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TSA“智能潜客优选”,为汽车行业营销加速

 

  数字营销环境下,品牌与消费者的关系,已经从单向推广、双向沟通,升级为全方面的生态关系。汽车品牌想做好数字时代的智能消费者关系管理,除了传统的“防守型”CRM,还需要借助社交大数据、机器学习、人工智能等先进的数据技术能力,来全方位读懂消费者,与消费者建立更深层次的关系。

  如何全面准确地了解消费者的行为、喜好,如何在交易之前智能筛选潜在消费者,如何提升销售线索的处理效率,如何识别出忠诚度更高且潜在消费价值更大的消费者,从而提升销售线索的跟进处理效率,为品牌营销推广及销售策略的制定提供实时有效的依据,最终实现“品牌广告销售”与“交易转化”更紧密的融合?

  针对以上问题,腾讯社交广告携手斯巴鲁中国数字营销总监张岚,及中汽协信息服务委员会秘书长、汽车联网产品认证联盟秘书长朱伟华一同探讨。

TSA“智能潜客优选”,为汽车行业营销加速

  挑战:淹没于茫茫销售线索之海

  腾讯社交广告:您认为当前汽车品牌在数字营销过程中,尤其是在处理销售线索时最有挑战性的问题是什么?

  朱伟华:销售线索过剩是大问题。过去10多年汽车产业的高速增长催生了大量汽车媒体,以及每年数亿条销售线索。将这些不经甄别的销售线索推给汽车经销商,虽带来不错的市场业绩,但销售业绩完全没办法提升。

  张岚:斯巴鲁遇到的最大问题是线索浪费。我们希望只要有一丝希望就不要放弃跟进客户,尽可能促进多的到店、成交。但是事实却是由于店面种种现实原因,我们高成本收集的线索会在一线人员个人的主观判断下被停止跟进。

  借力:大数据提高销售线索管理效率

  腾讯社交广告:您认为,大数据技术能力如何应用在汽车品牌的销售数字化及销售线索处理?

  张岚:一方面,通过大数据能够更好地识别、分辨以及了解新增线索的实际情况,通过详细信息能够引导销售顾问事倍功半地跟进线索;另一方面,根据大数据所呈现的各类信息,无论是客户标签、意向度预测还是其他的,都可以帮助我们的销售顾问更有效地与潜客沟通。

  朱伟华:大数据最大的功能是对销售线索转化率进行预测。借助大数据技术,通过学习过往部分销售结果,建立销售线索的特征与最终成交结果之间的关联关系模型,然后进行结果验证。若验证符合模型预期则该模型能够用于销售线索的清洗工具,自动评价销售线索价值。广告主既可以依据此模型实现合理分配资源,又可以反向评估广告效果,降低成本,提高效率。

  腾讯社交广告:您认为腾讯社交广告的数据能力差异化之处在哪里?如何基于这一优势帮助汽车品牌解决销售线索处理的难题?

  张岚:我们和很多做大数据应用的公司接触过,但至今我只遇到了腾讯一家能够非常明确地回答我数据源和数据标签逻辑的问题,所以我认为腾讯最大的优势体现于此。

  朱伟华:腾讯社交广告的数据能力体现在,一是其作为互联网领域社交数据的集大成者,对人群行为特征的数据有全盘掌握。腾讯的大数据科学家在汽车领域的机器学习、人工智能等方面的能力,已经有全球汽车信息安全大奖以及“绝艺”等产品证明;二是腾讯能够在信息安全方面提供强有力的保障,这一点也是必须考虑的因素。

  助推:TSA“智能潜客优选”持续沟通用户

  腾讯社交广告:数字时代“智能用户关系管理”如何实现“全生命周期的在线化管理”?

  朱伟华:如何通过大数据、人工智能技术,从保有用户中挖掘潜在销售线索,精准触达和转化保有用户中的潜在用户,是各汽车品牌客户关系管理部门很重要的课题。汽车品牌要实现用户的全生命周期管理,必须做到对用户360度的特征洞察,这意味着不仅要帮助广告主从保有客户和潜在客户那里获得用户洞察能力,还需要给广告主提供实时在线的辅助销售工具,这正是腾讯社交广告的强项。我认为只有确保用户数据的真实性和完整性,才能利用大数据技术实现用户洞察,更好地实现与用户的连接,这才是智能化的用户关系管理。

  腾讯社交广告:如何通过“智能用户关系管理”来实现“品牌广告销售”与“交易转化”的紧密融合?

  张岚:首先我们自己有一套在线管理系统,网络广告销售线索都会加入这个系统,通过大数据能够为我们新增的线索补充一定的标签、特征,帮助我们更了解用户;第二,我们会基于顾客的特征制定对应的销售话术;最后一点,最终的交易转化情况,会在系统里有相应的记录。以上环环相扣,能将“品牌广告销售”与“交易转化”更紧密融合在一起。

2017-04-25 14:51 



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