汽车数字营销行业数据分析

1. 怎么做数字营销效果分析啊

这个看需要什么程度的分析了。要求就是要深度的品牌表现评估和消费者洞察，目前版使用的权是慧科讯业的WisersAnalytics的报告，做衡量数字营销效果、消费者如何评价我们的产品/服务、KOL影响力评估这几个方面的定制报告。慧科的媒体监测范围蛮广的

2. 网络营销可以从哪些方面进行全面的数据分析

1、什么样的数据（销售？发展预估？等等）首先你要弄清楚。
2、每月的销售数据变化情况。
3、数据变化方向。
4、分析数据中的要素。
5、对比本身的数据得出结论。

3. 数字化营销主要分析的数据指标为DAU和MAU吗

摘要 亲亲您好✪ω✪，很高兴您能够选择使用网络问一问咨询项目！感谢您对我们的信任！在这里我携手广大的问一问，工作人员以及答主，对您表示由衷的感谢！！！您的问题答主已收到，查询资料和打字需要时间，大概需要3-5分钟哦✪ω✪，请您耐心等待一下哦

4. 营销数据分析 - 用数字说话的学习内容

一、营销分析的组织框架和技术框架
经过多年的信息化建设，企业积累了大量数据，那么如何才能更好的进行数据的统计分析和挖掘工作？通过解析不同企业的数据应用实践，本节与您分享营销数据分析的总体框架应如何搭建...
1. 从现有的数据能分析什么？
2. 现存的报告机制存在哪些问题
3. 数据分析的技术架构和组织架构
4. 实施营销数据分析思路和步骤
5. 数据分析与挖掘技术简介
二、指标分析
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1. 从一个绩效考核表说起
2. KPI的局限
3. 搭建分析模型分析公司经营状况
4. 基于市场营销指标的矩阵分析
5. 利润分析矩阵
6. 新产品分析矩阵
7. 案例分析
三、数据规划和数据收集
没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。
1. 思考：应该采集哪些数据
2. 数据来源和收集途径
3. 构建有效的数据采集系统
4. 数据表的规划和设计
5. 低成本的数据收集手段
6. 利用新技术手段简化数据收集
四、常用分析方法
数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演练常用的数据分析方法
1. 对比分析
2. 多维分析和统计
3. 时间序列分析
4. 数据分布分析
5. 方差分析
五、竞争分析
企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。
1. 如何界定竞争对手
2. 市场竞争的四个层次
3. 需求的交叉弹性
4. 品牌转换矩阵
5. 行业竞争力分析
6. 竞争分析矩阵
7. 竞争对手数据收集
六、市场调查与置信度分析
市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划和统计方法。
1. 如何策划一次市场调查
2. 常规调查方法和网上调查方法
3. 如何进行统计学上有效的抽样调查
4. 理解误差的来源分析
5. 如何对抽样结果进行统计
6. 通过置信度分析计算调查误差
七、客户细分与精确营销
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，而客户细分是精确营销的基础。
1. 精确营销与客户细分
2. 客户细分的价值
3. 基于数据驱动的细分
4. 客户数据库分析的RFM指标
5. 基于聚类细分方法的案例解析
6. 细分结果的应用
八、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含
i. 如何建立多变量业务预测模型
ii. 如何评估业务模型的有效性
iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤
5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果

5. 如何理解数字营销，大数据营销和移动营销这三者之间的

数字营销是使用数字营销渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一种及时回，相关，定制化和节省答成本的方式与消费者进行沟通。 数字营销包含了很多互联网营销（网络营销）中的技术与实践，但它的范围要更加广泛，还包括了很多其它不需要互联网的沟通渠道。因此，数字营销的领域就涵盖了一整套元素（a whole host of elements），如：手机，短信/彩信，显示/横幅广告以及数字户外广告等。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
移动营销（mobilemarketing）指面向移动终端（手机或平板电脑）用户，在移动终端上直接向分众目标受众定向和精确地传递个性化即时信息，通过与消费者的信息互动达到市场营销目标的行为。
数字营销的范围是最广的，数字营销包括了大数据营销和移动营销。

