2019ADMIC汽車數字化&營銷創新峰會暨頒獎盛典于3月29日在上海綠地萬豪酒店完美落幕。200位車企高管，國內外60家行業主流媒體及Martech營銷技術代表參與出席了此次峰會，共話汽車數字化的營銷與創新。

此次ADMIC2019峰會現場，除了對ADMIC年度大獎予以終審公示及獎項頒發外，iDigital China組委會連同行業優秀媒體，基于360行為鏈大數據，包括搜索、點擊、瀏覽等行為分析出對于汽車品牌關注度的用戶數據，推出2018年度汽車榜單。

同時，來自360的商業研究資深分析負責人張凱在ADMIC2019的論壇活動中也深度分析了汽車用戶的認知差異。通過用戶的角度，告訴大家汽車用戶在想什么，他們的認知有什么不一樣。

以下為360張凱在此次峰會中的演講內容：

非常榮幸受到大會邀請參加這樣的會議。首先談到360大家就會想到安全，的確360耕耘安全十數載，積累了5億的PC用戶，10億多的移動安裝量。但是其實360不只是一個安全公司，同時也是一個用戶覆蓋廣，數據價值高的數據公司。

今天聆聽了一上午各位專家的分享之后，我們發現大家對于車企的數字化轉型和數字化的運用還是非常關注的，所以今天在ADMIC汽車數字化與營銷技術創新峰會的論壇上，我就對汽車認知的差異做一個淺析。

說到認知差異，我們先從汽車行業進行一些闡述。整個行業和用戶的認知是什么樣的關系呢？我們先來看一批數據，國家統計局的最新數據中2018年汽車產量下降了4%；中汽協的數據中2018年汽車銷量下降了3%。以上可見，整個2018年，汽車行業是相對比較萎靡的，但是360的汽車用戶關注度卻在持續上升，2018年關注度同比增長了32%。所以說我們推測這是用戶觀望的態勢比較明顯。

（ADMIC汽車數字化與營銷技術創新峰會 360演講）

看一下細分行業數據，這是乘聯會的數據略微有一點點上升，上升了1%，德系和日系依然是逐年上升的趨勢我們根據這個數據推測，有可能是一種用戶在前期選擇汽車的時候會考慮后期的投入產出，比如說能耗或者電耗。

（ADMIC汽車數字化與營銷技術創新峰會 360演講）

說到能源這個方面，2018年大家都知道新能源其實一直是比較迅猛的態勢，但是整個大汽車盤子不到5%的占比，潛力還是比較大的。再看一下用戶的認知，用戶根據我們的數據2018年也在持續上升過程。其實這就有一個矛盾點，大家也可以聽出來，剛才我說整個汽車的時候，我說用戶在觀望，說新能源的時候用戶又是和市場一樣的反應，這是為什么呢？最主要的原因或者說原因之一就是汽車行業受到政策的擾動很大，這種是人為無法干預。我請公司的算法師，政策的擾動和人為的因素刨除之后做了一個圖，用戶的關注是實現銷量的前提，他的前置性非常明顯。

我們整理了一下2018年年底到2019年的年初已經上市或者即將上市的新車。數據顯示：用戶對于新車或者經典車型關注會更高一些。一個很重要的因素就是一部分新車會有更多的營銷活動，從而提高用戶在網絡上行為的關注度的增長。

網絡上的行為方面，從艾瑞的數據中我們看到：互聯網渠道汽車廣告投放占比22.4%，增速達到27%。從行業方面來說，整個市場和用戶的認知其實是匹配的，刨除不穩定的因素外也是相輔相成的過程。整個行業會影響用戶不同的行為，從而用戶的行為最終影響用戶的消費決策的達成。

下面我們來看一下用戶的行為認知差異又有一些什么不一樣。簡單看一下性別和年齡，在這樣的汽車用戶行為男性肯定占比多一些，而且車享谷總也說了，90后逐漸成為購車需求的主要人群，他們呈現逐漸上升的態勢。這是從整體看的數據，下面我們把數據拆分一下。以簡單選取的部分車企為例，可以看到男性是汽車的主要受眾，女性對美系車關注相對較高。這個數據細分，不同的性別對于不同的車系，不同的車系品牌他們的認知差異點會越來越多。

