的，包括人口属性、身份象征、生活风格、社交偏好、兴趣爱好等；第二类是落实运营动作的，是指对运营指进行拆解，落实到用户身上，用以实施运营动作。
具体是什么意思呢？这里以一次试驾赠礼促进潜客进站的活动为例。
如上图所示，活动的关键步骤为：点击轮播上该活动广告页→浏览活动详情→点击预约试驾→选择经销商并留下姓名、手机号等信息→点击提交→进店完成试驾，这是一个完整的流程。
那针对每一步，关键的运营指标是什么？对照上述步骤，关键运营指标就分别为：浏览转化率；跳出率；点击次数；访问时长、流失率；预约转化率；试驾完成率、到店周期或者未到店流失率。
根据数据分析，若是某一步的转化率或是运营指标出现了问题，该如何去优化呢？比如活动详情页的跳出率非常高，那我们就要分析是不是活动内容设计的不好，大家不感兴趣？或者是不是触达的用户群不对？找到问题并做了针对性的优化之后，如何去看优化效果？就需要通过用户标签去做一个触达。
具体怎么做呢？将在活动页面跳出了的流失人群，打上诸如“1月活动浏览流失人群”的标签，就可以针对这群用户进行二次营销，去验证活动优化效果到底怎么样；同样，将已经点击了预约试驾但在选择经销商、留资的环节流失掉的用户打上“1月活动点击预约未留资”的标签，依此再做针对性的运营活动。
将用户打上标签，不仅可以帮助我们对用户开展针对性的二次营销，还可以帮助企业长期积累用户标签，让我们去了解用户以往参加活动的历史数据。
标签类型分为静态标签和动态标签
4.4 数据如何应用
数据应用一：产品优化
首先来看在产品方面，数据主要应用在哪些地方？
产品数据的核心是用户需求与产品建设的匹配度，主要应用场景分四个：功能留存、热图偏好、页面布局以及业务流畅度。
功能留存，是比较常用的场景，主要作用是根据数据来判断我们的APP、小程序等平台设置的功能效果怎么样，由此对一些功能做取舍。
如上图所示，可以从流量和转化水平两个维度去衡量我们的产品功能。
第④象限中，我们可以看到预约服务和签到这两个功能的流量很高，但是转化水平比较低，那我们就该思考是我们的功能设计体验不好，还是内容不符合用户的需求，这就是我们要去做的一个优化。
而在第①象限中，我们可以看到问答和活动报名都属于高流量高转化的情况，应当继续保持。
这里给大家分享一个有趣的现象，在多家车企APP上面都有问答板块这个功能，好几家车企的朋友都反馈过，很多用户都对问答板块非常感兴趣，所以建议车企朋友们在做APP功能建设的时候，可以给“问答板块”留一个比较不错的位置。
热图偏好，就是根据热力图的表现去判断用户在页面上的浏览情况。例如，车企官网网页:
网页点击位置热图可以直观呈现用户频繁交互的位置，可视化呈现页面效果，快速洞察落地页&关键页面优化方向；
网页点击元素热图可以快速了解网页某元素的点击量和点击率；
网页浏览深度热图可以显示浏览到某个高度的用户的百分比，快速定位网页需要优化的位置。
对于车企而言，注册即留资！当我们花大价钱建设了APP、官网或者小程序等去拉新，只要用户注册，所有的注册手机号码就都是我们的线索，都不能放弃，要把它们当作线索去运营，以大幅降低线索成交成本。
由此，我们继续来说注册页面布局，为什么说注册页面布局非常重要？因为页面布局的好坏，直接影响到用户是否会完成注册动作，成为我们的成交线索即目标用户。
以下图为例，我们可以看到在①处有一个悬崖式的流失，问题就在于用户首次下载APP后，注册流失率非常高。为什么呢？我们再来看②处，②是注册按钮，当用户首次下载APP并打开后，默认不是注册界面，而是登录界面，而注册按钮又在右上角，非常不起眼，用户很有可能就忽略走掉了，因此导致了非常高的注册流失率。
通过分析知道问题原因后，我们就可以针对性地去优化，诸如将注册按钮放在页面当中最显眼的地方，来提升注册转化率。
同理，当我们从注册页面到登录页面进行了数据分析→发现问题→优化这一套流程后，就会大幅提升业务流畅度以及注册转化率。
