本文根據神策數據高級售前解決方案顧問司沛《加速車企數字化轉型，搭建高質量用戶數據平臺（CDP）實戰》的直播內容整理而成。主要包括：

• 車企數字化轉型之瓶頸以及應對思路

• 神策數據為車企打造的用戶數據平臺

• 應用場景結構：DTC 模式訂單促進轉化

注：文中數據均為模擬。

一、車企數字化轉型之瓶頸及應對思路

1.為什么車企提出向數字化轉型的戰略方針？

經過與車企客戶們的交流溝通，我們發現促使車企走上數字化轉型之路主要有三個因素。

第一，用戶體驗的數字化需求。一方面，整個汽車市場正在從增量向存量市場過渡，基于用戶體驗的數字化營銷成為市場部門的工作重點。另一方面，未來核心首購的用戶將會從現在的 80 后變為 90 后，作為互聯網原住民的他們，比較注重數字化體驗。

第二，觸達渠道的數字化需求。以前車企在用戶觸達時，偏向于從公域，包括垂直媒體、大型互聯網平臺等渠道采購流量；而現在逐漸轉向公域 + 私域流量整合轉化的方式進行營銷觸達。此外，在環境變革趨勢上，整個車企也加速了企業全旅程業務線上化轉型與數字化變革。

第三，企業營銷的數字化需求。企業需要充分利用公眾信任度強的社交媒體釋放的紅利，去構建營銷勢能。另外，在用戶需求與競爭環境的要求下，車企必須從硬件制造企業向科技公司轉型。

綜上所述，不論是從用戶體驗、觸達渠道，還是企業營銷，整個車企的數字化需求已經逐步顯現，轉型迫在眉睫。

2.車企數字化轉型之瓶頸及應對思路

首先，車企通常由經銷商端的銷售顧問填寫用戶相關的信息和數據，而相對缺少真實的用戶行為數據，比如用戶瀏覽了哪些車型，是否關注這些車型的價格、配置等。總之，只有間接輸入的業務數據，而缺乏真實的用戶行為數據。

第二，車企進行了將近 15 年的 IT 信息化建設，因此當下整個車企內部已經擁有各種各樣的 IT 系統，但這些系統內的用戶賬號、數據等沒有打通，于是形成了數據孤島，無法串連每個用戶的完整路徑軌跡。

第三，由于各系統數據孤島的存在，導致數據分析口徑不一致，各部門在做分析匯報時，容易各執一詞，沒有很好地達成一致性的總結和結論。

第四，數據分析從查看、分析到運營的流程非常長。現在車企所使用的數據分析工具，相對比較低效，導致了分析結果輸出滯后。

基于以上這些應用瓶頸，在進行市場營銷活動觸達時，會難以評估營銷效果，支持營銷決策。同時，也難以有效洞察用戶，不利于實施精準智能運營。

針對上述車企數字化轉型的問題，我們提出的應對思路是：通過構建用戶數據平臺（CDP）能力，打造以數據驅動的智能企業。搭建 CDP 平臺時有 4 個關鍵詞：連接、整合、洞察、行動。我們希望幫助車企連接公域和私域、線上和線下系統及平臺，將它們進行有效的整合，從而可以對用戶進行全面的洞察和分析，然后針對這些數據洞察開展有效的行動和觸達。

3.神策數據為車企打造的 CDP 定位與主要功能

神策數據為車企打造的 CDP ，通過連接內外部系統數據源，打通營銷觸點，為車企以及其業務部門提供從用戶數據采集與分析、統一用戶畫像構建以及營銷自動化觸達的全渠道閉環運營解決方案，幫助車企加速實現數字化轉型。

具體來說，主要包含三大功能：

第一，數據治理與分析。

通過此功能解決企業內外部、主機廠和經銷商之間的數據一致性以及數據割裂的問題，通過建立統一的底層數據庫，沉淀高價值的數據資產。同時搭建敏捷的數據分析模型，衡量行動的真實效果，去賦能業務的決策。

第二，用戶畫像構建。

神策數據以可靠的 ID-Mapping 能力幫助車企建立 360° 用戶畫像，準確地識別唯一用戶，還原完整用戶旅程，為運營與營銷行動提供堅實基礎。

第三，智能營銷自動化。

基于行動觸發的先進能力，協同多種渠道，自動完成實時的連接場景的高價值個性化信息傳遞，同時簡化了運營團隊和營銷團隊日常復雜的工作流，促進轉化目標的達成。

在我們推進車企整個 CDP 建設的過程中，我們也發現了很多車企關心的問題，概括起來主要有三點：

第一，CDP 建設起來后，用戶的數據是不是越多越好？

關于這個問題，很多車企會有這樣的疑問：CDP 數據越全越多越好，什么類型的數據我們都能用嗎？其實，應該是關聯到用戶的數據越全越好，只有這樣的話，才能更全面立體地分析識別用戶行為，洞察用戶特征。

