汽車行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘大顯身手的舞臺

  數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)入對于汽車行業(yè)來說無疑是一個非常好的機(jī)會。

  在過去幾年的高速發(fā)展中，汽車行業(yè)主要追求銷量，跟銷售要利潤。隨著汽車市場競爭日趨激烈，以及一系列限制性政策的出臺，銷量增長日趨緩慢，而圍繞從汽車售出到報廢的整個過程產(chǎn)生的一系列服務(wù)和交易的汽車后市場則蓬勃發(fā)展起來，必將成為汽車行業(yè)最主要的利潤來源，這是一個行業(yè)性的規(guī)律，全世界汽車市場發(fā)達(dá)的國家大抵如此。某上市的大型汽車經(jīng)銷商年報顯示，其汽車銷售和售后的營業(yè)額比例大概是10:1，而這兩部分的利潤率恰好相反，是1:10，因此最后兩者所貢獻(xiàn)的利潤是相當(dāng)?shù)�，比例將�?:1。這種態(tài)勢在不斷發(fā)展和深化，今后幾年售后服務(wù)對經(jīng)銷商利潤的貢獻(xiàn)率將逐年上升并大于銷售業(yè)務(wù)。

  汽車行業(yè)不同于快消行業(yè)，汽車屬于大宗購買商品，購買周期長、消費(fèi)頻次低、客單價高，即使沒有限購令，銷售量也必有限高。因此售后如何做、如何從中獲取利潤是廠商和經(jīng)銷商今后需要重點考慮的問題。

  汽車售后的利潤其實高得誘人。一輛好一點的車一年僅維修保養(yǎng)就需要三、四萬塊錢，再換個零件、做做其他的保養(yǎng)和服務(wù)，又得好幾萬。假設(shè)一輛車平均能用十年，只要保證這十年客戶在你的售后服務(wù)體系內(nèi)不流失，十年下來經(jīng)銷商能夠收獲的利潤相當(dāng)可觀。

  汽車廠商近年來已經(jīng)越來越多地注意到了這一點，開始做客戶雜志、組織自駕游、開辦車主俱樂部等，并且開始考核售后的績效。售后績效的考核不同于銷售數(shù)據(jù)的一目了然，很多指標(biāo)不能直接衡量，比如售后營銷的效果，而數(shù)據(jù)挖掘則可以在其中大顯身手。

  汽車行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)存桎梏

  以往汽車行業(yè)之所以沒有大規(guī)模地開展數(shù)據(jù)挖掘工作，最為重要的原因在于整個行業(yè)的信息化水平比較低。

  銀行業(yè)和電信業(yè)屬于信息化水平比較高的行業(yè)，其用戶消費(fèi)的本身就是無形的產(chǎn)品和服務(wù)，他們的日常行為都通過數(shù)據(jù)表現(xiàn)，同時這些數(shù)據(jù)大都是可以直接用于分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。汽車行業(yè)相比之下只能望其項背。

  首先，從行業(yè)結(jié)構(gòu)來說，汽車行業(yè)的主機(jī)廠商和消費(fèi)者之間還有一個層級是經(jīng)銷商，它在其中形成了一個天然的數(shù)據(jù)壁壘。主機(jī)廠商（或銷售公司）拿不到潛在客戶的數(shù)據(jù)。潛在客戶的任何行為，包括到店、試乘試駕，以及其他一些涉及營銷的行為，這些行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)銷商是不會主動提供主機(jī)廠商的。只有訂單產(chǎn)生以后，客戶付錢了，廠商才能拿到這個客戶的數(shù)據(jù)。之前大量的信息，尤其是最重要的潛在客戶的信息都掌握在經(jīng)銷商手里。廠商給經(jīng)銷商特許經(jīng)營權(quán)大部分是1~2年重新簽署一次，歷時很短，因此它們之間大都還存在一定的猜忌。

  即便數(shù)據(jù)獲取的問題能夠得到解決，我們能獲取有效的數(shù)據(jù)并建立模型，經(jīng)銷商與廠商之間的這一層隔膜也極大影響著數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的執(zhí)行效果，并進(jìn)一步影響廠商下一步確定是否繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的選擇。

  不同的經(jīng)銷商執(zhí)行力千差萬別。比如，越是豪華的品牌，經(jīng)銷商對廠商的話語權(quán)越強(qiáng)，廠商越弱勢，數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的執(zhí)行力就會特別弱。也有的廠商很強(qiáng)勢，“全國一盤棋”式的掌控，經(jīng)銷商的執(zhí)行力就會比較強(qiáng)，能夠按照數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行執(zhí)行和改進(jìn)。有時候執(zhí)行力也和經(jīng)銷商掌握的數(shù)據(jù)有關(guān)。比如廠商要把一個模型推廣到經(jīng)銷商方面使用，但是經(jīng)銷商可能會發(fā)現(xiàn)模型里需要的很多數(shù)據(jù)是廠商方面才有的衍生數(shù)據(jù)，經(jīng)銷商無法直接使用，這也會使數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的執(zhí)行力變差，這個壁壘的影響是雙方面的。

