五菱新能源汽车精准营销策略分析

吴宇杰 ,梁胜龙 ,黄璨

柳州五菱汽车工业有限公司  广西 柳州 545027

摘要：基于汽车大数据产业的发展，为了更好地适应市场发展的需要，利用大数据优势实现精准营销。文章围绕五菱新能源汽车企业，探讨了汽车精准营销的对策，借助数据驱动方式，对汽车用户画像以及有关购买数据开展了分析。提出了利用相关性分析开展分群，对群体特征开展分析，获得体验用户的建议，结合行车数据集，利用聚类算法对出行兴趣点开展提取等方法，以此构建精准的营销对策，希望可以为相关人士提供参考。

关键词：五菱新能源汽车；聚类算法；购买行为；精准营销

随着新兴行业的发展，市场营销发挥着越来越重要的作用。在现阶段营销理论中，精准营销是比较先进的理论。企业想要获得健康发展，应具备动力来源，也就是高收益及报酬。开展企业营销，主要是为了吸引消费者，然而随着社会的发展，人们逐渐追求个性，消费人员的需求也日益多样化及复杂化。若还是以传统的销售方式，将难以实现消费者的需求，这还和顾客行为及心理存在密切的关系。针对企业来说，营销最重要的是要保证营销的精准度，可以获得忠实的目标群体，以实现预期的收益。对此，企业应当高回报营销，提高对销售沟通的重视。借助大数据及信息技术开展精准营销，这是现代企业营销的主要趋势。

1 精准营销理论概述

根据有关权威解释，对于精准营销来说，主要以客户为主，对潜在客户进行确定，借助多种手段，对客户资料进行追踪，通过电话访问等形式，构建客户信息数据库，借助合理的分析方式，对销售商营销对策开展引导，借助创新型营销方案实现产品推广；企业为获取更精准的营销沟通，应构建符合结果及行动的营销对策，强调直接营销投资；全面锁定目标客户，以获取良好的营销效果；在科学的时间，借助正确的渠道，对相关客户发送合适的信息，以此对其购买决策形成影响，从而实现营销目标。精准营销理论在多种营销环境中获得了持续发展，表现出五个特点，第一，针对目标对象来看，应具备可选性特点，第二，针对沟通策略来看，应具备有效性特点，第三，对于沟通行为来说，应具备经济性特点，第四，对于沟通结果来说，应具备可衡量性特点，第五，对于精准程度要求，应具备动态性特点。其优势在于重视“顾客让渡价值”，服务水平比较高，且成本比较低等；通过中小企业商务情况，借助移动电子商务开展精准营销，有助于增强广告的精准度，全面减少营销成本，增加工作效率，进一步增强客户忠诚度，从而增强企业整体形象。现阶段，有关精准营销的研究基本都是根据实际的行业及企业进行，对其精准营销实务开展全面分析，同时还会借助互联网等营销渠道，对营销新趋势开展分析，探讨精准营销过程中的问题，围绕消费者角度提出相应的对策；利用客户数据平台等促进精准营销框架的构建及运用。

2 五菱新能源汽车精准营销策略

2.1群体特点分析

对于汽车用户产品来看，其群体特点是围绕多源数据，对用户消费行为造成影响的相关属性开展收集。在大数据背景下，用户群体分析应利用多种手段获取用户信息并开展分析。对于汽车产业来说，其复杂程度比较高，存在结构化及非结构化数据，其中包含的场景及结构非常复杂，不管是数据清洗还是融合等工作，都有着较大的难度。在这之中，多源数据通常是某品牌及车型在进入市场后获得的一系列用户数据[1]。其用户群体特点是用户基本属性、社交偏好及消费习惯等属性。就标签来看，一般是对信息开展抽象化表示，可是文字及符号，应充分彰显群体性及事物特性。建立标签系统应按照MECE原则进行。它主要有两种类型，依次是动、静态标签。动态标签是结合数字型信息及网页信息等，借助多种算法开展标签。接着建立用户画像，对数据开展分析及挖掘，以此发现隐藏的关系，这是数据分析的关键。静态标签一般是基本属性，借助静态标签算法，能够对数据列标签开展索引，形成新的标签。最终结合分析结果，构建科学的方案，实现精准营销，以促进汽车产业不同阶段的发展，为其奠定夯实的数据基础。