第二，搭建好的 CDP 是不是就可以顛覆原來的業務架構了？

其實并不是。我們的 CDP 是有開放接口的，這意味著它可以與車企現有系統進行集成，過往企業的 IT 信息化建設也不會浪費。

第三，CDP 搭建好了以后，是不是只需要重視業務數據，而不需要行為數據？

答案是否定的。業務數據固然重要，但用戶私域觸點、業務系統端的行為數據也同樣重要。最好是把以用戶為中心的業務數據和行為數據進行有機結合會比較好。

綜上所述，我們搭建 CDP 的核心要領是不要大而全的架構，而堅持走小而通的閉環。

二、神策數據為車企打造的用戶數據平臺

1.車企建設用戶數據平臺 CDP 及營銷自動化 MA 的路徑

不管是傳統的車企還是造車新勢力，在建設用戶數據平臺時，通常都需要四個步驟，即數據采集、數據治理、數據分析與標簽畫像、數據應用。

數據采集上，我們希望著力于幫助車企收集內外部割裂的數據，包括整個私域平臺的觸點，如 App 、官網、微信生態、H5 等，采集這些平臺的用戶數據、行為數據和需求數據。同時，打通車企內部的業務系統，比如 DMS、CRM 等，并在廣告平臺、DMP 平臺等采集第三方數據，包含畫像標簽、消費信息及偏好信息。

將這些數據進行整體采集后，過渡到數據治理的環節。在數據治理上，我們堅持做跨域、跨端的數據整合，從而形成統一的視圖。通過建立標準化的清洗規則、進行自動匹配、系統自動 + 人工干預整合、關聯等動作，最終形成一個完善的、立體的、可用的數據庫的形式。值得一提的是，針對用戶唯一標識打通的 ID-Mapping 能力是神策數據非常突出的優勢。

數據治理環節完成后，就進入到了數據分析與標簽畫像的環節。

神策分析配置了事件分析、留存分析、漏斗分析、分布分析等十多個數據分析模型，同時支持指標和標簽的自定義，分析完成后，還可以通過用戶標簽體系的搭建，進行用戶畫像的洞察。

除此之外，我們還可以支持整個汽車行業高階的建模分析，比如當前車企比較關注的潛客評級優化模型、RFM 價值分級模型、用戶流失預警模型、內容生產價值模型等，我們會基于車企整個業務需求拓展相關模型和組件，持續進行創新演進。

在數據應用環節，主要涉及到運營和營銷動作的優化。比如會對用戶進行分群，針對不同分群的用戶進行精準的運營觸達，并對運營效果進行評估和優化。此外，還會對獲客渠道、活動效果、內容裂變、服務流程等進行優化。

2.安全、多維、實時的數據采集

神策數據兼具多種數據源的采集能力，可以進行安全、多維、實時的采集。目前有開源的 40 多種 SDK ，安全合規，打破數據采集的黑盒現象。

針對整個底層，我們有代碼埋點、全埋點、可視化埋點等多種方式滿足車企的數據采集需要。同時構建開源社區，向同行者及后來人分享我們走過的路、踩過的坑，促進行業技術交流，以及數據采集行業的良性發展，目前已經有數千家企業都在使用神策數據開源的 SDK 去做數據采集?？傊?#xff0c;我們具備從公域到私域、從線上到線下的全渠道數據采集能力。

3.構建統一的數據標準和 ID 體系

通過構建統一的數據標準，規范 ETL 流程，讓客戶低成本獲得干凈的數據，從源頭保證數據的質量。同時，神策數據也可以幫助車企做到實時、一對多的 ID-Mapping ，構建統一的用戶體系。成熟的 Event-User-Model 數據模型，讓車企跨部門、跨業務的數據進行治理，達到統一的標準。

4.靈活多維的數據分析模型

通過神策分析內置的分析模型，車企可以進行全面、多維度的業務洞察。比如通過漏斗分析模型，可以看多步驟過程中每一步的轉化與流失情況。

舉個例子，一個用戶在 App 里瀏覽了某款車的外觀、配置參數、價格等，用戶可能對這款車型產生興趣后，就會去填寫相關的試駕表單，系統會提示其預約成功。在這個過程中，就可以通過漏斗分析看各個步驟中的流失和留存情況。

