大数据时代下的汽车营销创新
目录
1 绪论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 国内外汽车营销现状1
2 大数据综述 3
2.1 大数据定义和特征3
2.2 大数据的价值4
2.3 大数据时代面临的挑战5
3 大数据对汽车行业的影响6
3.1 企业信息的来源6
3.2 企业的信息整合7
3.3 企业的战略与产销7
4 大数据时代下汽车营销创新8
4.1 销售引导优化策略8
4.2 维护客户的关系9
4.3 品牌建设优化策略10
4.4 营销理念的创新11
4.5 营销方式的创新11
4.5.1 微信营销11
4.5.2 娱乐营销12
4.5.3 体验营销13
5 案例分析14
5.1 大数据时代下东风雪铁龙汽车营销创新14
5.2 大数据时代下上海大众汽车营销创新17
5.3 本章总结18
6 中国汽车企业如何应对大数据时代19
结论20
致谢21
参考文献22
1.绪论
1.1研究背景及意义
2015年我国十八届五中全会“十三五”规划明确提出实施“国家大数据战略”，国家将会进一步加大对大数据关键产品研发和产业化的支持力度，同时还将大力推进工业大数据的应用，并加强制造企业与信息服务企业的合作，推进大数据在研发、设计、生产、制造、售后服务等全生命周期的应用，此外还将支持地方开展 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
大数据应用试点工作，鼓励和支持各地方、各行业、各部门先行先试，积极推进大数据的标准体系建设。
随着社会不断的进步与发展，营销模式也逐渐变得多样化。从营销网络构建的角度来看，可以把营销模式分成建网模式、借网模式和并网模式；从营销组织的角度来看，可以把营销模式分成总代理制、特许经销制以及品牌垄断形式等多种模式。从市场营销方法的角度来看，最为常见的就是代理和直接这两种。在当今世界汽车市场竞争如此激烈的状况下，大部分的汽车公司都建立了自己的强大的营销体系。虽然现在各大汽车公司的营销系统有着不同的管理模式和特点，但是从过去到现在也有了几十年的发展，因此各大汽车公司的营销体系已经基本成熟，他们会有许多共同之处，真是这些公共的特征，奠定了当代国际汽车营销体系的基本模式。目前，生产和营销组合在一起的国际营销系统是很受广大消费者欢迎的，是西方汽车企业发展的主流。
本课题研究的意义在于一个汽车企业如果想在大数据时代进一步发展、更快的发展，就必须在营销的理念、方式等方面有所突破，企业只有实行创新营销，才可能在如此激烈的竞争形势下稳定发展。
1.2国内外汽车营销现状
1.2.1国内
加入WTO是我国汽车行业开始蓬勃发展的标志，而且随着汽车领域的不断壮大，我国汽车的营销手段以及策略的建设与改进也得到了长足的进步。首先，在汽车市场规模不断壮大的背景下，营销手段显得愈加重要和关键，国内汽车领域也呈现出了愈加多元与规范的营销机构。举个具有代表性的例子而言，国内呈现出了愈加稳定和技术成熟的4S店，并且它们也有着极为可观的经济收益，从很大程度上促进了我国汽车营销的发展与完善。其次，我国汽车行业的发展吸引了愈加多国际汽车公司的入户，这些国际知名公司的入户，不仅给我们带来了先进的管理与技术，也在一定程度上促进了我国汽车技术的不断更新与改进。最后随着汽车营销市场呈现出愈加激烈的竞争态势，为了适应时代的发展以及社会大众的迫切需求，我国的汽车营销理念也得到了很大程度的创新与改进。但是，就目前而言，我国的汽车营销业虽然得到了较大发展，但是相比于发达国家，我国的汽车行业呈现出整体较低的营销水平。任何在营销过程中的不足都可能会阻碍我国汽车营销业的发展，我们只有顺应时代的发展以及客户的真实需求与心理，通过营销策略的与时俱进与创新，才能使我国的汽车营销业最终在世界的汽车行业中独占鳌头，处于优势位置。
1.2.2国外
目前，我国各大汽车企业的营销能力提高都在不断的，外商也纷纷增资中国汽车市场。经过近些年大规模的购并和联合，世界汽车产业已初步形成了通用—菲亚特—富士重工—五十铃、福特—马自达—沃尔沃轿车—大宇、戴姆勒—克莱斯勒—三菱—现代、丰田-大发—日野、大众—斯堪尼亚、雷诺—日产—三星等六大汽车集团。六大集团一致看好中国汽车市场的诱人前景，纷纷从各自的全球战略角度出发，在对中国市场进行战略布局的基础上，积极地、加速地展开有效的发展。例如，韩国的汽车营销模式采用的是由汽车生产厂家直接销售的流通模式。韩国大宇和现代实际上就是靠美国通用的技术和零配件发的家，现在他们又将车卖到美国和全世界。可是大概没有人说那是美国车，韩国人仍然可以自豪的说开的是国产车。日本近些年不仅通过独立经销商，还有通过厂家出资经销商进行汽车营销。日本丰田不用说都知道也是靠美国通用零部件组装汽车发的家，丰田的雷克萨斯其总部就在美国 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