6. 啥叫DMHub数字营销枢纽营销数据分析工具怎么样

凭借对大数据营销更为前瞻的设计理念、出色的性能、方便的操作，进一步优化数据源和数据库，实现从互 联 网精准营销到大幅提升转化率的大数据营销新工具。Convertlab营销实验室

7. 数字营销在中国的发展趋势怎样

数字营销营销在国内的发展日趋成熟，以后肯定是一个主流投放广告的方式，它能版提供一站式的服务，有权秩序有安排，人力省了，效率提高了，快速响应客户个性化需求，还能提供数据分析改善投放。这方面Chinapex创略做的就非常不错，国家首家企业级营销云平台。

8. 数字营销的行业前景Convertlab

据《中国数字营销行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，去年我国企业在数内字营销上面的花费大大超容过传统营销，占比达到62%，而且这一比例还在增加。
按照数字营销的内容来区分，主要有垂直领域的营销、关键字的营销和图形的营销，分别占据着市场上30%、25%、24%的比重。而垂直领域的营销增速明显高过其他类型的营销方式，预计在消费升级的驱动下，垂直领域的数字营销市场份额还会进一步增加。
就目前整个数字营销领域来说，行业的集中度还不是很高。未来有望在技术水平还有服务质量的高低而筛选出较为优质的数字营销企业，这也而给行业后来者提供了弯道超车的契机！

9. 刘晓科：做好汽车数字营销的新基建 媒体和厂商不“背对背”

【易境思·2020中国汽车营销沙龙】9月4日，以“来者可追 安且吉兮”为主题的易境思·2020中国汽车营销沙龙在浙江安吉举行。

在演讲环节，易车公司总裁刘晓科再次重申了筑牢数字化“新基建”底座的必要性。他分析，易车线索量之所以飞速增长，正是因为易车理解并践行了数字化体系的搭建。这其中最核心的一点便是从“流量运营”升级成“用户运营”，前者容易让用户认为自身“被营销了”，而后者却能真正帮用户解决选车等难题。

得益于这个运营模式的转变，易车已成功把营销效率提升5倍，这不仅让易车线索大幅提升，也让易车用户的关注度、兴趣度都提升到了一个更高的水平。

但线索提升不代表“新基建”搭建就已经牢靠，更重要的还有转化率的提升。而在这个过程中，刘晓科认为，至关重要的是媒体和主机厂必须协同作战。只有高效协同，才是真正提升线索有效率的唯一途径。

以下是演讲实录：

各位大家朋友下午好，今天我主要讲的汽车数字营销的新基建。

这几年大家看到易车线索增长很迅猛，其实这不仅仅来源于我们用户的发展，更来源于我们在数字化营销领域的一些布局，以及过去一段时间中我们在产品技术层面的投入

从“流量运营”升级成“用户运营”

其实大家都知道，目前无论整个车市也好，还是互联网的红利来说，都已经没有红利期，基本是已经进入到一个比较稳定的状态。所以存量时代下，大家都比较认同一个共识——数字营销要发挥它的价值，就必须有一场巨大的变革。

那么，这个变革的核心是什么？我们认为是从原来的流量运营向整个用户运营去转变。

流量运营是什么，就是我们传统投一个广告，然后带来点击进行转化。但是我们发现真正的高效，包括很多有效的线索其实是通过我们对用户的经营。在一年以上的时间里面，我们做了很多尝试，也就是将传统广告曝光模式和用户运营的模式进行对比然后改进，现在我们已经可以把效率提升5倍。

为什么会有5倍的区别呢？

在用户买车的过程当中，它的场景不一样，就会造成不同的结果。我们来对比一下这两种广告模式。第一个是纯广告曝光的场景，也就是在一个消磨的时间，我们的场景是，一方面把广告做得很特立独行，“劫持”用户的注意力，干扰阅读效率；另一方面又把广告做得很弱化，让他们沿着广告路径走，然后能够更加的专注。最后用户会发现：“我被营销了。”

