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姜安琦:用AI赋能帮主机厂追到心仪客户

在如今供大于求的精细化市场,为什么通过AI技术来赋能精细化营销,就是通过这样的技术围绕找对人、进对场、做对事三个方向,来解决精细化效率和效果的问题。

11月21日,2019大发一分彩汽车经销商高峰论坛在广州举行。论坛上,易车公司副总裁姜安琦做了《AI技术赋能下的精准营销》的主题演讲。

姜安琦表示,在如今供大于求的精细化市场,为什么通过AI技术来赋能精细化营销,就是通过这样的技术围绕找对人、进对场、做对事三个方向,来解决精细化效率和效果的问题。

【演讲实录】

尊敬的各位领导、各位来宾、各位合作伙伴,大家上午好!

很荣幸今天有机会跟大家分享汇报一下公司在过去两年苦练内功,我们在AI基础能力上以及精准营销的能力上取得的进展以及我们的一些思考。

首先第一个问题是为什么我们要用AI的技术赋能我们的精准营销?给大家看一个数据,一般这一两年来这个表大家心里都会比较不开心。大家会看到过去一两年里面大发一分彩销量的增长率是在下降的。但是与此同时,我们会发现每年市场上主流在售车型的数量是增加的。意味着买车的人没有增加,但是售卖的车型在增加。除了我们本品用户消费需要提升之外,同类车型竞争也会加剧,这个市场有一点像我们工科院校谈恋爱的市场,我们常常说一个男士要打败多少对手才能追到自己心仪的女神,一个车型就要打败多少车型才能追到心仪的潜在的顾客,所以说,我们不光是面临汽车市场的下行,也要面临整个在一分11选5里面所有的竞争对手的竞争。

这样一个市场,给我们带来的挑战就是过去产业传统的营销方式,让转化的效率越来越下降。因为过去的营销方式,我们认为这是在一个供需平衡下的营销方式,所以当时我举了一个“半包半送”比喻,这个时候平台起到作用是婚姻介绍所的角色,买车的上来看,想卖车的人在有自己的营销和投放。两边一拍即合,为什么一拍即合?大家选择不多,一拍即合转到各位的店里面洽谈购买的情况,这就成为投资商机的结果。但是现在市场变了,竞争越来越激烈的时候,主机厂跟用户的关系也会有比较大的变化,我们现在叫什么?供大于求是市场上现在的情况。一个车型,要想能够提升他的销量。首先它应该在平台上跟平台的用户成为朋友。

成为朋友不是一次沟通之后就会成为朋友的。你需要不断的跟这个用户做深度沟通,看这个用户对你沟通情况的反馈,来决定如何采取下一步的动作。这个时候平台变成了什么?变成了一个车型、车企、经销商跟用户的交友平台,平台提供社交的环境、场景以及跟用户沟通的能力,帮助我们把整个营销从原来传统的用户营销,向精细化的用户运营做转变。说到这里,什么是精细化的运营?这个有一点抽象,接下来这样的一个视频大家可以看一下。

中这个妹子是做游戏的客服,刚才打电话的男士就是成功做了用户运营的工作。他做了三件事情:一是他找对了人,找到很漂亮的妹子,并且在妹子很精准打到她的坐席上,精准找到了人;二是进对了场,因为这个妹子在工作,在工作的时候不能随便挂断别人的电话,这样一个状态下他就有充分的时间跟妹子沟通、交流;三是他做对了事,这里面可以考虑一系列问题,一共给这个妹子提了多少想法和提了多少的条件。最后他是通过不断跟妹子沟通,找到用户真正需要解决的问题和痛点,并直接给出了解决方案。这样达成了一次很完美很精细化的用户运营的工作。

这样一个用户运营的工作,实际上在我们做的营销和销售的时候,需要有同样的能力,跟我们每个平台上的用户做一系列精准精细化的沟通,引导这个用户从最开始的浏览到最后的成交。当我们所有的主机厂和4S店具备这样的能力,就可以有更高的销售转化率。我们为什么通过AI技术来赋能精细化营销,就是通过这样的技术围绕找对人、进对场、做对事三个方向,来解决精细化效率和效果的问题。