再比如，可以通過用戶路徑分析模型了解特定用戶群體使用產品各功能的訪問路徑和軌跡，從而觀察這些用戶的流向。舉個例子，通過用戶瀏覽新車上市活動的 H5 落地頁，分析這些用戶后續的行為路徑，來綜合評估 H5 落地頁的效果等。

再往下細分，可以觀察到整個車企市場營銷側非常關注的各渠道投放質量，方便進行相應的優化。通過神策的事件分析模型，查看這些用戶都是從哪些渠道來的，效果如何。比如在百度或汽車垂直媒體等渠道進行廣告投放后，可以觀察哪個渠道帶來的用戶數量更多、質量更好，從而進一步優化渠道投放策略，合理調整市場營銷費用。

5.全域旅程的標簽體系構建

關于用戶標簽體系的搭建，主要分為三個步驟。

第一步，梳理用戶全生命周期的運營流程。新用戶的注冊引導和綁車引導，預約試駕和資訊引導；還有潛在用戶、價值用戶、老用戶等不同生命周期的運營流程梳理等。

第二步，基于運營策略拆解形成原子標簽，這些原子標簽主要包含很多細節，比如注冊時間、月訪問次數、總到店次數、總交易金額等。

第三步，有了這些原子標簽后，再將它們按照業務邏輯建立標簽類目，從而生成一個個類似于活躍類標簽、交易類標簽或是業務偏好類標簽等。然后再結合用戶在整個私域觸點的預制屬性信息的填寫，將整個用戶標簽體系進行完善的搭建和組合。

同時，神策數據的產品支持將車企用于市場調研中有關用戶畫像與分析的標簽進行整合復用，產生 1+1>2 的效果，從而更好地洞察用戶。

6.全維度洞察用戶標簽畫像

在用戶洞察方面，神策數據支持全維度的分析，對單個用戶及某個用戶群都可以進行分析。

關于單個用戶的洞察，可以看到其消費情況、社會屬性、活躍情況及預制屬性等。

對于某個用戶群同樣可以進行分析，比如對近一個月購買了商城某車型周邊產品的用戶進行畫像分析，觀察用戶等級分布、偏好類型分布及支付金額和次數等。同時，還可以做不同用戶群的對比分析，比如將定義的高價值用戶和流失預警的對照組用戶進行對比分析。

除了營銷活動參與偏好之外，還可以做會員等級分布、社會屬性等不同維度的對比分析，從而提供 360° 的用戶（群）畫像分析，洞察群體特征，指導下一步的營銷策略。

7.自動觸發的運營流程

神策智能運營可以用 4 個步驟輕松創建運營計劃和活動。

首先選擇觸發條件，觸發條件可以選擇定時型或觸發型，什么是觸發型？舉個例子，用戶完成 a 事件就立即觸發，或是對完成 a 事件但沒有完成 b 事件的用戶進行圈選觸發。

選定觸發條件后，接下來選中受眾用戶，然后配置觸達通道，神策智能運營支持包括短信、 App 消息、小程序彈窗、Webhook 等多渠道的整合配置和觸達。配置好觸達通道后，可以進行活動目標的設置。

完成以上設置后，就可以點擊發布了，發布后我們還可以針對整個運營計劃進行效果評估，為后續的觸達活動提供迭代優化和策略支撐。

8.支持多并發的運營流程畫布

通過一些實戰經驗我們發現，真實的業務場景并不是由一個個割裂的運營計劃組成的，而是多個運營活動并發進行的。神策智能運營的流程畫布功能支持多個運營計劃并行，而且在不同下發策略之間可以按照優先級進行觸發。

流程畫布可以覆蓋完整而復雜的業務場景，比如根據用戶的價值推送優惠券，可以從高頻高價值的用戶到高頻低價值的用戶，按照優先級從高到低逐層進行發放。

神策智能運營可以實現個性化、差異化的分群運營，快速圈選人群進行運營動作，支持多觸點統一配置，然后實時追蹤運營效果，實現運營自動化。

最后，還可以從全局視角查看營銷效果，進行評估和迭代。

9.神策數據為車企打造圍繞“兩云一平臺”的用戶數據平臺

神策數據為整個車企打造的是圍繞“兩云一平臺”的用戶數據平臺，整個架構的底層是神策數據的數據根基平臺，包括數據采集、數據治理、數據存儲、數據查詢與數據智能等。在數據根基平臺的架構之上，搭建了神策分析云和神策營銷云。