现在我们用户运营模式提倡的是让广告优化整个阅读效率，用户在一个不受打扰的空间里面去完成整个选车过程的决策。传统的广告素材，我们把它变成在用户运营当中更多运用原生的素材。最后出来的效果是，用户认为自己得到了有效的帮助。通过这个转变，我们整个营销效率才有了现在的结果，就是提升5倍。

我们举一个案例，这是一个典型用户的旅程。在8月19日，他登陆首页看了荣放的资讯，三天之后又看了荣放的参数对比。后来8月27日，他再次登录的时候，查看了探岳的口碑，第二天去探岳的车型中枢页又查看了一下，我们感觉这个用户想去探岳。

再往下，用户又看了C-RV，过了几天，用户又看了迈腾，连续三天访问迈腾相关的东西。从荣放一直到迈腾，这个差异很大。继续往下看，他又去看了君越，然后又去了沃尔沃XC40，最后让我们大跌眼镜的是，他又去看了奥迪Q3，最终在奥迪Q3留了资，所以一个用户在他的旅程过程中一共用了12天，看了7个车型，最终留资于Q3，这跟我们原来想象的竞品和选车方式完全不一样。

我们每天登陆的几百万用户里面，很多用户都是这么一个过程。面对这样复杂的用户决策过程，怎么去进行营销？其实最终能解决它的方案只有数字化的智能营销，这也是为什么我们要全面提升效率。

怎么做到提升效率？第一要有一个闭环决策过程，以前我们的决策是通过定义人群，然后生成内容，再到用户意向的抓取，最后是实时的分发和迭代策略。传统主机厂营销这一条闭环下来，过程大概需要三个月或者更长的时间。但是我们现在可以做到给每个人进行“千人万面”个性化策略定制，做到毫秒级的享用，做到全程全路径的跟踪。

我们把全部的过程定义为圈养收三个过程，根据这个划分，我们的产品再把用户、圈用户、养用户和收用户。精准地描述人群之后，我们内容的投放也能做到切中要害。最终带来的结果就是它的线索达成已经超过线索KPI。最重要的是，我们发现这个过程不仅仅是收割线索的过程，把用户的关注度和兴趣度都提升到一个比较高的层面，线索只是整个关注和兴趣提升的一个结果。

这就是在去年易境思里头我曾经提出过的关于全自动化营销的理念。在过去这一年当中，我们把它基本实现，所以达成了现在这样一个比较优良的结果。

转化率的提高，需要两方的共同努力

线索已经不缺了，那么，怎么提高转化率呢？

在这里面，各位主机厂可能会提出另外一个问题：你们线索很多，但是感觉你们质量好像没有我想象那么好？

这个事情其实是极为复杂的过程，从这里面我们甚至能看到转化的痛点是什么。

在过去与主机厂整个合作当中，像用户洞察、转化策略、收集线索这几个板块其实我们内部已经把它进行数字化链条的打通，形成实时的优化。但是对于成交转化这一块，目前主机厂和媒体之间还是断裂的关系。在断裂的结果里头没有办法用机器和人工智能的方式进入，这就导致这里头有很多说不清的东西产生。

在传统营销模式下，数据断裂以后产生什么结果？

举一个例子。今年7月份，我们向某合资品牌交付4500条线索，但是在一个月以后他们向我们反馈，表示线索无效率特别高。这个时候我们安排了专门数据团队排查，到底什么原因？最后发现他们给我们反馈的300条无效线索里面其中200多条根本不是易车所提供的线索。在主机厂内部，存在很多环节会让线索在扭转过程中生出很多差异性。