数据应用二：拉新获客
拉新获客不是指单纯的拉新动作，而是指每一次获客都要把潜客当作线索去运营。那拉新的渠道评估以及低成本获客这两方面就非常重要。
对于渠道的分析，数据能帮我们做什么事情？
渠道评估有三个标准：第一是渠道的量，即它的流量；第二是渠道的质，即它的转化效果；第三是渠道的增长趋势是否健康，主要依据在这个渠道中用户的分享和传播。
如上图所示，我们可以从渠道注册人数和渠道流量占比这两个维度对渠道的量、质进行评估。
如果渠道流量又大，转化注册效果又好，它当然就是核心渠道；如果渠道转化效果还可以，但是流量不大，那该渠道就可被当作“食之无味，弃之可惜”的鸡肋渠道；而流量和转化都不好的渠道就是低质渠道，可以直接被舍弃；
最后一种渠道的整体流量还可以，但是注册转化不太好，那它就是一个潜力渠道，我们可以重点对此渠道进行分析，找到问题后通过二次营销提升转化。
渠道的增长趋势评估主要从以下几个维度：
渠道用户分享意愿高：主动分享人数高
渠道传播影响力高：分享浏览人数高
分享回流量高：通过分享引发的注册转化量高
对于渠道的评估，同理可用在挖掘品牌KOC上。KOC是品牌的素人意见领袖，对于品牌具有很高的传播价值，那我们怎么去找到这些人？
就可以从我们的分享数据里去看用户对于品牌活动二次分享的浏览情况和注册情况，若某一用户的分享看的人很多，参与的人也很多，这就是我们的品牌传播KOC。
通过数据把KOC挖掘出来，去做针对性的运营。如果后续有类似的活动，就可以激励KOC帮助品牌去做传播，这也是属于低成本获客的一种方式。
数据应用三：线索培育
拉新获客之后，就需要进行线索培育。
举个例子，花100万去做拉新，按照平均CPM50元就会有2000万的曝光，按照0.5%的注册转化率，我们可以获得10万注册用户，也就是10万线索。经过培育后，成交率为2%，那最终成交2000台。由此，成交单客成本就是500元。
在这个例子中，注册转化率和培育成交率这两个就是核心指标，需要在运营中重点提升。注册转化率和培育成交率越高，获客成本就越低。
线索培育具体怎么做，主要是以会员积分体系作为工具，去做会员激活、提升粘性、购车转化、推荐购车这几方面实时的运营动作。相对应的关键指标以及主要手段，可以参考下图：
会员积分体系，是性价比最高的用户运营基础工具，衡量会员积分体系是否健康的关键指标是积分回收率，用来判断积分用户的认可度和活跃度。有了会员积分体系作为工具，才可继续进行接下来的线索培育工作：会员激活、提升粘性、购车转化以及推荐购车。
会员激活，关键指标为活跃度（日活/月活），分为侦测、重点突破、扩大战果三步。
第一步：侦测
侦测主要是为了掌握“积分临界点”，什么叫积分临界点？积分是量化用户忠诚度的一个参考数据，当用户的积分累积到一定程度之后，他就会在统计学角度上变得很活跃，那么这个临界点就是“积分临界点”。
第二步：重点突破
找到积分临界点后，就要进行第二步的重点突破，去做分层和分群。具体该怎么做呢？
分层：选择积分在临界点以下边缘地带人群，按照会员等级或者层级去做分层之后，在同一层里面的用户根据它的特征进行标签，定出激活优先次序；
分群：根据标签之后分成的不同群体的特征属性去定制针对性激励政策。比如喜欢旅游的人，激活政策就可以是送给用户旅游相关产品或者购车享有旅游特权等等。
第三步：扩大战果
完成会员激活后，就需要通过诸如每周会员日或者每月固定活动等养成用户的产品使用习惯。
会员激活完成后就需要做用户粘性的提升，关键指标为留存率和流失率，分为以下四步：
第一步，产生兴趣。主要通过车企APP有用、好用、有趣等功能性来实现，将车型亮点、优势传达给用户，达成品牌和用户的双向认同；
第二步，培养用户产生兴趣之后，用户可能就进入一个想要、考虑中的阶段；
第三步，消除用户顾虑，比如向用户提供电车的电芯终身质保、换电服务等服务，或者通过专家测评以及APP社区内车主的真实体验来实现；