我们在过去两年完成了用户行为和车型结构化的梳理,所以我们在这样一个体系下推出了“人、车、内容”数据立方体新的数据结构。把用户的购车行为和意图与内容以及内容里面车型的关联。构建了人、车、行为三维模型,可以帮助我们更好地识别每个用户在不同的阶段跟车型之间的互动关系和转化的可能性。说起来有一点抽象,举个例子大家可以看到,这是一个典型的用户,当他访问到的场景上时,首先他可以通过搜索、浏览、选车跟某一个车型先发生这样一个关系。然后这样一个关系,我们的数据立方体把数据记下来,接下来我们会为用户推荐跟这个相关的内容。我们可能会给用户推荐这个车的外观或者是配置,也有可能给这个用户推荐相关的优惠信息,也有可能是这个车性能、对比和测评的信息。这个时候根据用户有两种选择,一是对内容发生点击,用户和内容和行为会进入我们数据立方体里面,下次用户再刷新我们的信息流的时候,这个车型相关的这一类的内容会提升,引导我们用户进一步往前走。当用户对某一些内容不产生点击和阅读的行为,他的推荐权重就会下降。

在这里面,我们构建了一个动态的用户数据的立方体,所有的用户行为数据的更新都是毫秒级的更新,在下次行为就会得到秒级反馈,这是我们数据体系里面构建新的数据的结构,这是我们在整个用户跟车型之间挖掘出来的成果和价值。

第二部分是我们进对场的能力,我们可以覆盖用户跟车型之间发生互动关系的所有场景。用户在线上有选车的场景,他在一定范围内挑选;还有搜索的场景以及找车的场景,有了明确的目标,需要直接找到它的搜索结果;看车的场景没有特别高的明确目标,属于一种浏览的行为。我们线上的场景转线下场景有到店场景和金融场景以及成交场景。这些场景里面在我们智能推荐的引擎上可以实现这些场景一键统一中台的覆盖。包括所有APP的信息流流量和报价大全所有信息流的流量,以及PC站M站的信息流的流量,都是有统一的中台引擎来负责信息分发以及流量分发和点击量的提升。这个是我们过去一年完成整个推荐引擎的提升,提升以后在用户新闻内容的点击效率上,我们提升了2倍,达到了15%的业内属于比较领先的水平。

当我们有一套统一的数据中台覆盖用户场景的时候,结合用户的能力,我们可以在任何的流量内结合用户的历史行为对于某一个车的兴趣阶段推荐对应的内容。这里面包括数据覆盖的能力以及意图识别的能力,我们怎么帮助用户推荐他想看的内容。

除了我们找对人的能力之外,还有一个生产内容能力的提升。在过去一年通过AI的技术提升了我们整个智能创意、智能内容生产的效率。通过我们把所有的车型元数据、口碑元数据以及用户的行为做了拆解以后,我们形成了人和车的关系图谱,覆盖包括在售和不在售的车型和品牌。通过我们精准的数据图谱和数据组装,我们可以形成底层的内容解析以及元数据的处理,直到最上面,我们用各种场景适配它,形成最终的表现层的数据。所以,这里面可以给大家看一下这些例子,我们每天可以生产超过4000篇的内容,包括导购类的内容,车型对比类的内容以及降价的内容,这些内容都是我们可以每天通过AI生产新的内容和不断投放、推送给我们用户来做到的。

并且在今年9月份,我们还有一个新的技术突破,大家可以看一下

刚才说的这样一段是完全通过我们的机器和算法,结合我们的原生的内容自动生成的,我们机器AI生产的量级达到了每天超过100,而且数量不断增加,这里面的内容来源包括号自产内容和的图库,我们只是把每个的片段和图片识别以后做了重新的标注。所有的文字来自我们用户的和我们自己PGC的文字内容,把文字内容和图片对应的车型特征做结合,拼接成一个整体的新的关于一款车的全面的内容。这样的能力我们会不断完善它,最终实现帮助我们企业客户、帮助我们的,可以批量、快速从不同的角度,生产我们车型的不同的内容,帮助大家提升营销效果。

除了线上部分之外,我们在线下完成了智能外呼的体验,通过用户的语音识别提取用户语音转文字以后,他跟车型的意向度的关系,通过AI话术积累和反复训练,然后找到用户跟车型之间意向关系,不同场景下我们触发的反馈条件,并且把这样的条件应用到实际的场景里面,能够更高效的进行有效的线索信息。这个是智能外呼能力的进一步提升。