，现在丰田和通用是战略同盟关系。无论是欧盟还是美国，汽车行业营销渠道均以品牌专卖店为主，但是无论是在品牌专卖店的结构、还是在运作方面，欧盟与美国存在着很大的不同。近几年，随着竞争环境的改变，渠道结构又都发生了相应的改变。品牌专卖模式是指汽车厂家或销售总公司与经销商业主签定合同，授权汽车经销商在一定区域内从事指定品牌汽车的营销活动。经销商按照汽车厂家或销售总公司的要求建立展示厅、统一颜色和标识、规范销售的方式和方法、宣传的方式等。这种品牌专营汽车经销商完全是在销售品牌汽车可以赚钱的卖方市场环境下形成的。4s店是品牌专卖店发展到上世纪90年代的产物，4s店有对厂家有明显的依附性，4s店品牌专卖汽车经销商的业绩和发展受生产厂家产品的设计和质量以及产品是否为消费者所喜爱、对经销商和销售人员的培训的好与差等因素的影响。在国外，汽车营销及服务的利润，甚至超过了汽车生产的利润而成为汽车业的第一大市场。但国内汽车营销市场却远没有发育完全。随着我国将逐渐成为一个汽车大国，完善汽车营销市场，通过中西合璧让国内汽车营销与世界接轨已经显得刻不容缓。
2．大数据综述
2.1大数据的定义和特征
大数据指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并且分析成为帮助企业做出经营决策的一种信息数据。
对于大数据而言，它有四个“V”特征，如图2.1所示，我们能直观的了解大数据的特征。Volume（容量）是指大数据的量很大很广以及数据比较全面。Variety（种类）则代表的是我们要在巨大的、杂乱无章的数据库中找到它们之间的联系。在如今的互联网技术已经基本完善的情形下，各种各样的事物都可以通过网络把他们紧紧的扣在一起。进入以互动为特征的Web2．0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络来获取想要的信息，还可以自己传播信息甚至自己创造一些信息。这个阶段，不仅仅是数据量进入无线扩大的模式，而且数据的样式也在变多，因此会让一般人很难把握住最准确的数据。Velocity（速度）可以理解为更加迅速的满足我们的需求。大数据时代会让数据的实时化需求变得越来越清晰。相较于前面的3个“V”，更重要就是Value（价值），它的价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。可能就这一两秒就会带来巨大的价值。由于大数据的崛起，如今在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，已经呈现出了这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。
1 绪论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 国内外汽车营销现状1
2 大数据综述 3
2.1 大数据定义和特征3
2.2 大数据的价值4
2.3 大数据时代面临的挑战5
3 大数据对汽车行业的影响6
3.1 企业信息的来源6
3.2 企业的信息整合7
3.3 企业的战略与产销7
4 大数据时代下汽车营销创新8
4.1 销售引导优化策略8
4.2 维护客户的关系9
4.3 品牌建设优化策略10
4.4 营销理念的创新11
4.5 营销方式的创新11
4.5.1 微信营销11
4.5.2 娱乐营销12
4.5.3 体验营销13
5 案例分析14
5.1 大数据时代下东风雪铁龙汽车营销创新14
5.2 大数据时代下上海大众汽车营销创新17
5.3 本章总结18
6 中国汽车企业如何应对大数据时代19
结论20
致谢21
参考文献22
1.绪论
1.1研究背景及意义
2015年我国十八届五中全会“十三五”规划明确提出实施“国家大数据战略”，国家将会进一步加大对大数据关键产品研发和产业化的支持力度，同时还将大力推进工业大数据的应用，并加强制造企业与信息服务企业的合作，推进大数据在研发、设计、生产、制造、售后服务等全生命周期的应用，此外还将支持地方开展 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
大数据应用试点工作，鼓励和支持各地方、各行业、各部门先行先试，积极推进大数据的标准体系建设。
随着社会不断的进步与发展，营销模式也逐渐变得多样化。从营销网络构建的角度来看，可以把营销模式分成建网模式、借网模式和并网模式；从营销组织的角度来看，可以把营销模式分成总代理制、特许经销制以及品牌垄断形式等多种模式。从市场营销方法的角度来看，最为常见的就是代理和直接这两种。在当今世界汽车市场竞争如此激烈的状况下，大部分的汽车公司都建立了自己的强大的营销体系。虽然现在各大汽车公司的营销系统有着不同的管理模式和特点，但是从过去到现在也有了几十年的发展，因此各大汽车公司的营销体系已经基本成熟，他们会有许多共同之处，真是这些公共的特征，奠定了当代国际汽车营销体系的基本模式。目前，生产和营销组合在一起的国际营销系统是很受广大消费者欢迎的，是西方汽车企业发展的主流。
本课题研究的意义在于一个汽车企业如果想在大数据时代进一步发展、更快的发展，就必须在营销的理念、方式等方面有所突破，企业只有实行创新营销，才可能在如此激烈的竞争形势下稳定发展。
1.2国内外汽车营销现状
1.2.1国内