最后一步，促成用户的“不得不要”，当用户在APP里已经积累了一定的积分、权益，拥有了归属感，在对比竞品品牌时，考虑到沉没成本，用户就很有可能放弃竞品，“不得不”选择你的产品。
购车转化，关键指标是下定转化率以及成交转化率。主要通过产品功能完善、流程顺畅、下定便捷的在线支付等功能体验来实现，或者利用付费会员+特权礼包、经销商团购会等“临门一脚”的激励政策来促成。
推荐购车，当用户已经下定买车了，我们接下来就可以进行推荐购车。首先要找准推荐时间，历史数据表明，最易发生推荐购的时间段是下定后到提车前的这段时间，所以我们要抓住这个时间段去做一个相应的售车介绍。
当这一套运营组合拳打下来之后，实现至少2%的成交率是不成问题的。根据易观数科服务过的某汽车品牌案例数据，他们拥有80万会员，一年成交在5万台左右，成交率大概为6%。所以大家也要对自己的数字平台有信心，至少2%的成交率是可以做到的。
数据应用四：售后产值
售后产值主要是针对保客，完善保客标签，分层分群进行精细化运营，促进客户忠诚。核心思想是把有限的资源用在高价值用户的身上，减少这些高价值用户流失，增加推荐购车，实现保客产值最大化。
如上图所示，为易观方舟某品牌车企客户的真实案例，通过表格数据可以发现，对比精细化运营前的效果，在实施数据驱动的精细化运营之后，保客产值第一年提升近20%，第二年提升近70%，到第三年提升至155.1%，总体增长超过1.5倍！
保客产值具体应该怎么去做呢？基本思路就是：找到高价值人群→实施精细化运营策略→进行流失挽回&促进推荐
“用户体验不是取悦所有人”，而是将有限的资源聚焦于高价值用户，增加返厂频次、降低流失，促进推荐购车，是提升保客产值的捷径。那什么样的用户算是我们的高价值保客？
从数据的角度来看，二八原则中贡献更多产值的“20%”客户、每年返厂大于3次以及推荐购大于2台车的KOC都属于高价值保客，找到这些高价值人群进行分层分群后，就可以进行接下来的运营动作，在线索培育的部分已经提到了相关的做法，大家也可参考下图进一步加深巩固：
数据应用五：经销商盈利
以易观方舟服务的某品牌车企客户，在售后服务月线上到线下导流活动为例，下图为脱敏后的数据对比：
活动形式为会员线上领券（券为各类服务、购买备附件的代金券、折扣券、满减券），到店核销使用，本质为线上向线下经销商导流。
在非活动期，此经销商售后的月均收入是500万，在首年服务月采取“直接赠送返厂优惠券”的形式后，此经销商的月均收入就达到了700万，较非活动期收入提升了40%，优惠券核销率为30%；
次年服务月时，继续对此活动进行优化，将直接送券改为了积分兑券，用户兑换完成后再拿着券到店核销，优化后的效果为经销商的月均收入达到了1500万，优惠券核销率为70%。
这其中积分的成本是150万，等于150万的成本带来了1500万的收入，也就是1元的积分撬动了10元的返厂收入，由此可以看出积分兑换券的导流效果更佳。
1积分带来10倍收入，说明对于用户而言，花积分兑换的优惠券，比白送的更让人难以忘怀。用户更倾向于通过亲身参与活动，完成之后的核销转化。
通过上述案例的效果对比，可以看到我们通过让用户参与活动的一些方式去做线上到线下导流，确实能帮经销商带来收入的增长，这也是值得借鉴的一个案例。
我们今天对几个不同的业务场景做了针对性的运营分享，总的来说，车企的数字化运营由于业务场景多，用户生命周期长，触点不够紧密等原因看起来复杂、繁重，但其实还是各有条理。
明确指标、拆解任务、关注任务进行中用户路径的各步转化漏斗，找到短板，针对性运营提升，是快速有效的解决办法。
最后希望大家记住数字化运营的核心思路：指标先行，数据驱动，一个中心，三个改变！
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