再拆分一下不同的車企品牌以及最終消費者的年齡差異，其實每個用戶的認知都會有不同，不同的年齡段也有一些差異，但是美系車有一個很奇怪的特點是每個年齡階段都有比較高的關注份額，所以這個是美系在營銷或者活動方面更均衡，更考慮各方多角度的一些用戶需求。

我們再看一下城市，今天上午也有很多的專家分享過，城市下沉非常明顯，二線城市占最高，區分度也是最高，其實真正增速高的是三四線城市，一線城市受到政策擾動比較明顯。

我是按照城市的關注集中度排列的，最右邊雪佛蘭集中度相對比較高，到這邊大眾和現代就比較大眾一些。像雪佛蘭集中度很高，但是二線城市特別關注，凱迪拉克在新一線城市占比最高，接著是日產，也就是說在用戶的差異不同的區域表現是不一樣的。同樣用戶對于內容有不同的需求，汽車方面他們從三個維度，三個層次進行一些深入的數據觀察。首先是垂直類的網站，像汽車之家，易車網之類的。同樣他們也會探尋一些比如說像綜合的媒體平臺，像360的汽車頻道，網易的汽車頻道，這些頻道他的用戶覆蓋比較廣，同時他的導流作用也比較明顯，并不只是關注汽車方面的信息，更多是可以從多方面多角度的相關內容信息，相關的興趣來引導用戶。

我們再看一下360用戶對于價格的關注情況。價格上來說，消費升級在高價格和相對來說經濟價格的關注度上他們都是在逐漸上升，中間價位逐漸下降的過程，同時又有一個代步的需求。對于搜索上的認知也是有差異存在，但是有一個求同存異的過程，對于安全還是用戶比較關注的點，其次是內飾、價格等綜合方面的東西。

這是幾個車企的專屬搜索詞。福特的專屬所有詞最多，他的用戶相對更獨立一些，大眾的品牌更大眾一些。詞性的角度來看，娛樂第一位，品牌第二，新聞然后是博彩。簡單說這些品牌的專屬詞，大家可能并不清楚，我做了一個陳列，福特用戶的確相對比較成熟，關注更多是一些新聞、小說、學習類的東西。凱德拉克非常年輕化，非常偏運動化，更多專屬搜索詞是體育方面。雷克薩斯在搜索的時候更多是關注他的競品信息，這個方面更多是想說一些用戶，其實剛才這些簡單的用戶的屬性，而車企的品牌的拆分之后，也可以發現用戶的差異，也就是說在簡單屬性的層次上就已經有了差異的不同。再看一下他們的消費決策怎么體現的呢？

這是360汽車用戶消費決策達成的路徑圖。首先用戶會產生需求，對車型進行一些評估，最后達成交易。但是并不是一個單車道，用戶會在這幾個節點里面反復輪回，如何在這個里面圈定用戶呢？我剛才說用戶一般會通過不管是PC還是移動端，通過多種情況進行數據的觸達，時間上來卡用戶也是全天候多終端的查詢，從早到晚，不管是移動的時候還是在工作的時候。他們主要搜索的一些或者主要查詢的相關信息，排名前5，安全還是第一，其次是價格，系統，新款，能源方面的一些信息。我剛才說到興趣的一些問題，購車的用戶興趣當然是購車的興趣，我們的用戶是誰，我們還想說我們的用戶還是誰，需要其他周邊的用戶興趣入手，來進行多方位，全立體化的用戶圈定，就像一些汽車方面更關注的軍事、體育、房產方面的信息。當然還會通過今天很多在說新零售，360會通過線上線下的技術通過綜合的在線下的車型評估他的效率。

當然最后達成的交易也是一個非常重要的過程，通過一些用戶和場景的圈定。這邊是以春運為場景圈定了固定人群，最后把消費意愿或者購買意愿提升了3倍。其實在剛才這幾個閉環中反反復復輪回過程，通過各個結點不同的作用，或者不同的方式方法最后形成消費決策路徑上的閉環。

以上是我今天分享的全部內容，主要通過用戶的角度，告訴大家汽車用戶在想什么，他們的認知有什么不一樣，數據方面是簡單的用戶畫像，沒有給用戶打一些標簽，白領或者藍領，職業學生等。我們都在說時間在碎片化或者粉末化，其實用戶的需求隨著大數據的進步也是粉末化的，我們可以根據每個用戶的不同去做定制，大數據也是一樣。最后，感謝各位聆聽！