  其次，從數(shù)據(jù)質(zhì)量來說，即便是廠商拿到了客戶數(shù)據(jù)，也存在大量的經(jīng)銷商造假的情況。如果是銀行業(yè)或是電信業(yè)，用于考核業(yè)績的數(shù)據(jù)清晰明了，客戶存了多少錢就是多少錢，花了多少話費(fèi)就是多少話費(fèi)，這些統(tǒng)統(tǒng)都是系統(tǒng)記錄在案的。而在汽車行業(yè)，廠商主要通過銷量、飛行檢查、神秘客、審計等方式考核經(jīng)銷商，這其中存在很大的造假余地。比如車主購車后需要留下個人信息，有的經(jīng)銷商會留下保險人員或是銷售顧問的信息，等到廠商回訪進(jìn)行滿意度考核的時候，經(jīng)銷商方面可以為自己的滿意度打很高的分?jǐn)?shù)，最后它得到的年底返利就會很高。 部分廠商的經(jīng)銷商造假情況非常猖獗，甚至達(dá)到90%的數(shù)據(jù)都是造假的程度。如果幾乎全都是假數(shù)據(jù)，我們怎么根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、做營銷？

  針對這一點，新華信近年來一直在努力幫助廠商做數(shù)據(jù)打假，這種經(jīng)銷商數(shù)據(jù)造假的情況相比以前已經(jīng)有了很大的改善。營造一個清潔的數(shù)據(jù)環(huán)境是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘必不可少的基礎(chǔ)。

  最后，從可操作性上來說，在解決數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題之后，汽車行業(yè)不得不面對的是它長期積累下來的數(shù)據(jù)繁復(fù)雜亂的頑疾。我們在給客戶做數(shù)據(jù)挖掘的時候發(fā)現(xiàn)，花在數(shù)據(jù)整合上的時間往往是最多的，占整個項目的耗時少則60%，多則90%。相比之下，建模反而是一蹴而就的過程。出現(xiàn)這一問題的主要原因在于廠商數(shù)據(jù)架構(gòu)的前期規(guī)劃沒有做好，這就會導(dǎo)致后期挖掘過程中很多問題的出現(xiàn)。打個比方來說，某汽車廠商在同一個系統(tǒng)中，光是同一顏色的編碼就有不同的40余種，做數(shù)據(jù)挖掘之前必須逐一整合這些信息；有的廠商使用的數(shù)據(jù)系統(tǒng)不是通用系統(tǒng)，而且還是上個世紀(jì)由廠商自己開發(fā)的，代碼只有他們自己懂，做數(shù)據(jù)挖掘之前就必須先用公式去猜、去算一些數(shù)據(jù)是怎么來的、不同的指標(biāo)代表什么意思，才能開展下一步的工作。

  大部分汽車廠商、尤其是國產(chǎn)品牌的汽車廠商都存在大量的數(shù)據(jù)管理的問題，在這種條件下即使他們有意愿，我們也沒辦法做數(shù)據(jù)挖掘。有時候我們不得不建議廠商過幾年再做數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)管理的問題不解決，要擴(kuò)大數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ�車行業(yè)的貢獻(xiàn)也是一件難事——單次項目數(shù)據(jù)整合完成、做出模型之后，下一次項目如果要繼續(xù)，由于有新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，在挖掘之前還得再花大量的時間進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果只能是一次性的。

  值得慶幸的是，比起國外的汽車行業(yè)，國內(nèi)汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)可操作性已經(jīng)強(qiáng)很多了。國外汽車行業(yè)業(yè)態(tài)不同，使得數(shù)據(jù)的收集更為困難。國內(nèi)是以經(jīng)銷商為主導(dǎo)的業(yè)態(tài)，從廠商經(jīng)過經(jīng)銷商就到消費(fèi)者了，而國外從銷售到售后、保養(yǎng)、維修、零部件……每一個環(huán)節(jié)都是不同的大集團(tuán)在運(yùn)作，因此數(shù)據(jù)是相當(dāng)分散的。

  數(shù)據(jù)挖掘蓄勢待發(fā)

  無論對于哪個行業(yè)來說，要做數(shù)據(jù)挖掘。第一步永遠(yuǎn)都不是數(shù)據(jù)挖掘，而是先做企業(yè)或部門級的數(shù)據(jù)整合。現(xiàn)在基本沒有任何一個汽車廠家能把這一步的工作做完。前期準(zhǔn)備工作沒有做好，沒有一個整合的數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)挖掘無從進(jìn)行。目前的情況是，我們每做一個項目都要先耗費(fèi)大量的時間做數(shù)據(jù)整理的工作，這次整理完之后就放在那兒了。下一次的項目，因為又有新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，又得重新做一次數(shù)據(jù)整理，根本無法將數(shù)據(jù)挖掘作為一個常態(tài)來做，使得數(shù)據(jù)挖掘的價值被極大地壓縮。