有了這些產品的賦能，就可以幫助車企解決場景問題，比如媒體渠道投放評估、營銷活動效果評估、銷售線索評級優化、購車意向分級與自動化觸達、老客戶轉介紹裂變、產品功能診斷和改進效果評估、定?；貜S智能提醒、KOC 車主價值挖掘、增換購意向挖掘分析、流失車主挽回提醒、車聯網體驗管理等。跑通上述場景后，就可以幫助車企實現品牌營銷的體驗效果提升、挖掘用戶全生命周期價值、企業內部降本增效提質、數據資產建立及價值提升等。

10.神策數據汽車行業 CDP 的價值主張

神策數據汽車行業 CDP 的價值主張是希望通過沉淀高質量的數據，幫助車企打造安全可靠的用戶數據資產平臺。這里面的兩個關鍵詞分別是“安全”和“可靠”，之所以這樣說，是因為我們在跟車企進行溝通交流時發現，他們非常注重這兩點。

首先，企業數據是非常注重安全和隱私的。目前神策數據已經為超過 1000 家的企業提供了私有化部署服務，私有化的數據平臺能夠保持高效穩定地運行；同時，通過后端進行采集，避免一些三方工具進行惡意的數據獲取；此外，在權限體系這塊，我們通過嚴格的分級產品使用權限控制，確保多部門多級人員的數據使用安全；最后，神策數據產品和數據采集能力通過了企業 ISO9001 和 27001 雙認證，為企業的產品質量和數據安全保駕護航。

在可靠性上，神策數據支持高并發、高可用的多活架構，整個底層的應用組件成熟穩定，歷經 618、雙11 等大型活動的峰值驗證；同時為車企提供豐富的用戶數據資產、支撐精細化運營場景，實現業務的數字化賦能。

三、應用場景解構：DTC 模式訂單促進轉化

1.汽車行業的 DTC （直面消費者）業務模式探索

傳統的汽車流通模式一般是整車廠，俗稱主機廠，對經銷商實施授權經營；經銷商集團向主機廠進行車源采購，同時會向下對經銷商單店進行管理和服務，然后每個經銷商單店為用戶提供車輛銷售、維修、保養等服務。

而 DTC 模式則是主機廠通過全面的渠道和觸點對用戶直接進行觸達。因為汽車屬于大宗消費品，需要用戶親身體驗、試乘試駕，所以在車企和經銷商之間設計了數字化體驗店的模式，為用戶提供車輛的試乘試駕及交付服務。

相比于傳統模式，DTC 模式可以幫助車企實現全渠道全觸點的直接用戶觸達，可以改善市場下沉效率，同時針對用戶需求更有效地快速響應，從而提升消費者全方位的消費體驗等。

2.應用場景：DTC 模式訂單促轉化

這個場景是關于某合資車企發布了新能源子品牌的首款車型，針對這款車型的發布進行了線上直播，支持觀看直播過程中在線下訂，訂單支付成功后即可到線下數字體驗店領取下訂禮包、享受試駕試乘服務和購車優惠。

首先，通過神策數據的漏斗分析模型發現，此次直播過程中點擊提交訂單后，有37.6% 的用戶沒有完成支付訂金，即訂單未轉化。同時，通過數據統計發現，此次線上直播活動吸引了數十萬用戶觀看和互動。

然后，基于上述數據洞察進行決策和運營活動，具體包括三個部分：

第一，促轉化，針對已經提交訂單，但沒有支付定金的用戶進行觸達，促進支付轉化。具體操作上，首先圈選提交了訂單但沒有完成支付的用戶，然后通過 App 推送的方式進行觸達，推送類似于支付訂金可享更多優惠等文案內容，然后進行運營計劃發布，發布后對整體效果進行評估。

第二，分享裂變，針對已經支付訂金的用戶進行 App 推送，促使他們分享下訂截圖，實現用戶裂變。

第三，用戶挽回，針對觀看過直播的用戶進行觸達挽回促進活躍。

通過上述決策和行動，該車企提升了支付訂單的轉化，促進了線索量的提高，并且對新車型感興趣的用戶進行了二次激活。

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《車主App 體驗優化分析報告》

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据司沛：加速车企数字化转型，搭建高质量用户数据平台实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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