2019ADMIC汽車數字化&營銷創新峰會暨頒獎盛典于3月29日在上海綠地萬豪酒店完美落幕。200位車企高管，國內外60家行業主流媒體及Martech營銷技術代表參與出席了此次峰會，共話汽車數字化的營銷與創新。

此次ADMIC2019峰會現場，除了對ADMIC年度大獎予以終審公示及獎項頒發外，iDigital China組委會連同行業優秀媒體，基于360行為鏈大數據，包括搜索、點擊、瀏覽等行為分析出對于汽車品牌關注度的用戶數據，推出2018年度汽車榜單。

同時，來自360的商業研究資深分析負責人張凱在ADMIC2019的論壇活動中也深度分析了汽車用戶的認知差異。通過用戶的角度，告訴大家汽車用戶在想什么，他們的認知有什么不一樣。

以下為360張凱在此次峰會中的演講內容：

非常榮幸受到大會邀請參加這樣的會議。首先談到360大家就會想到安全，的確360耕耘安全十數載，積累了5億的PC用戶，10億多的移動安裝量。但是其實360不只是一個安全公司，同時也是一個用戶覆蓋廣，數據價值高的數據公司。

今天聆聽了一上午各位專家的分享之后，我們發現大家對于車企的數字化轉型和數字化的運用還是非常關注的，所以今天在ADMIC汽車數字化與營銷技術創新峰會的論壇上，我就對汽車認知的差異做一個淺析。

說到認知差異，我們先從汽車行業進行一些闡述。整個行業和用戶的認知是什么樣的關系呢？我們先來看一批數據，國家統計局的最新數據中2018年汽車產量下降了4%；中汽協的數據中2018年汽車銷量下降了3%。以上可見，整個2018年，汽車行業是相對比較萎靡的，但是360的汽車用戶關注度卻在持續上升，2018年關注度同比增長了32%。所以說我們推測這是用戶觀望的態勢比較明顯。

（ADMIC汽車數字化與營銷技術創新峰會 360演講）

看一下細分行業數據，這是乘聯會的數據略微有一點點上升，上升了1%，德系和日系依然是逐年上升的趨勢我們根據這個數據推測，有可能是一種用戶在前期選擇汽車的時候會考慮后期的投入產出，比如說能耗或者電耗。

（ADMIC汽車數字化與營銷技術創新峰會 360演講）

說到能源這個方面，2018年大家都知道新能源其實一直是比較迅猛的態勢，但是整個大汽車盤子不到5%的占比，潛力還是比較大的。再看一下用戶的認知，用戶根據我們的數據2018年也在持續上升過程。其實這就有一個矛盾點，大家也可以聽出來，剛才我說整個汽車的時候，我說用戶在觀望，說新能源的時候用戶又是和市場一樣的反應，這是為什么呢？最主要的原因或者說原因之一就是汽車行業受到政策的擾動很大，這種是人為無法干預。我請公司的算法師，政策的擾動和人為的因素刨除之后做了一個圖，用戶的關注是實現銷量的前提，他的前置性非常明顯。

我們整理了一下2018年年底到2019年的年初已經上市或者即將上市的新車。數據顯示：用戶對于新車或者經典車型關注會更高一些。一個很重要的因素就是一部分新車會有更多的營銷活動，從而提高用戶在網絡上行為的關注度的增長。

網絡上的行為方面，從艾瑞的數據中我們看到：互聯網渠道汽車廣告投放占比22.4%，增速達到27%。從行業方面來說，整個市場和用戶的認知其實是匹配的，刨除不穩定的因素外也是相輔相成的過程。整個行業會影響用戶不同的行為，從而用戶的行為最終影響用戶的消費決策的達成。

下面我們來看一下用戶的行為認知差異又有一些什么不一樣。簡單看一下性別和年齡，在這樣的汽車用戶行為男性肯定占比多一些，而且車享谷總也說了，90后逐漸成為購車需求的主要人群，他們呈現逐漸上升的態勢。這是從整體看的數據，下面我們把數據拆分一下。以簡單選取的部分車企為例，可以看到男性是汽車的主要受眾，女性對美系車關注相對較高。這個數據細分，不同的性別對于不同的車系，不同的車系品牌他們的認知差異點會越來越多。

