[汽車之家新聞] 8月19日，由中國汽車工業協會主辦，汽車之家承辦的第一屆“全球汽車產業創新大會”在北京國家會議中心隆重召開。汽車之家副總裁吳濤發表演講，以下為演講實錄：
『汽車之家副總裁吳濤』
我會從數據和技術角度為大家展示汽車之家是如何在二手車行業去思考、突破和創新的。我報告的題目，也是數據和技術，更多的課題是希望跟在座的各位同行一起做一個匯報，汽車之家這半年來，在二手車方面、數據和技術方面的一些思考，跟大家做一個研討，歡迎大家跟我們多進行交流。
首先看一下現在整個數據，我相信這個數大家心里都有個底。具體的數字多少不重要，看的是我們的趨勢。二手車相比新車的發展情況還是朝陽行業。確實我們的壓力也是很大的，在2018年和2019年，整個增速還是放緩的，尤其2019年經過國五和國六風波以后，會出現個位數上的增長。
看看我們的二手車經銷商們，基本持平的是50%，銷量下降了43%，增長7%。從數字來看，大家應該過得還是喜憂參半的，雖然整個行業的發展也遇到了一些小的瓶頸。對于商戶來講，也是喜憂參半的狀態。我們就在想，基于這樣一個情況，應該怎么辦？我們也不斷地在看，因為我們從互聯網角度來講，會關注用戶。尤其是在蛋糕已經被控制在一定范圍內的時候，如何分蛋糕。從今天上午的一些分享來看，他們更多想講的是定位，“精準的洞察用戶”，大家可能都會聽到過這個字眼。為什么要洞察用戶？如何定位？最重要的是要了解你的客戶，用戶是什么樣的。從這個來講，可能待會也會有很多嘉賓的報告來證明這已經是不爭的事實。
互聯網的用戶覆蓋率在不斷地提升，大家可能也有聽說，這幾年互聯網的紅利基本上到了一定程度，但是從二手車的角度來講，互聯網對于新車、二手車來說，正在處于逐步拓展的情況。看看汽車之家的數據，4350萬，去年應該是在3700萬左右，大概有將近20%的流量增長。這不是說用戶做了什么，而是說明它的覆蓋量在增大，用戶在習慣被改變，大家開始接受這種方式，所以這是汽車之家的一個基礎數據。
再看看二手車的數據，這個是汽車之家二手車整個大的基礎數據，從DAU來講大概300萬，去年可能將近200萬，這個數字漲得非?？?。從線索來講3600萬，也是比較大的數字。現在能看到，這個數字在快速地增長。從我個人的想法來看，也許可能到年底突破400萬，也不是一件很難的事情。這兩頁能告訴我們什么？說明用戶不斷地在往互聯網上匯聚。
匯聚到互聯網以后，大家會發現，前一段時間，汽車之家跟商會之間的交流也是挺多的。大家可能更多交流的是他的意向車型、手機號、他的姓名。我們看一看這些數據，用戶在網上很有跡可循，用戶關注的是什么？用途、價格、品牌，這些不用講。但你知道這個人更關注品牌，還是更關注價格？不同的一群人，他可能關注點是不一樣的。
第二個，大家可以看一看，我們再追蹤了一下這個數據，它關注的是首次購車和再次購車，大家可以看一下，兩個不同顏色的對比，又有截然不同。最后一個看成交。大家可能比較著急，拿了線索，他為什么不來店。其中1到3個月的是38%，3到6個月的還是15%，6個月的還有7%，也就是說三個月以上的還有22%。在這一塊上，這三頁大家具體的數不用去記，后面這三張圖告訴我們，用戶在整個網上分布來看，我們的用戶真的是有各種各樣不同的表現。不能用一種方法來去跟用戶進行服務，這樣的話，你適應不了他。從我們汽車之家來看，二手車的用戶是五花八門的。
現在在困境的時候，怎么去更好地迎合五花八門的用戶的訴求？真的沒有別的辦法，只有靠數據和技術。如果沒有數據和技術，確實是非常難做。對于我們商戶來講，把握住用戶，大家今天上午聽完，耳朵繭子都快出來了，大概六七個報告，都一直在講把握住用戶，這是一個不爭的事實。怎么把握住用戶？二手車環節，一個是收車，一個是賣車。我們在收車和賣車的過程中，最重要的是什么？都是效率，轉化率也是效率問題。如何提升效率，下面我會講我們的一些思考。
首先，大家一直在講洞察用戶。剛才也在講數據和技術，對用戶來講，很重要的一點是要把用戶進行分級，你怎么洞察用戶，用戶的喜好是不一樣的。剛才在講有五花八門的用戶，這些用戶沉淀下來，比如說A群的用戶跟B群的用戶沉淀下來的數據，因為只有用戶不同了，這個數據會變得非常有意義。我要把它分分類，它的價值馬上就會出來了。
