汽车行业的数据挖掘

数据挖掘及相关的商业决策应用将成为汽车行业的必然，甚至在可预见的将来会成为汽车企业生存的重要基石。

随着中国汽车市场渐入稳步发展轨道、汽车后市场的逐步兴盛以及汽车营销人对于数字化营销决策的愈加渴望，对客户信息的深度分析和应用（特别是数据挖掘的营销应用）将逐步成为行业的常态，新的理念、方法、技术和应用必将风起云涌。

数据挖掘及其后续应用（如商业智能、客户关系管理和营销自动化等）在电信和金融行业的应用已经有超过10年的历史，这2个行业的信息化程度高、数据管理能力强、客户基数庞大、业务需求度高，最早步入了营销决策数字化的正轨。部分的快速消费品、医药、IT等行业也不甘寂寞，纷纷杀入这一领域，并相继取得了不错的业务和营销应用成果。随着汽车产业成熟度的急速提升，行业的数据积累和管理也快速达到了入门级水平，数据挖掘及相关的商业决策应用将成为汽车行业的必然，甚至在可预见的将来会成为汽车企业生存的重要基石。

数据挖掘和数字化营销决策对企业的数据整理能力是一个严重的考验。信息化程度比较高的汽车企业，一般初步建立了自己的信息化系统，如DMS、CRM、ERP、二手车等系统，但由于企业内部职能分工的限制，这些系统并没有做有效的整合工作，即使企业花费很大精力建立了自己的数据仓库和主数据管理系统等，也大多流于形式。同时，汽车企业和消费者之间，多了一层经销商，这更对信息整合的及时性、有效性、准确性等提出了考验。汽车行业必将掀起一场企业级数据整合的浪潮，以适应数字化商业决策的基础性和刚性需求。

不同于传统的客户关系管理，汽车行业的客户关系管理必须要为经销商预留下一席之地，汽车行业的特殊性决定了这一切；与传统客户关系管理相同的是，汽车行业的客户关系管理也需要对客户生命周期进行细致的分析，这实际上就是分析型客户关系管理（数据挖掘及建模等）：通常来讲，按照客户的生命周期，从潜在客户到保有客户、增值客户，再到摇摆客户、流失客户和挽回客户，客户细分模型、潜在客户转化模型、营销活动反馈模型、客户价值细分模型、交叉销售模型、垂直销售模型、客户忠诚度模型、备件市场预测模型和产品质量缺陷模型等，都是汽车企业营销决策所必需的基础性模型。每个汽车企业都需要在行业专家、数据专家、建模专家、营销专家等方面有充足的人才储备，并通过一个有效的组织把这些人才和业务应用进行管理和整合，才能充分发挥他们的业务价值。

数据挖掘的结果，即模型或业务规则集，需要快速部署到业务应用端，指导实际的营销业务，并通过业务端的及时反馈，动态地评估模型的精准度和稳健度，并进行下一轮的模型优化工作。在这个方面，汽车企业必须建立自己的商业智能平台和营销自动化系统，来承载多样化的、多组合的、多策略的营销决策。目前在中国汽车行业，企业级的商业智能平台较为罕见，部门级的商业智能系统也处于起步阶段，而在营销自动化方面的业务实践，也远未达到系统化和平台化的高度。在上述方面，我们已经看到一些具有高度战略眼光的汽车企业，成为行业的先行者和探路人。

随着中国汽车保有量向亿级规模迈进，以及汽车后市场的逐步繁荣，客户忠诚度管理备受厂商的关注，相应的客户忠诚度模型也逐步进入商业应用期。目前汽车行业的客户忠诚度管理趋势是，将客户价值细分模型与客户流失预警模型联合使用，并构造出一个新的客户忠诚度模型，基于不同的客户价值群体和客户流失倾向群体，来制定针对性的保留和挽回营销策略，如果再配合一定的流失方向和流失原因等定量调研，则模型的营销应用效果更佳。

基于以上的分析，我们可以管窥中国汽车行业数据挖掘的某些营销应用趋势，希望在不久的将来我们可以看到这些趋势应用都能够得到大规模的商业实践，并不断促进中国汽车产业的发展和进步。
 

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