有了这些内容,真正的的用户营销是什么结果?我们可以看到,当一个用户来到,他跟某一个车型发生了关注的关系,他看了车型的一篇文章,这个时候用户有可能下一步的动作,他会被其他的车型吸引注意力,当我们用户出现了这样一个动作之后,马上会为本品的车型推荐另外一篇文章,保证用户的吸引力回到本品,让他进一步加深对于我们的兴趣和加深主动行为,可能是深度内容的阅读和访问以及浏览。用户的注意力时时刻刻都有可能被其他的车型分流走,如同我们追求一个女神的时候,她时时刻刻也会被竞争对手约出去吃饭一样,一旦发生这种情况的时候,及时把女神的注意力拉回到我们这里来,我们所有的这样的行为都是秒级的反馈行为,不断吸引用户注意力,直到用户在线下完成下单以及智能外呼的清洗。这是我们过去从找对人、找对场景、做对事秒级反馈的能力。

当然,我们有了这样一个能力之后,就可以与腾讯围绕营销展开更深度的合作,更具有想象的空间。

因为的用户,我们认为它的整个流量是一个领域非常精准的流量,但是访问频次不高。每天2%左右的日活用户会留资,但我们每天10%的用户有强烈购车意向,只是没有在我们平台上转化为线索;还有20%的用户,可能有潜在到店的行为。但是它仍然没有在平台上留资。这两部分的用户我们是可以在平台上挖掘出来,并通过高频、高活跃腾讯的流量上找回的。这说明用户的价值以及生产的潜力会有很大的提升。同时,基于在上面找的用户特征,我们可以在腾讯用户这样的一个泛用户池中进行深度挖掘。除了流量上找到现有的用户转化为线索,还可以基于这样用户的做样本,寻找类似有潜力的用户,以后我们会跟腾讯一起为我们和合作伙伴提供的自有的线索以及全网召回的线索,并且保证线索有效率的质量,这是腾讯之间可以合作的第一件事情,并且正在测试当中。

接下来往深里面看,和腾讯围绕这样大的互联网营销生态,我们认为还可以有更多的合作空间。首先,和腾讯的用户可以打造统一的标识,把设备号、手机号码、和腾讯的ID,大家可以基于ID的匹配,可以做一个统一的标识。有了这个标识以后,把和腾讯的数据做结合,的数据强项是人车互动精准数据以及数据领域内的垂直信息的积累,腾讯的数据强项在于用户的社交群以及用户属性、偏好上,两两数据结合对数据资产的价值就是比较大的提升。基于这样的资产和价值,我们可以做到更加细化整体计算和建模:我们可以计算用户的留资等模型;针对用户个体推测他更喜欢被什么样的创意被覆盖;喜欢什么方式做线索留资以及权益的激励;以及更加倾向于经常出现在什么样的流量场景;在数据层和计算层,我们可以做到对用户更加全面的覆盖。我们原来广域的流量通过内容的覆盖会提升用户的转换,这样的方式同样可以伴随我们走到私域的流量,把我们这样的信息投放到客户私域流量的用户。通过这样的方式,用户线下到店以后仍然可以通过扫码到店的覆盖,标记这个用户线上和线下的信息,并给用户到店这样的激励,实现了用户到店的覆盖。基于这样的覆盖和用户的反馈,我们可以形成一个闭环,把所有的用户行为,匹配我们用户的标识形成不断正向迭代的过程。这是我认为不仅仅是广告和线索的召回,我们有更多更好玩和更多颠覆性的事件,来颠覆整个一分11选5的局面。

我们整个AI全景架构,从基础设施到数据资产,过去一年在整个AI能力上,无论是我们覆盖的品牌数、覆盖的车型数、覆盖的用户数有一个比较大的提升。也因此,我们可以有更多的服务和应用提供给所有合作伙伴。我们公司一直秉承为客户提供最优质的产品和效果的理念,我们所有的团队也会围绕这个目标一起努力,希望在接下来一年为我们所有合作伙伴提供更好的营销服务。谢谢大家!

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