第一件事情，怎么去界定我們的用戶，當然汽車之家做了一個UVN的模型，對于用戶來講，我要熟悉他們每個人的特征。電話營銷或者說單對單的營銷過程中，知道他個人是對的。但對于整個營銷策略來講，廣告投放來講，或者做的一系列銷售管理動作來講，是不可以的。因為還是五花八門，我的管理方法也好，營銷策略也好，不可能五花八門。所以我們會變得要把它做一個分群。 我們把用戶做一個分層，價值觀做一個分層，國家數據中心的徐主任在講的時候，他也分了一下。還有一個是用戶的需求，因為他從消費者來講，大概可能用戶側跟價值觀側可以分解。對于我來講，用戶的需求是看得到的。他買什么車，需求是看得到的。第三個維度打開，現在把汽車之家購車用戶分為了47700個微分群，每個人進來的用戶都會在里面找到相應的位置。
把用戶分完群只是第一步，為什么要把用戶做分群？后面所有的數據和技術的應用基于此。第一個應用，這是對汽車之家來做的，商戶也可以做。我知道了他是誰，我也知道他在買車的哪一個階段，到B的時候，殘值查詢、置換、估值，背后透露的是他的興趣階段、偏好、準備，有意向購買了，有對應關系。我知道他在哪個階段。他如果出現在我的哪一個位置，大家看一下汽車之家有廣告位、內容位、產品等等，他出現在什么位置的時候，我應該推給他什么。如果了解了他是什么人，處于什么階段，現在在我哪一個定位上，應該主動給他推一個符合他的內容。這是汽車之家在這一段時間在做的事，我們正在不斷地去推進這個模型。因為這樣來看，就能帶來更加精準的線索。用戶看到想要了解的東西之后，自然而然就會投給我們的回報是：我了解一下。如果你給他展示的東西，第一句話、第二句話，第三句話沒有打動他，就不用再講了。如果第一、第二、第三句能夠抓住需求，也許他愿意聊一聊。
往下我會介紹兩個數據跟技術的應用，也基于大數據的基礎。這里簡單講一下，一個是買車，一個是賣車。第一部分，買車的部分。商戶在收車的過程中，我們大概分了分，無外乎，收什么車，到哪里去收，怎么去定價？可能在很多商戶里，老板都是自己去做收車的事。我們也算了算，跟商家做了一些調研，就分成這三段，對于大家來講，很困難。比如收什么車有經驗，這時候變得不可替代，經驗是很重要的。第二個，我想到了收什么車，到哪里去找這個車源。第三個，找到這個車源以后，應該出多少錢。這三件事情，再往下分，很容易的，如果我有很大的數據量，很容易把它拆解出來。拆解完之后，作為一個參考，目前從數據的模型來講，大數據有三個。第一數據，第二計算能力，第三計算的方法，你要有大的數據，你要有計算它的能力，你要有方法。在這里面來講，對于算法的依據來講，只能作為大家的參考。
第一個，收什么車，簡單舉個例子，這個市場上什么車好賣？是在座的各位清楚，還是我清楚？大家可能在某一個地方比我清楚，再換一個地方，我肯定比你清楚。雖然我不做二手車生意，但是我比你清楚，因為我手上有數，我知道用戶點什么點得多，下線索下的什么多，這個時候，你就應該知道，這個進貨應該問題不太大。
第二個，去哪收車？收車的渠道也有很多。從我們汽車之家來講，有用戶給的，也有天天拍提供的車源，還有商戶提供的車源。也許我不做這個買賣，但是信息和數據在我這里匯聚，我就可以拎出來告訴你，你想要這個車，這幾個渠道可以搞到。
第三個，怎么去定價？什么樣的價格會比較合適？我去收這個車的價格，定價的核心在于議價率，我能多少錢賣出去，決定了現在拿多少錢收。你收車心里最害怕的是我賣虧了，或者達不到10%、20%的議價率。如果我很清楚知道，這個車能夠以多少錢賣出去，收車的價格就很好定了，心里頭就能清楚，我就能定住。對于這個車的售價，我相信也是能夠用數據來解決的，把這三個核心的問題，在數據上打通了以后，就能夠給我們在座的商戶提供一個相對比較客觀，也相對比較真實的收車依據。
大數據最核心的是什么？單一的數據是沒有價值的，比如說這個車20萬，大家認為是貴還是便宜，沒法講，你跟誰比，放在什么地方，你的車況怎么樣，一定要比較，把一堆數據放在一起羅列之后，才有了它的價值合理跟不合理。收車過程中，能夠拿到很多很多的數據，能夠把它匯聚、分類、比較、總結、提煉出來結論，是能夠對我們商家進行賦能的。
