最近，汽车营销业有两个大趋势值得关注，一个是《汽车销售管理办法》新规7月1日落地，整车企业与4S店利益博弈重启，车企市场营销的有效性决定了其对4S店业态的吸引力和管控力；另一个是在媒体生态更加多样性的同时，内容生产与基于推荐系统的传播渠道正在分离，这一变革意味着数字营销正在转向基于大数据的精准营销时代。

这两大产业变革的交集是车企等广告主数字营销的有效性问题，近日腾讯推出的汽车行业DMP营销解决方案正是这一问题的答案。

营销需兼顾品牌力塑造和销售促进

7月1日实施的《汽车销售管理办法》正在引发车企和经销商新一轮的利益博弈。以往车企在给予经销商的销售返利中留存用于市场营销的费用，新规使决定权向经销商倾斜。不同于车企，经销商的营销诉求在于真实的销售线索，推动销售转化。这意味着车企除了要满足品牌营销的需求，更需要精准的营销工具来支持经销商的营销目标。

要实现车企和经销商的共赢，车企必须实现精准营销，在更多的销售场景下，帮助经销商实现更多的用户成交。对车企而言，销售场景不仅仅是线下的4S店展厅，越来越多的销售场景被前置到线上，形成营销闭环。

       在这个过程中，要实现精准营销，就是要实现广告被那些真正有潜在购车需求的人看到。一方面不用广告去骚扰没有购车需求的媒体用户，提升了媒体的用户体验。另一方面有购车需求的媒体用户得到丰富的广告信息，提升了车企广告的点击率和转化率，真正实现广告主和媒体的共赢。

为了实现这一目标，车企的市场营销正发生变化。

这意味着e-Marketing和e-Commerce需要快速融合以实现营销的精准化。

无追投不精准：

大曝光后的反馈数据才是营销金矿

车企广告的精准投放已经远远不能仅靠一次性的媒体大曝光实现。基于大数据技术的精准广告投放要求车企在新车广告大曝光之后进行充分的广告受众分析，在第一轮广告轰炸之后，车企完全可以借助这一轮广告的反馈数据，优化下一轮广告投放的策略，这种层层优化能够不断提高广告受众潜客的浓度，最大化广告投放的效果。以近期某款面向男性的车型A的上市投放为例，100万的广告预算在一个多月的投放期间，大曝光的人群中，显著提升了目标受众浓度，达到了精准营销的目标。

目标受众浓度相较历史投放提升15%

因此获得的1400多条有效线索，相比传统的广告方案，线索获取成本降低了35%。

这个案例成功的关键是腾讯汽车行业DMP营销解决方案。这个解决方案囊括了腾讯全平台媒体资源，充分适应车企市场与销售融合的大趋势。

在这个案例中，车企投放的腾讯新闻客户端信息流广告，通过腾讯汽车行业DMP营销解决方案不断优化投放策略，逐步在新车上市时获得了大声量曝光。

该解决方案建议的策略调整之所以奏效，很大程度是因为其打通了腾讯全平台数据。所以，其提供的追击策略是基于对上市新车的竞品、目标人群的媒体偏好、区域市场等维度进行多重分析，有庞大的数据作支撑。

除此而外，针对销售线索的大数据分析，则能够为车企提供销售线索清洗分级建议，针对相似人群追加投放从而获得更多销售线索。

这个案例为行业带来了很好的启示：新车上市或诸如热点大事件等内容营销进行大曝光投放所获得的数据价值巨大，广告投放不应止步于此。曝光数据的价值很多时候被忽略，但若进行多重分析和追投，可收获更多销售线索，摊薄总体营销成本。

从品牌导向的新车上市媒体曝光，到销售导向的精准广告追击，腾讯汽车行业DMP营销解决方案通过重塑营销场景，真正实现了市场与销售的融合。

                                             媒体全网数据互通赋能车企数据管理

过去20年中国汽车产业的高速增长主要是需求拉动，大多数消费者都是同质化的首次购车用户。媒体只需要解决车辆价格查询、性能评价等单一维度问题就能吸引大量潜在购车用户。

随着近年来微信、QQ等移动社交及资讯平台的崛起，基于自媒体和推荐系统的新兴媒体在占用读者时间份额方面越发优势明显。社交、资讯阅读、娱乐等消费者足迹在全场景数据打通的情况下，使潜在购车者变得清晰可见。

车企的广告投放已经进入到大数据驱动的精准营销时代，在这个时代，深刻使用大数据技术的车企，能够有效避免用户流失到竞争对手那里去，面对增量用户，也能够通过精准投放显著降低营销成本。

为了适应这些变革，近年来，东风日产、宝马等车企相继成立了数据管理部门，建立自己的DMP。它们试图通过打通企业内部各部门的数据藩篱，从而形成自身的数据平台，完善自有用户标签。

但要完成精准营销闭环，除了车企内部的涉车数据，还需要丰富的多维度数据标签，才能真正实现精准营销。

也就是说，车企CRM的第一方用户数据、车企媒体投放积累的第二方用户数据以及DMP平台第三方数据，进行多方数据标签的对接并为车企建立用户画像。这不仅能够活化车企私人的数据标签，更能实现高浓度标签的扩充。最终，通过定制化的媒体投放及自媒体化的内容，达到打动更多潜在购车用户的营销效果。

即使是尚未建立自己的DMP的车企，也可以通过对接外部数据平台来优化投放效果。比如说，对目标受众的细分人群包进行数据挖掘与匹配，生成用户画像，作为实现精准投放的第一步。

车企媒体数据融合：

标签优化提升追投效果

同样以腾讯汽车行业DMP营销解决方案为例，某全新高端品牌车型B在腾讯新闻客户端的投放，两个半月的投放进行了阶段性的人群包优化，最终取得了绝佳的营销战绩。

在上述案例中，投放分为两个阶段进行。第一阶段参考了竞品和车辆特征等多维度信息，生成细化数据标签并进行投放。而第二阶段则围绕第一阶段获得的销售线索，结合车辆重点城市进行优化投放，再向相似人群拓展。

在这当中，不论是基于车企私有人群数据还是分阶段投放产生的数据，进行多维度定制化人群定向传播的能力尤为重要。比如，向车展媒体、经销商、KOL定向传播，向竞品广告点击人群定向传播，向线上比价和线下4S到店人群定向传播等等。这些定向传播不仅覆盖新车上市前预热、上市、促销转化等全营销周期，也涵盖了车企CRM保有用户、历史媒体广告投放点击用户、竞品广告点击用户等全特征用户群。

相比传统的无用户标签优化的投放模式，有效线索成本降低了43%。这个案例再次验证了DMP营销解决方案的有效性。

随着互联网公司推出“新零售”，传统汽车的“新零售”变革在即，要在这场零售变革中赢得先机，一方面需要车企在市场营销场景中重新定义品牌导向和销售导向，另一方面在具体的营销数据管理实践中，车企在自建DMP平台的同时必须借助外部媒体DMP平台，真正形成基于用户行为数据的精准营销能力，真正形成对经销商的能力输出，在未来的营销博弈中赢得先机！