随着中国人口红利消失，社会年龄结构的变化以及数字化加速，我国汽车市场已从“增量竞争”转入“存量竞争”，从“高速增长”迈向“高质量发展”新阶段。汽车行业产品形态、商业模式被多维度重构，客户体验正成为其中越来越重要的变量，极大地影响着消费者决策。如何通过深入洞察客户需求提升客户体验，已经成为摆在广大车企面前的紧迫课题。

身处大数据时代，车企本应有更多的机会去了解消费者，甚至比消费者还要了解自己的需求，但事实上鲜有客户能真正获得温暖、贴心的个性化服务。

2023年，卓思在为某豪华汽车品牌提供售后服务密采项目时发现，最终能让客户感受更温暖的服务指标得分率居然不足30%！

那么，该如何利用大数据帮助厂商更好地听见客户、了解客户及打动客户，将客户关系从“认知”逐步加深至“购买”，直至达到“忠诚”呢。

1、大数据驱动着汽车客户生命周期全旅程价值管理。

汽车行业的客户生命周期全旅程指的是客户从认识品牌到最终成为忠实客户的整个过程，包含认知、考虑、购买、使用、忠诚这几个阶段，大数据在每个阶段均可发挥举足轻重的作用。

在认知阶段，客户首次接触品牌，可能会通过广告、活动、口碑等了解该品牌和产品，大数据有助于收集客户认知行为、兴趣点等内容，明确客户画像标签，实现宣传内容的优化，进行精准触达。

在考虑阶段，潜在客户开始对比不同品牌的车型、性能、价格等因素，形成购买偏好，通过大数据平台中目标客户的行为信息，可以将客户进行聚类划分，对目标客户进行车型偏好预测、客户流走预测，并对营销活动的有效性进行验证，从而根据目标客户特性推进营销策略。

在购买阶段，客户做出购车决定，完成购买行为，这通常是与经销商的互动最为频繁的阶段。在此阶段，运用大数据收集到的信息，对目标客户进行购买意愿强度和忠诚度分析，能够向不同客户提供更具针对性的营销策略，比如推荐客户参观线上展厅、邀请参加不同主题活动、推荐合适的金融方案等，这有利于帮助销售人员把握沟通节奏，提高销售成功率。

在使用阶段，客户日常使用车辆涉及到保养、维修、升级等服务，通过在客户端采集到的数据，可以了解客户的用车场景、车辆使用及维保的满意度、维保消费行为分析等，利用这些信息可以为客户提供适时适度的服务，优化客户的用车体验，提升维保产品质量。此外，还可以提取流失客户特征分析，进行提前预警，以便采取针对性行动。同时，通过复购行为的深入建模分析与洞察，用数字化手段有效甄别复购客户及复购特征，能够采取更有效的复购营销方式来提高复购率。

在忠诚阶段，客户对品牌已经产生信任，可能会进行复购或推荐给其他人，成为品牌的倡导者。在此阶段，大数据可以识别复购客户，并对复购者的行为进行深入分析，了解复购原因及特征，形成能够有效促进复购的营销方式提升复购率。此外，还可以通过大数据获得流失客户的特征，总结经验也可起到预警作用。只有用心来服务当前的老客户，持续提供个性化的服务和优质的售后，才能不断提高客户忠诚度。

2、全渠道客户数据收集是客户体验优化不可或缺的生命基石。

随着互联网技术的普及和大数据的应用，客户数据已经成为汽车市场营销中不可或缺的核心要素，同时也是企业拥有的战略性资产，这些数据不仅能够帮助厂商更好地了解消费者的需求和偏好，还能够为产品的定制、服务的优化提供有力支撑。

那么，厂商应该如何有效地收集客户数据呢？

首先，厂商可以通过线上平台等多种渠道搜集客户信息，如官方网站、社交媒体、汽车购买和服务平台的客户行为数据、购买记录和反馈意见等。举个例子，以百度底层数据作为数据源，结合卓思SAS架构的棱镜平台，就可以实现快速数据调用和分析的能力。配合卓思在汽车领域丰富的积淀，棱镜平台使得汽车领域的客户画像变得快速而全面，这一技术曾帮助某豪华品牌完成了目标客户聚类分析及精准画像描述,从而让车企有的放矢，最大化利用资源。