中国汽车报专访 | 高科数聚联合创始人、CEO董琳：跳出传统促销思维，转向智能决策新模式

从短期促销转向客户体验策略

“根据历史数据，消费者的购车决策周期已延长至6个月，甚至更久，他们更关注全年的综合优惠，而非单一促销节点的折扣。这意味着汽车营销需要从传统的促销导向，转变为以客户体验为中心的长期策略。”董琳表示。

在她看来，今年“618”电商大促活动中汽车营销力度的减弱并不意外。这反映了消费者行为模式和市场趋势的深刻变化。在这一背景下，大数据和AI的融合应用显得尤为重要。能够更好地利用数据智能分析和预测消费倾向的企业，可以更有效地制定和调整促销策略，确保在各个促销节点达到最优效果。通过大数据和大模型的技术加持，不仅能够优化沟通效率，还能实现潜在客户的精准匹配，从而在全年各个营销阶段持续吸引和服务消费者。这种智能化的营销方式，不仅提升了消费者的购买体验，也提高了企业的市场竞争力。

当前，汽车营销需要跳出传统促销思维，转向以数据智能为核心的精细化运营。雷军通过个人IP和流量密码有效提升品牌影响力的成功案例，只是营销多元化策略的一部分，更重要的是，借助大数据能力，实现私域流量的有效管理和转化。

在新营销模式方面，企业逐步通过对消费者大数据的深度分析，开始预测哪些车型在特定区域更受欢迎，以及哪些促销手段最能引起消费者共鸣。例如，通过大数据分析，准确预测特定区域内最受欢迎的车型，并确定最能引发共鸣的促销策略。这样可以深入挖掘市场需求，提供个性化推荐，从而提升消费者的购买体验和转化率。

打通从理解、捕捉到供给之路

无论是依靠头部IP的影响力还是深耕私域运营，核心都是围绕深化理解客户需求，精准捕捉用户痛点，以个性化产品供给作为制胜之道。汽车行业成功的密钥在于精准洞悉并满足消费者多样化需求。因此，如何高效运用数据能力提升业务效能乃至转化率，成为汽车企业面临的重大课题。

随着AIGC（生成式人工智能）技术的发展，如智能助理与Agent（智能体）等创新应用正使业务场景智能化迈上新台阶。以“获客智能体”为例，通过集成分析大量数据流，有效开辟新客户渠道并促进成本效率双提升；它还可以优化线索与人力资源配置，增强潜在客户匹配精度，极大增进交流效率与转化成效。

当然，面对汽车经销商当前遭遇的行业内卷现象，数据驱动的市场洞察变得尤为关键。通过分析毛利速度、单店绩效指标、地域客群分布、目标人群分布及线上线下综合体等多个关键数据维度，经销商可以更精准地识别需要优化整合的门店以及值得进一步投资扩展的业务领域。

董琳强调，采用数据驱动的决策智能模式，不仅是汽车经销商的必需，更是整个行业未来竞争发展的惟一出路。数据智能能够显著加速市场响应，确保在瞬息万变的市场中做出准确判断，并为企业建立起难以逾越的竞争壁垒。