用户对汽车线下触点提出更高期待？这份研究报告揭秘如何应变

选址看不准、商机抓不住、效果评不清……汽车经销商线下遭遇的种种问题，反映出用户对汽车线下触点提出了更高的期待和要求。近日，罗兰贝格发布的一份研究报告揭开了其中的奥秘。

线下触点反映变革趋势

在汽车电动化、智能化的趋势下，汽车行业“人、车、场”均发生变革。作为汽车品牌和消费者之间的重要连接，线下触点的内涵与外延也进一步丰富，这不仅包括狭义的销售与售后渠道，如4S店、商超店、城市展厅、服务中心等，也包括用车场景与生态服务等相关触点，如品牌充电场站、品牌停车位、合作服务站点和户外固定广告位等。如何实现线上和线下触点“一盘棋”，不断优化线下触点的布局、连接和线上协同，也成为了汽车厂商的重要课题。

研究显示，伴随着数字化的深入发展、新能源车的不断渗透、新入局者的模式探索，消费者的需求与偏好正在发生较大变化，而新能源车消费者的需求变化表现尤为突出，具体表现为：更便捷的购车和用车过程、更具品质化的体验升级、更无缝的线上线下衔接。

面对用户需求多变、触点多元化、数据闭环不足等现实情况，汽车厂商在线下触点的建设与运营中仍存诸多痛点，可总结为“选址看不准、商机抓不住、效果评不清”等三大痛点。

选址看不准。汽车厂商在进行线下触点的选址、布局和优化时，缺乏有效的数据支持，更多是凭经验和定性判断，难以对目标客户进行高效、精准覆盖。

商机抓不住。汽车厂商在为线下触点进行引流和转化的过程中，无法对何人、何时、何种服务进行实时有效的定向，导致销售机会的流失。

效果评不清。汽车行业的线下广告、活动、路演等线下投放往往不能进行有效的评估，难以定位具体的问题，指导下一次投放，缺乏数据反馈机制。

基于大数据的新应用

基于与汽车行业客户的合作经验积累及与主流大数据/地图服务提供商（以下简称“服务商”）的联合共创，罗兰贝格提出，构建汽车线下触点大数据应用等解决方案，将汽车厂商的应用场景与服务商的数据服务能力进行深度匹配，按需开发数据服务，以精益化、场景化的方式助力汽车厂商解决问题，形成数据服务资产，内化相关能力。

目前，罗兰贝格联合地图服务伙伴，提供多维度的新鲜数据，精准还原真实世界，数据量涵盖亿级活跃设备台数、千万级兴趣点(POI)、超千亿次日均定位量且覆盖全国31个省/直辖市/自治区，形成对于人口统计、人群画像、配套设施、可达范围等选址等决策数据支撑。

针对市场与消费者提出的新要求和汽车厂商的实际痛点，罗兰贝格创新性地提出汽车线下触点空间大数据解决方案。该方案结合了领先的咨询规划方法、真实有效的大数据与精准的广告投放能力，高效运用三方数字工具，形成落地的解决方案，注重场景驱动，为企业输出实质价值。

针对应用场景，解决方案可以应用于“建、运、评”三个主要环节，解决汽车厂商的实际痛点。

建，涵盖多业态建店选址、充电桩/站建站选址等场景。通过大数据分析，帮助汽车厂商和生态服务商选择最优的线下触点位置，考虑到目标人口密度、消费水平、竞争情况、可达半径、交通便利性等多个因素，挖掘未控市场、售点和充电等设施的布局机会，提高线下触点的覆盖率和吸引力。

运，涵盖人群洞察、市场规模预估、运营目标制定、媒体投放选择和投放执行等场景。通过真实的商业地理大数据和品类消费指数分析，帮助汽车厂商和服务商了解市场潜力，挖掘目标人群的特征和偏好，制定合理的运营目标和策略，选择最合适的媒体渠道和活动投放点，实施场景化的精准投放，触达并转化消费者。

评，涵盖运营投后评价、终端效能横向比较等。通过线上线下联动、消费者行为数据回流等方式，实现数据闭环，帮助汽车厂商和服务商评估线下触点运营效果和投入产出比，识别优势与不足，持续优化与调整；同时，支持与同行业或同地区的其他线下触点横向比较，识别差距与机会，用于投放改善。