加入WTO是我国汽车行业开始蓬勃发展的标志，而且随着汽车领域的不断壮大，我国汽车的营销手段以及策略的建设与改进也得到了长足的进步。首先，在汽车市场规模不断壮大的背景下，营销手段显得愈加重要和关键，国内汽车领域也呈现出了愈加多元与规范的营销机构。举个具有代表性的例子而言，国内呈现出了愈加稳定和技术成熟的4S店，并且它们也有着极为可观的经济收益，从很大程度上促进了我国汽车营销的发展与完善。其次，我国汽车行业的发展吸引了愈加多国际汽车公司的入户，这些国际知名公司的入户，不仅给我们带来了先进的管理与技术，也在一定程度上促进了我国汽车技术的不断更新与改进。最后随着汽车营销市场呈现出愈加激烈的竞争态势，为了适应时代的发展以及社会大众的迫切需求，我国的汽车营销理念也得到了很大程度的创新与改进。但是，就目前而言，我国的汽车营销业虽然得到了较大发展，但是相比于发达国家，我国的汽车行业呈现出整体较低的营销水平。任何在营销过程中的不足都可能会阻碍我国汽车营销业的发展，我们只有顺应时代的发展以及客户的真实需求与心理，通过营销策略的与时俱进与创新，才能使我国的汽车营销业最终在世界的汽车行业中独占鳌头，处于优势位置。
1.2.2国外
目前，我国各大汽车企业的营销能力提高都在不断的，外商也纷纷增资中国汽车市场。经过近些年大规模的购并和联合，世界汽车产业已初步形成了通用—菲亚特—富士重工—五十铃、福特—马自达—沃尔沃轿车—大宇、戴姆勒—克莱斯勒—三菱—现代、丰田-大发—日野、大众—斯堪尼亚、雷诺—日产—三星等六大汽车集团。六大集团一致看好中国汽车市场的诱人前景，纷纷从各自的全球战略角度出发，在对中国市场进行战略布局的基础上，积极地、加速地展开有效的发展。例如，韩国的汽车营销模式采用的是由汽车生产厂家直接销售的流通模式。韩国大宇和现代实际上就是靠美国通用的技术和零配件发的家，现在他们又将车卖到美国和全世界。可是大概没有人说那是美国车，韩国人仍然可以自豪的说开的是国产车。日本近些年不仅通过独立经销商，还有通过厂家出资经销商进行汽车营销。日本丰田不用说都知道也是靠美国通用零部件组装汽车发的家，丰田的雷克萨斯其总部就在美国 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: %3^5`1^9`1^6^0`7^2#
，现在丰田和通用是战略同盟关系。无论是欧盟还是美国，汽车行业营销渠道均以品牌专卖店为主，但是无论是在品牌专卖店的结构、还是在运作方面，欧盟与美国存在着很大的不同。近几年，随着竞争环境的改变，渠道结构又都发生了相应的改变。品牌专卖模式是指汽车厂家或销售总公司与经销商业主签定合同，授权汽车经销商在一定区域内从事指定品牌汽车的营销活动。经销商按照汽车厂家或销售总公司的要求建立展示厅、统一颜色和标识、规范销售的方式和方法、宣传的方式等。这种品牌专营汽车经销商完全是在销售品牌汽车可以赚钱的卖方市场环境下形成的。4s店是品牌专卖店发展到上世纪90年代的产物，4s店有对厂家有明显的依附性，4s店品牌专卖汽车经销商的业绩和发展受生产厂家产品的设计和质量以及产品是否为消费者所喜爱、对经销商和销售人员的培训的好与差等因素的影响。在国外，汽车营销及服务的利润，甚至超过了汽车生产的利润而成为汽车业的第一大市场。但国内汽车营销市场却远没有发育完全。随着我国将逐渐成为一个汽车大国，完善汽车营销市场，通过中西合璧让国内汽车营销与世界接轨已经显得刻不容缓。
2．大数据综述
2.1大数据的定义和特征
大数据指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并且分析成为帮助企业做出经营决策的一种信息数据。
对于大数据而言，它有四个“V”特征，如图2.1所示，我们能直观的了解大数据的特征。Volume（容量）是指大数据的量很大很广以及数据比较全面。Variety（种类）则代表的是我们要在巨大的、杂乱无章的数据库中找到它们之间的联系。在如今的互联网技术已经基本完善的情形下，各种各样的事物都可以通过网络把他们紧紧的扣在一起。进入以互动为特征的Web2．0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络来获取想要的信息，还可以自己传播信息甚至自己创造一些信息。这个阶段，不仅仅是数据量进入无线扩大的模式，而且数据的样式也在变多，因此会让一般人很难把握住最准确的数据。Velocity（速度）可以理解为更加迅速的满足我们的需求。大数据时代会让数据的实时化需求变得越来越清晰。相较于前面的3个“V”，更重要就是Value（价值），它的价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。可能就这一两秒就会带来巨大的价值。由于大数据的崛起，如今在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，已经呈现出了这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。
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