第二個，剛才講的還有一個賣車的環節，收車是這樣，如果有這種方式，是靠效率。上面講的時候提供了買車跟賣車最重要的是兩個字“效率”，收車需要效率，如果速度快，能找到東西更快，也許先出手，就先獲利。賣車也是一樣，我們大家也很清晰，從汽車之家或者其他渠道，或者說線下等等獲得了線索，怎么把它變成銷量。這也是一個流轉的過程，效率非常重要。我們看一下，還是講線索這件事。從線索拿來以后，最后到他成交，第一個拿起電話邀約到店，第二個到店以后，再跟他做現場的銷售，最后成交，這就是一個完整的流程。這上面畫的是在邀約到店的三個環節：第一個，我相信我們可能的是拿來線索問問人家有沒有意向；第二個跟他聊需求；第三個，我這里有，或者推薦他相似的車，你來我店里看看。大家手上線索也挺多的，轉化率非常低，確實是線索參差不齊，這是一個效率問題。第二個不了解用戶，咱們倆第一次見面，你讓我買你店里的車，壓力還是蠻大的，因為你不知道我喜歡什么。第三個，我相信可能有一些比較大的店，還專門有打電話的人，如果店面不夠大，可能連專門打電話的人都沒有。電話的銷售是一個蠻專業的行當，也是一個比較垂直的行當。如果打電話的人，第一個他沒有辦法接受專業地培訓，第二個電話銷售的流動性蠻高的。還有最重要的一個痛點，他的水平很難到你想要的平均水平，所以還是個效率問題。下面來看看，我們怎么解決這個效率問題的？
第一，線索的清洗。你僅僅想要一個意向，這時候跟用戶做一些簡單的溝通，是標準化的溝通，跟邀約到店不一樣，只是做一些意向清洗的時候，完全可以用機器人替代，提升人的效率。第二，你不了解用戶。剛才在講數據賦能前，給大家講了47700，我了解，我可以告訴你，當然也是供你們參考。通過他的分析來講，他大概是什么樣，他關注什么，你對用戶就有基礎了解。比如，他關注車是關注品牌，還是關注價格，還是關注車況，你能了解他，能夠聊他愿意聊的事，你要聊他愿意聽的事情。第三，對于該聊的東西，比如說他關注的東西，我都可以做成工具，如果能提供給打電話的人來看，能夠降低電話銷售的門檻。你只要能夠有足夠的情商對話跟人聊天，剩下的東西，機器在提醒你，應該說什么。他問到這個時候，有一個什么樣的數據。我們就會分為三大塊：一個是我們怎么去了解，怎么去清洗用戶，提升效率；第二個，怎么做好邀約。
做清洗的這一塊來講，在新車的銷售上已經開始投入使用了。它就是做一些標準問題，相對標準，但是這個標準問題，也比較麻煩。你不能死問三個問題，作為錄音，用戶會跟你交流，他會提到車型的。機器人還要足夠聰明，能夠判斷用戶的意向。比如說你想買這個車嗎？你的車有優惠嗎？噢一下，有的時候會讓機器誤以為拒絕你，或者認同了。在這一塊使用還是有技術難度的。人跟人對話大家覺得很簡單，對機器來講很難。只要稍微有一些錯開，它可能理解就會比較難。因為我們現在的ASR，在機器人語音理解、語義翻譯，把語音翻譯成文字，是第一家在做，現在做得還比較靠前。平安是專門在語音理解和語義分析上面下了功夫，拿過國家級的科研獎，他們助力我們做整個汽車領域語言的理解。
我不知道大家對打電話的問題是怎樣的概念，但正常的電話的接通率，人工打也就是50%，我不知道二手車怎樣，新車可以直接求證這件事情，大概就在50%。我們電話打過去，那邊電話要接起來，打10個，5個人接起來，而機器能夠達到80%。因為他在瀏覽之家的時候，我可以給他打個電話的。大家今天如果在開會，當然不排除大家可能在底下看看汽車之家，或者上上網，沒有問題。但是大部分你在瀏覽休閑網站的時候，你應該還是比較有空的。我就可以撥給你，這時候，接通的概率會比你抓起電話猛打，撞上了就通，撞不上就不通要高，最重要的一點是接通率。如果老是打不通，他就認為這個線索是無效的，是錯誤的。你在不合適的時間給我打，比如今天一下午給我打電話，我都不會接。我就是一個無效用戶，因為你覺得他老不接我電話，因為我在忙。
第二個，用戶模型。很明確，他要看什么？他都留有痕跡，他關注論壇里，他自己發問了什么，這些都是用戶的主動行為，很快就能捕捉到，也能了解到，他喜歡什么東西。包括他的購車意向、關注車系，都會很清楚地知道?？赡苡靡粋€事例，大家看一下，這個工具就是我們打電話的人用的工具。（打電話演示視頻）
大家有沒有看到剛才那個視頻最邊上，第一個詢價是軒逸，第二個是卡羅拉，我家軒逸拼不過卡羅拉的，我拿軒逸咨詢，卡羅拉也可以看一看。這些講話的所有來源，店里人跟他所有對話來源，在滿屏幕上都能找到依據，而且不是他自己現想的，是我幫他算好的，告訴他，你說這個就好了。你看他所有講的優惠，大家如果還有印象，在這一塊，所有店里的優惠、金融方案、車況，在這個角度是我家現在的庫存。他講卡羅拉的時候，我不相信每個人都能記住我們家的庫存是怎樣的。我這邊寫得很清楚，對于我們的工具來講非常簡單，它一定能記得住。以上就是我講的，從數據和技術上如何突破和思考，我也相信，我們一起努力，整個行業一起努力，一定能夠在相對比較冷的冬天，能一定有所突破。我的報告到此結束，謝謝大家?。ň庉?汽車之家 姜澈）