同时，在底层能力上，解决方案具备“人、场、货”底层能力以支撑上层应用场景。

人，涵盖人口统计、人群画像、人群标签设计和数据能力等。

场，涵盖地理场、商业场等信息分析规划和数据能力。

货，涵盖品牌销售与品类销售指数分析和数据能力等。

案例揭示其中奥秘

围绕相关案例，可以更为清晰揭示其中的奥秘。

在某豪华汽车品牌大数据多维终端选址中，该品牌希望建立阶梯式新能源车终端渠道体系，罗兰贝格应用多维大数据为该品牌进行新能源汽车销售点位选址。一是罗兰贝格定义站点选址的评分模型，包括商场选址和汽车商圈选址，考虑维度涵盖目标客户客流密度、到访便利度等潜客数据、周边商场业态布局、集客效应（考虑竞品存在效应）、车圈调性等进店转化效果、周边兄弟品牌店数量等渠道协同效果进行综合建模并评估。在评分模型的应用阶段，首先基于海量大数据提炼总结，实现多维数据上图。二是分析每一目标城市商场及车圈的目标客群集聚、有效客流转化和协同现有渠道的优劣势，通过量化评分模型，将各个城市的商场进行排名。三是结合品牌的开店计划和内部可行性，形成落实到目标城市的具体商场和车圈点位的选址推荐。由此，该项目避免了传统选址的数据分析失真性和延迟性，以真实鲜活的目标客群数据指导科学选址，有助于准确的运营目标设定。该大数据选址解决方案助力品牌的建店规划效率提升了55%以上，同时利用多维真实的数据进行投资回报率的评估，从而更好地协助招商谈判。

在某充电运营商场站大数据选址和精准营销规划中，充电运营商希望建立更高效的充电场站，罗兰贝格应用大数据帮助该运营商进行充电站点选址，同时开展线上线下联动的精准营销规划。在站点选址模块上，罗兰贝格定义充电站点的选址评分模型，考虑维度涵盖区域人流/车流和通勤数据、周边路网可达圈、重点POI、其他充电站密度等。其次，叠加该充电运营商已有的充电点位进行综合判断，识别出区域热度高、设施配套好但尚未布局的机会点。针对已经建成且进入运营期的场站，为更好地实现新站引流，设计衍生权益并联合地图导航提供商进行基于位置信息的推送。典型场景为，当潜在用户进入可达圈内，其在搜索附近充电位置时，在推荐该充电站点的同时会露出“充电领红包”、“充电可享领周边业态关联购物优惠券”等促销内容，实现高效引流，丰富补能用户权益。该项目不仅实现了充电场站的科学选址规划，并且利用线上线下联动展开精准营销，进一步形成差异化，吸引线下用户，形成有效集客。

线下终端制胜“四招”

面对消费者的多元化诉求和实践中的诸多痛点，应用大数据和本地生活服务能力能够有效助力汽车厂商实现突破，以更高效的姿态建设并运营线下触点。通过行业实践，罗兰贝格将启动汽车线下终端的大数据应用总结为“制胜四招”。

一是明确品牌线下触点战略规划。汽车厂商需根据自身的定位、目标与现有资源等，制定清晰的线下终端战略规划，包括线下触点的数量、类型、分布、功能等，不仅有基于不同线级城市的多元门店模式。

二是打造完整“建—运—评”运营链路。“建”即在哪里建立线下触点，如何选择合适的地理位置、场所规模、功能定位等；“运”即如何通过各种线上线下渠道和方式，引导潜在客户到线下触点，并提升转化率；“评”即如何通过数据分析，评估线下触点的效果，识别优势与不足，从而进行优化。

三是匹配合适的组织与工具支持。启动线下终端运营的大数据应用还需要相应的组织与技术支持，以保证大数据应用的顺利实施和高效执行。

四是构建大数据生态伙伴体系。汽车厂商应规划大数据生态伙伴生态体系，形成空间数据生态发展规划。与市场领先的地图导航提供商合作可利用广泛、真实且更新速度快的人、场、货数据，为线下触点的运营提供智能化的决策支持和优化建议；同时为汽车厂商提供精准化和高效化的广告投放服务。