用智能数据与网络协作赋能传统4S店，「好买车」让卖车效率提升3倍

2017年，中国新车销量超过2500万辆，连续8年全球第一。然而，开了挂的数字却难掩4S店“卖车难”的事实。对消费者来说“车多、店多、价乱”——在每个预算范围内，都有超过15个车型可供选择；仅上汽大众，上海就有43家4S店。多店竞争必然导致“千人千价”，让60%的消费者购买决策超过了3个月；而4S店层面，从汽车媒体高价购得的销售线索，量大却不精准，只能依赖人工筛选。比如，某豪华品牌4S店6000条/月的线索，一个电销专员每天外呼200个电话，但有效率不足40%，经邀约到店再成交，最终转化率2%。据此，效率革命对4S店尤为迫切，汽车电销将从海量线索时代，转变到精准转化时代。

我近期接触的“好买车”2015年正式上线运营，希望帮助4S店进行效率提升，目前团队70人，拥有上海、杭州500家4S店，月撮合交易超过3500台。C端用户通过好买车，可选择多家4S店进行比价，而B端众多4S店则获得精准的销售线索，成交后再收取佣金，其模式类似于美国的Truecar。作为平台，创始人葛旭松表示强调转化率与覆盖度，在运营策略上，好买车将用户从导流、筛选、分发、匹配、孵化、转化这一流程做到极致，平台当月成交转化率达到了12%，从用户触网跟踪至交易完成，建立完整的数据生态；而4S店覆盖度超过90%的平台模式，又确保了数据的真实性与持续性，这一模式实践了阿里曾鸣教授提出的S2b理念。

有别于汽车媒体的线索批发模式，好买车选择了佣金模式。创始人葛旭松坦言，汽车作为大宗商品，佣金模式是必然趋势。按照超2500万辆的新车销量，仅营销费用（行业惯例为3‰）就超百亿的市场空间。但难点在于如何确保C端用户与B端商户之间、线上到线下的动态精准匹配，也就是第一时间捕捉到用户购买需求及意向的变更，计算出用户购买级别，及时匹配到符合其需求的4S店，提高营销精准度与转化率。

为此，通过三年多的数据积累及每周迭代，好买车在20万真实成交用户的数据基础上，开发了一套集4S店价格模型、4S店动态智能分发、用户画像、用户自动定级的“蛛网系统”；得益于这套智能算法，好买车将4S店当月转化率提升至6%。这一成绩让好买车先后获得新进、景林、新浪等机构6000万元A投资。

葛旭松表示好买车希望做未来汽车销售行业的基础设施，用智能数据、网络协作，将4S店客户精准度及卖车效率提高3倍以上，让销售员变成服务员；除此之外，完整的数据生态还将赋能汽车厂商的营销策略与4S店的运营管理。

2018年，好买车计划开拓国内其他一、二线城市，将这一模式赋能更多4S店。

我是36氪汽车记者卢姿伊，负责特斯拉、无人驾驶、新能源、车联网、出行及后市场，欢迎直接与我联系，微信：17701221940