2.2购买行为分析

通过“车辆+用户”的一系列行为数据，增强数据转化效率，了解购车用户属性，同时对购买及未购买人员开展分析，以此找出潜在用户群体，构建科学的营销对策。比如五菱新能源汽车，根据其用户体验数据，对他们的购买行为开展分析，采用问卷调查法获得用户标签；接着选取有关业务需求当成特征，开展用户分群；对人群特征开展分析，对用户建议开展总结。从中提取有关的用户特征，开展特征相关度分析。若是相关系数绝对值比较大，那么就表示相关度非常高，正相关就代表标签取值比较大，买车的可能性也比较大，若是负相关标签取值比较小，则表明买车可能性不大。结合特征相关系数分析，其中相关度比较高的标签有总里程、充电位置及车系等，相关度比较低的标签有燃油车数量及用户职业等。根据这些大特征，可以对已购车和未购车人群开展聚类，其中包含五类有显著区别的人群，高学历高收入人群、经济适用年轻人、高需求中等收入人群、低需求中等收入人群及低需求年轻人

[2]。

根据这些用户购买行为，可构建相应的精准营销对策，首先，根据学历、收入、年龄及出行需求等开展用户筛选，对于本科以上学历，且家庭燃油车价格超过15万，若是充电比较便利，是极易转换的；其次，家庭燃油车价格在5至15万之间，且年龄在30至40岁左右的人群，他们的转化率相对较低，然而用车需求却比较高，具备充电条件，可以对该类人群构建科学的转化方案。最后，家庭燃油车价格低于15万的，可以先为本科及专科人群，且年龄在20至30岁之间的人群提供体验，若是单次出行距离超过16千米，是非常容易转化的。

2.3出行轨迹分析

在用户画像出行模块中，特征提取及预测是关键的技术。现阶段网联汽车信号传输一般是每5至10秒钟能够获取位置信号，基于5G时代的发展，获取信号的时间间隔逐渐减少，信息精准度也更高，可以实现智能化发展。对五菱新能源汽车用户开展出行数据提取，对其出行行为开展分析，主要包括两种结果，一是兴趣点位置聚类，二是时空聚类，可借助百度地图对时空聚类开展可视化展示。对时空聚类之后的兴趣点开展编号，建立时间序列，借助Prefix span算法开展模式挖掘，对支持度参数进行设置。该算法属于前缀投影序列模式，普遍运用在序列比较频繁的模式中，针对用户出行模式开展挖掘，可以获得良好的效果。但是对于出行轨迹当前位置来看，其转移往往与过去的兴趣点存在密切的关系，由此，在后续研究中，可借助LSTM开展分析。利用以上分析提取出行数据，开展兴趣点位置聚类，然后开展可视化呈现，以此明确出行兴趣点，根据相关调查得知，五菱新能源汽车用户买车的目的是在居住与工作地点间往返，在明确出行兴趣点之上，实现出行模式的全面挖掘，以促进精准营销方案的实施，推动五菱新能源汽车持续发展。

结论：综上所述，文章借助大数据驱动方式，对五菱新能源汽车开展了分析，根据汽车用户画像，对有关体验数据开展相关性分析，探究体验用户的建议，借助聚类算法对行车数据开展兴趣点聚类，包含时空及位置两种方式，然后实施可视化展示，以此明确用户出行兴趣点位置，根据体验用户建议及兴趣点位置，精准预测其行为特征和需求，构建精准营销对策，以获取精准的用户信息。

参考文献：

[1]马永.ZL汽车公司新能源汽车营销策略研究[D].导师：辛杰.山东大学,2022.

[2]赵子扬.我国新能源汽车的营销传播研究[D].导师：赵元蔚.吉林大学,2022.