“卷王”频出的2023 车企还能靠什么突围竞争？

2023年，汽车赛道的竞争似乎更显激烈。

中汽协数据显示，2022年我国新车销量2686.4万，同比小幅增长2.1%——实际上，新车销量近几年的增长势头一直在收缩。

在市场缩小、新势力分割蛋糕的背景下，车企与车企之间的竞争，用“卷生卷死”来形容也不为过。

（图源Unsplash）

品牌力、智能性、用户体验、价格战……战火倾覆了传统燃油车企，也烧到了新能源汽车上。

在新能源车购置税减免政策的助推下，这场市场争夺战还会持续很久。

那么，车企如何在这种竞争中存活、抑或在排位赛中抢占优势地位？

从买单的消费者视角出发，用户体验可能是解药。

无论是新车型层出不穷还是价格混战，对车企而言，最根本的目的仍是吸引消费者、留住消费者。

销量就意味着市场占有率，这是车企至关重要的资金链、也是维系供应链正常运转的根基。

那么，同质化竞争激烈、新车型的差异越来越小的当下，用户究竟会为了什么买单？

J.D. Power发布的报告显示，2022年中国新车质量表现略有下滑，设计类问题中消费者抱怨数增加最多的三个类别，为驾驶体验、动力总成和车身外观。

另一个数据也能提供新视角：

（汽车用户反馈集中点；图源数阔云听CEM）

从数阔云听CEM基于汽车行业的消费者反馈，建立的行业指标模型来看，用户反馈多集中在产品、销售和售后三大版块。每个版块细分之下，又有多达几十、上百的分级指标。

这意味着，车企用户反馈的问题非常繁复，而任何一个问题都有可能成为阻碍用户积攒忠诚度，或影响潜在消费者决策的原因——如今的车企市场，早已不是4S店等线下场景的天下。

互联网所到之处，是汽车用户分享心得的地方，是潜在用户对比和挑选的信息源，更是车企的战场。

媒体、自媒体、汽车资讯网站、汽车论坛、投诉网站……车企需要在这些渠道不断挖掘用户在关注什么、在吐槽什么、在热议哪些新车型、在分享哪些新体验。

挖掘、洞察用户，然后应用于产品、服务和体验，才能让用户为之买单，车企也才有机会牢牢抓住用户。

要抓住用户的心，第一步是不放过出现汽车用户反馈的每个地方。

（车企用户反馈常见渠道；图源数阔云听CEM）

国内汽车用户一般会在媒体（如微博、公众号、今日头条）、汽车资讯/交流论坛（如汽车之家、车主之家、汽车头条）、投诉网站（如315投诉网、车质网、黑猫投诉）等分享、吐槽和投诉。

这些海量用户反馈，既能帮助车企调研市场现状，又能了解本品存在哪些问题、竞品存在哪些优势。

传统意义的数据样本一般覆盖一、二、三线城市，每一级约覆盖3~4个城市，确保样本人群的多样性，而成本自然也要以百万计算。

数据不全面、滞后、成本投入高，是车企传统数据采集方式的痛点。

实际上，只有车企搜集到的数据量覆盖面大、全、效率高，数据的价值才能更明显。

甚至，在预警监控这些场景上，数据源的缺失还有可能导致严重问题。

（用户反馈分析；图源数阔云听CEM）

第二步，自然是对这些海量数据进行分析。

分析的维度与准确度，是数据价值得以发挥的关键。

从问题类型来看，车企需要分析，用户反馈集中在哪些问题上，哪类问题声量最大，每类问题下的细分问题TOP10是什么……如此才能全面而精准地了解用户究竟遇到了什么问题和解决的策略。

同时，车企还可以针对不同地区的消费者反馈差异进行分析，或针对某款车型进行重点分析，或者对竞品进行分析。

分析的维度决定了数据应用的场景：比如车企可能发现，西部地区的消费者主要对“保养服务”表示不满，车企需与经销商沟通服务提升；XX5车型的“方向盘异响”问题亟待改善；竞品A的“舒适度”要优于本品等……。

（竞品分析；图源数阔云听CEM）

没错，分析的最后一步，正是应用和闭环解决问题。

如果数据仅仅停留在采集和分析，而不去真正用于改善产品和服务，那车企就无法发挥数据价值，实现销量增长和品牌力提升。

在服务多家车企的过程中，数阔云听CEM发现，降本增效仍是车企挖掘数据的核心点。

（IQS调研问卷分析；图源数阔云听CEM）

问卷调研是汽车行业最常见的有效调研方式之一，但传统调研问卷在问题设计、篇幅上过于笼统和冗长，导致问卷完答率低、回收率也低。

某知名车企在与数阔云听CEM合作过程中，着重对问卷调研版块进行了升级：

基于庞大的汽车行业数据源和数据触点，数阔云听CEM为其制定了多达数千道题的问卷题库，通过问卷跳转逻辑的精心设计和NPL语义分析，将该车企的问卷回收率从15%提升至20%，数据分析时效也提升了9.7倍，而分析结果则成功应用于售后部门、质量部门和研发部门。

数阔云听CEM汽车行业解决方案的突出优势，在于数据源的庞大（内外部数据打通）、数据分析的准确度（市场调研、用户需求分析、质量问题分析、竞品对标等），和数据应用&闭环（舆情监测、工单闭环处理、指引车型研发、NPS客户体验提升等）上。

车企怎样实现工单闭环？又如何用数据驱动产品研发和迭代？下次汽车行业CEM实践版块，我们将重点拆解这些问题。敬请期待~