  做完了企業(yè)級的數(shù)據(jù)平臺之后，第二步需要做的是建立商業(yè)智能系統(tǒng)，即通常所說的BI。事實上大量的描述性統(tǒng)計分析是可以直接在BI系統(tǒng)上直接實現(xiàn)的，甚至在做一些探察性分析的時候，是沒有必要建立模型的。很多時候一些有經(jīng)驗的汽車業(yè)內(nèi)人士使用BI系統(tǒng)進(jìn)行常規(guī)性分析的時候，看一眼大概就知道有什么樣的問題了，大量基礎(chǔ)問題正是通過這樣的常規(guī)分析發(fā)現(xiàn)的。BI系統(tǒng)的作用不止于此，它對于數(shù)據(jù)挖掘也很關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘需要通過先做描述性分析、探察性分析來幫助理解數(shù)據(jù)或為挖掘?qū)ふ曳较�，只有做完了前期的這些常規(guī)分析再去架構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘才能有的放矢，因此BI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘之間是一個遞進(jìn)的關(guān)系。

  這就是為什么我們現(xiàn)在為汽車廠商做數(shù)據(jù)挖掘難度這么大的原因。在挖掘之前必須自己先完成數(shù)據(jù)整理和探察性分析，完成了前兩步之后，最后才能做真正的數(shù)據(jù)挖掘，才能去建模。

  新華信認(rèn)為，中國的汽車企業(yè)要真正解決這個問題，也許還需要三到五年的時間。從汽車行業(yè)來看，變革的第一步由組織架構(gòu)切入。目前的汽車企業(yè)尚且沒有一個單獨(dú)的部門或相關(guān)的組織架構(gòu)來負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)方面的事務(wù)，無法從客戶的角度收集、整理、組織數(shù)據(jù)；整個行業(yè)還是以職能制為中心，是一個市場、銷售、網(wǎng)絡(luò)、售后，各自為戰(zhàn)的職能網(wǎng)絡(luò)，缺乏一個鏈條來打通客戶數(shù)據(jù)的整合。因此，組織架構(gòu)需要變革，需要有一個部門負(fù)責(zé)將各個業(yè)務(wù)流程打通，疏通數(shù)據(jù)的流動和整合。接下來的第二步就是打通系統(tǒng)，整個企業(yè)使用統(tǒng)一的系統(tǒng)和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)架構(gòu)方式。完成了組織架構(gòu)的變革和數(shù)據(jù)整合，之后的數(shù)據(jù)挖掘就是順理成章、水到渠成的事了，完成的速度將會非常快。這幾年對于數(shù)據(jù)挖掘來說還是一個蓄勢待發(fā)的時期，它需要踏踏實實做好前期的鋪墊。

  大營銷體系中的數(shù)據(jù)挖掘

  不同的廠商會把數(shù)據(jù)挖掘的功能放在不同的部門來實現(xiàn)，有的放在售后，有的放在市場，有的公司干脆單獨(dú)成立一個部門來專門做這件事。不管如何安排，數(shù)據(jù)挖掘都是處于一個大營銷體系中的，即便是做售后，數(shù)據(jù)挖掘的功能也體現(xiàn)在售后營銷，而非售后服務(wù)。比如一個模型出來之后，新華信的專業(yè)團(tuán)隊會跟廠商的營銷人員討論這個模型怎么用、怎么調(diào)整、怎么優(yōu)化，甚至根據(jù)現(xiàn)有模型衍生新的需求，進(jìn)而繼續(xù)開發(fā)新的模型。舉個例子來說，做了客戶流失模型之后我們發(fā)現(xiàn)，在流失的客戶中，有很大一部分價值其實很低，是廠商沒有必要關(guān)注的，而需要關(guān)注的是另一部分具有很高價值卻流失了的客戶，所以我們還需要應(yīng)用新華信客戶價值模型，兩個模型交叉應(yīng)用才能解決實際問題。

  如此看來，數(shù)據(jù)挖掘一定是一個團(tuán)隊完成的。要真正做好數(shù)據(jù)挖掘需要幾方面的人才共同配合。第一是對行業(yè)有深入理解的人，或者說是行業(yè)專家，他們可以對技術(shù)不太了解，但對行業(yè)的了解一定要非常深入。對行業(yè)的理解不一樣，采用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果做出的方案就不一樣。比如汽車行業(yè)不同于快銷行業(yè)，要做所謂的精準(zhǔn)營銷，無法直接面向客戶推大量的產(chǎn)品，我們的方案必須聚焦在維修保養(yǎng)和追加銷售上；第二是技術(shù)人員，這其中又分為兩類，一類是做單純的IT工作的，比如數(shù)據(jù)整合、BI平臺建立，第二類是學(xué)統(tǒng)計的或做模型的；第三是營銷人員。這些模型歸根結(jié)底是要用到市場上去的，所以需要有對營銷非常在行的人，才能發(fā)揮這個模型的真正價值。他們需要知道這個模型怎么用，后期營銷如何據(jù)此策劃，以及如何據(jù)此為客戶提供整套的服務(wù)，而不是模型做完就沒有下文了。

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本文標(biāo)題：大營銷體系下的數(shù)據(jù)挖掘

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