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　　一财商学院联合瓴羊、汽车之家共同发布《数据突围：AI时代汽车全域营销实战手册》，基于对汽车之家全网约2亿注册用户、超90家主机厂与25000个经销商等海量数据的洞察分析，助力车企探索数字化和 AI时代下的汽车营销新范式。

　　老车主成购车主力，备选车型多、线索获取难

　　老客代表换车或增购的汽车消费人群，新客代表第一次购车的消费人群，随着汽车以旧换新和老车批量进入淘汰期，汽车市场迎来两大变化：一是老客取代新客成为购车主力。汽车市场正从增量转向存量阶段，老客(换车/增购人群)占比持续攀升。2016年新客占70%，但2023年老客购车比例已达56%，在2024年以旧换新政策推动下，预计这一比例将增至60%，标志着老客成为需求核心。二是品牌忠诚度下降，车企运营能力不足。老客更倾向选择新品牌，90%对其他品牌有意向，59%明确不再回购原品牌。尽管车企可通过APP、客服等触点触达老客，但多数仍依赖简单售后回访，缺乏系统性用户运营机制，导致数据价值挖掘不足、客户留存困难，与加速迭代的产品策略形成矛盾。

　　此外，随着汽车迭代速度加快，新能源消费者钟意的新车越来越多，备选名单也越来越长。

　　汽车之家研究院数据显示，新能源车消费者平均浏览车系数量从2023年的40款增至2024年的42款，卖车难，选择更难。消费者会从约40款备选车型名单中，选出五到六款车型深度对比，最终留资的大概率一到二款，对于依赖线索增量的新能源经销商来说，获取线索越来越难。

　　汽车之家研究院的调研数据显示，消费者从海选到最终订购，平均用时2个月，但有超过一半的时间会花在线上看车阶段。在从海选到确定意向的一个多月中，消费者已经完成了车型的对比、研究、咨询等一系列流程。等到他们开始前往门店试驾，代表95%的车企已经被淘汰，在线上，车企面临着更为激烈的注意力争夺战。

　　汽车快速迭代，销量增但利润低

　　汽车之家研究院数据显示，2024年全新车带来的销量为242万辆，是2022年全新车销量的近2倍，占乘用车总销量的占比也从2022年的6.4%提升至2024年的10.4%。越来越多的全新车系涌现，让消费者和车企同时感受到了压力。

　　对一个新用户来说，仅智能座舱涵盖的功能数量就可以达到170多种。面对层出不穷的新技术名词，选购新车型时，用户比以往更相信爆款。在缺乏长周期的观察下，人们会认为销量更好的车型在后期维护和保值率上更有保障。

　　在这种背景，新车想要出圈堪比明星出道，深蓝汽车CEO邓承浩在中国电动汽车百人论坛上发言称：以前我们认为一个好的产品已经OK了，但是现在一个好的产品跟一个好的流量的结合非常重要。这一发言揭示了一个趋势：对于车企来说，好产品已经变成基础分，在达到基础分之后能否引发用户讨论，才是成为爆款的关键。

　　新能源车渗透倒逼燃油车降价，豪华品牌也难逃价格战，2024年独立新能源品牌均价降12.7%，豪华品牌降5%。市场从“品牌定价”转向“成本定价”，豪车保值神话终结。

　　2025年汽车行业反内卷的背后，行业整体利润率已经连续四年下跌，国家统计局和乘联会数据显示，2020-2024年，中国汽车市场乘用车销量从1928.8万辆增长至2289.4万辆，但汽车产业利润率却从2020年的6.2%下降至2024年的4.3%，汽车行业以价换量的趋势还未见拐点。

　　500个兴趣标签，数字化让车企更懂用户

　　随着消费者的信息渠道增多，汽车品牌与消费者的触点也在变多，了解消费者真实的需求变得越来越难。这种背景下，数字化可以让车企实现全渠道的数据资产沉淀与治理，在安全的基础上勾勒更清晰的用户画像。

　　通过数据资产沉淀，车企可以掌握更丰富的用户标签，实现用户标签数量从20到500的跃迁，例如当行业内普遍以“购车周期”为用户分层打标时，多维用户标签可以帮助车企了解到“用户兴趣”，让车企的营销动作变得更精准。这一过程可以在保护用户信息的前提下完成，在瓴羊和汽车之家的联合解决方案中，针对用户数据的隐私问题，可以通过加密计算实现“数据不出域”的安全协作。

　　相比以往仅通过购买意向区分的用户画像，车企可以通过VOC(通过调研、访谈、数据分析等方式收集到的用户真实需求、痛点、期望和反馈)的深度分析，发现客户对产品和服务的满意度、期望以及存在的问题。结合VOC的多维数据，车企可实现服务的个性化。

　　在瓴羊和汽车之家的联合解决方案中，针对用户数据的隐私问题，可以通过加密计算实现“数据不出域”的安全协作，让车企在安全的前提下，从多个维度了解用户的真实偏好。

　　营销范式转变，AI从三大层面助力车企提效

　　随着车企营销从短期销售向价值深耕的范式转变，线索转化的链路需要升级。在成交转化率可能只有3%的行业背景下，以前依赖增量线索的车企，需要思考剩余97%的线索应该如何实现转化。AI和数字化技术可以从线索、销售和门店端三方面帮助车企提升转化效率。

　　一是线索评级识别高潜线索。线索评级以 AI算法为核心，将融合后的多维数据转化为用户意向评分，为车企提供清晰的潜客评估。这种基于评分的分层管理可以让车企更高效地分配营销资源。例如通过大数据分析精准识别冷线索状态变化，识别到高意向用户后再安排邀约专员跟进，就可以实现冷线索池的持续转化。

　　二是数据推动智慧门店的长效优化。

　　除了在线索端实现精细化识别，数字化可以让车企在营销资源的匹配上更加智能。例如进一步对销售人员综合评分，可以将更高质量线索给到与客户沟通意愿高的销售。某车企通过线索与销售的高效匹配将线索转化率提升超过30%。同样作为营销资源的门店陈设，也可以实现与消费者的智能匹配，例如利用定位技术和数据分析工具，分析各区域的吸引力和客户关注度，并通过热力图呈现，帮助车企优化门店布局，提升重点车型的转化效果。

　　2025年，当 AI和开源成为各行业的新关键词，汽车行业将持续加速数字化转型，进一步渗透、贯穿营销链条。例如在线索管理与转化阶段，AI技术将贯穿潜客触达至成交全链路，为线索分层分级，实现资源和高潜力线索的最优分配，这背后需要数据通路的建设，同时隐私计算等数字化技术也确保了 AI应用数据的安全合规。这场变革恰如硬币两面：一面是数字化与 AI大模型赋予的动力，另一面是组织惯性织就的阻力。谁能率先打破部门墙、构建数据驱动的敏捷体系，谁就能在汽车营销下半场赢得入场券。