再拆分一下不同的車企品牌以及最終消費者的年齡差異，其實每個用戶的認知都會有不同，不同的年齡段也有一些差異，但是美系車有一個很奇怪的特點是每個年齡階段都有比較高的關注份額，所以這個是美系在營銷或者活動方面更均衡，更考慮各方多角度的一些用戶需求。

我們再看一下城市，今天上午也有很多的專家分享過，城市下沉非常明顯，二線城市占最高，區分度也是最高，其實真正增速高的是三四線城市，一線城市受到政策擾動比較明顯。

我是按照城市的關注集中度排列的，最右邊雪佛蘭集中度相對比較高，到這邊大眾和現代就比較大眾一些。像雪佛蘭集中度很高，但是二線城市特別關注，凱迪拉克在新一線城市占比最高，接著是日產，也就是說在用戶的差異不同的區域表現是不一樣的。同樣用戶對于內容有不同的需求，汽車方面他們從三個維度，三個層次進行一些深入的數據觀察。首先是垂直類的網站，像汽車之家，易車網之類的。同樣他們也會探尋一些比如說像綜合的媒體平臺，像360的汽車頻道，網易的汽車頻道，這些頻道他的用戶覆蓋比較廣，同時他的導流作用也比較明顯，并不只是關注汽車方面的信息，更多是可以從多方面多角度的相關內容信息，相關的興趣來引導用戶。

我們再看一下360用戶對于價格的關注情況。價格上來說，消費升級在高價格和相對來說經濟價格的關注度上他們都是在逐漸上升，中間價位逐漸下降的過程，同時又有一個代步的需求。對于搜索上的認知也是有差異存在，但是有一個求同存異的過程，對于安全還是用戶比較關注的點，其次是內飾、價格等綜合方面的東西。

這是幾個車企的專屬搜索詞。福特的專屬所有詞最多，他的用戶相對更獨立一些，大眾的品牌更大眾一些。詞性的角度來看，娛樂第一位，品牌第二，新聞然后是博彩。簡單說這些品牌的專屬詞，大家可能并不清楚，我做了一個陳列，福特用戶的確相對比較成熟，關注更多是一些新聞、小說、學習類的東西。凱德拉克非常年輕化，非常偏運動化，更多專屬搜索詞是體育方面。雷克薩斯在搜索的時候更多是關注他的競品信息，這個方面更多是想說一些用戶，其實剛才這些簡單的用戶的屬性，而車企的品牌的拆分之后，也可以發現用戶的差異，也就是說在簡單屬性的層次上就已經有了差異的不同。再看一下他們的消費決策怎么體現的呢？

這是360汽車用戶消費決策達成的路徑圖。首先用戶會產生需求，對車型進行一些評估，最后達成交易。但是并不是一個單車道，用戶會在這幾個節點里面反復輪回，如何在這個里面圈定用戶呢？我剛才說用戶一般會通過不管是PC還是移動端，通過多種情況進行數據的觸達，時間上來卡用戶也是全天候多終端的查詢，從早到晚，不管是移動的時候還是在工作的時候。他們主要搜索的一些或者主要查詢的相關信息，排名前5，安全還是第一，其次是價格，系統，新款，能源方面的一些信息。我剛才說到興趣的一些問題，購車的用戶興趣當然是購車的興趣，我們的用戶是誰，我們還想說我們的用戶還是誰，需要其他周邊的用戶興趣入手，來進行多方位，全立體化的用戶圈定，就像一些汽車方面更關注的軍事、體育、房產方面的信息。當然還會通過今天很多在說新零售，360會通過線上線下的技術通過綜合的在線下的車型評估他的效率。

當然最后達成的交易也是一個非常重要的過程，通過一些用戶和場景的圈定。這邊是以春運為場景圈定了固定人群，最后把消費意愿或者購買意愿提升了3倍。其實在剛才這幾個閉環中反反復復輪回過程，通過各個結點不同的作用，或者不同的方式方法最后形成消費決策路徑上的閉環。

以上是我今天分享的全部內容，主要通過用戶的角度，告訴大家汽車用戶在想什么，他們的認知有什么不一樣，數據方面是簡單的用戶畫像，沒有給用戶打一些標簽，白領或者藍領，職業學生等。我們都在說時間在碎片化或者粉末化，其實用戶的需求隨著大數據的進步也是粉末化的，我們可以根據每個用戶的不同去做定制，大數據也是一樣。最后，感謝各位聆聽！