再举另外一个豪华品牌的例子。今年5月份，我们帮他们做了一个项目，在这个项目里头我们交付3千条线索，但是发现竞媒的销量是易车的两倍。我们去查为什么线索有效率会那么低，说实话我们现在对于线索信心很高，为什么？因为我们接近90%多的线索都是原生，我们相信自己只要不出现注水的问题它就应该是真的。后来我们专业的调研组，走访所有的代理公司，走访所有的IT供应商，走访所有厂家的CRM的业务部门，最后发现，易车分发给到厂家的call
center以后，call center的处理效率很低，他并没有做到48小时的处理。

因为这类处理不及时的问题，导致无效率上升，这个现象非常普遍。

还有一个案例是一个自主品牌。在今年7到9月份，我们帮他们执行了一个项目，目前项目进行当中，8月份我们发现我们提供的接近1万条线索，有效率和7月相比，下滑非常明显，环比下降了14%。我们调查之后发现什么呢，原来他设置的外呼只有一次。因为各个原因，用户没接或者没有打通，他们再也没有进行二次回呼，直接把这些线索全部判定为无效。其实这样的操作对于厂家来说，就是属于用户运营不到位，线索的无效率自然也是很高的。

另外还有一个案例。这个厂家他采取Excel手工导入和接口对接传输的方式，它的接口其实两边的通达率都不高，因为存在一些技术问题，导致并没有100%所有的线索都被及时地安排和下放下去。他们收到了3028条线索，仅外呼了共计713条线索，有效率仅为3%。

看了这些案例，我们想说的就是一个点：一个品牌的成交有效率需要厂商和媒体双方进行真正基于数据、基于成交结果的协同，我们只有共同努力才能够真正提升整个线索的转化率。

当然前面所举的例子都是个例，易车目前如果有主机厂认为线索有效率不高，我们会有专门的数据团队和技术团队，并且会联合某些品牌一起去查找问题。只有在全流程上排查，排重，才能把真正的问题进行有效的解决。

还有一个经典的案例是之前华东一个豪华品牌。当时我们跟他做了一个接口的线索对应，结果在两个月之内，双方都没有发现线索其实没有分发过去，接口是堵塞的。后来我们技术人员发现有大量的线索堵在那，直到把它打通了的那一天，线索直接分发上万条，甚至把厂商的系统给搞崩。这其实是一个典型的案例，我们双方都没有透明机制，大家都是“背靠背”交流，导致几乎全部线索作废，因为两个月以后的线索也已经没有任何的时效性。

所以得出一个结论：协同才是真正提升线索有效率的唯一途径。

在这个协同过程中，我们易车愿意开放我们过去一年、一年以上甚至将近两年的数据和技术的能力，帮助我们在座的各位主机厂，一同去解决和提升我们的效率和提升我们的效果。在这里面也有我们自有的一些数据，包括用户数据、车主数据，同时基于腾易计划，我们这边有更多泛化人群。

再往上，我们已经构建了很多人工智能、AI以及生产的能力，再往上的话则已经构建好六大模块，从智能编辑（包括内容编辑、广告素材编辑）、智能的分发、智能的投放、智能的监控、智能的转化和智能的保客，我们希望依托这些基础设施，能跟各位主机厂进行更广泛的开放和协同。我自信，我们能够真正在目前车市正属存量市场的阶段中，共同把营销做得更精准、更高效。

10. 如何理解数字营销，大数据营销和移动营销这三者之间的联系

数字营销是使用数字营销渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一专种及时，相属关，定制化和节省成本的方式与消费者进行沟通。 数字营销包含了很多互联网营销（网络营销）中的技术与实践，但它的范围要更加广泛，还包括了很多其它不需要互联网的沟通渠道。因此，数字营销的领域就涵盖了一整套元素（a whole host of elements），如：手机，短信/彩信，显示/横幅广告以及数字户外广告等。

大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
移动营销（mobilemarketing）指面向移动终端（手机或平板电脑）用户，在移动终端上直接向分众目标受众定向和精确地传递个性化即时信息，通过与消费者的信息互动达到市场营销目标的行为。
数字营销的范围是最广的，数字营销包括了大数据营销和移动营销。