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互聯網加大了數據時代的消費者洞察競爭，對車企來說競爭門檻不是降低而是更高了。

據說現在汽車營銷業內人士如果還沒有聽說過“CABI”就out了。這是上汽與阿里合作的一個被稱為“里程碑式”的報告。阿里內部打通了阿里媽媽、阿里數據平臺、天貓汽車、淘寶汽車、高德汽車等阿里系資源，以消費者的全息大數據為基礎，與上汽集團的汽車消費數據 通過匹配產生的消費者洞察。

這份報告被稱為首個全網、全鏈路大數據汽車消費者洞察報告，媒體報道評價其“標志著一個新的營銷時代開始”。

汽車廠家過往一直苦于沒有途徑直接通達消費者。如今消費者在互聯網上的行蹤一下子變得觸手可及。以往對廠家來 說最神秘莫測、無法捕捉的“口碑”，如今在垂直媒體、電商平臺、移動運營商等處白屏黒字地擺在各種社交網絡上，仿佛饑餓已久的人一下子面對大桌盛宴，第一 反應常常是歡欣且迷茫的。

對車企來說，至關重要的一件事是打造和保持在消費者理解的領先性。在互聯網加大數據時代，這件事是容易了，還是更難了？

汽車行業的消費者研究傳統上有兩個業務聚焦：消費者購買決策行為研究和消費者愉悅體驗研究。早期用統計分析實 現對消費者的靜態描述和分群，常用的定性和定量調研方法，基于消費者的記憶來完成。人類記憶天性會衰減、變形，難以原汁原味的呈現。因此傳統消費者研究方 法局限性明顯。特別是消費者很難準確說明為什么喜歡或不喜歡，很難給出如何才能讓他們滿意的直接答案。

為解決傳統統計方法的局限，后來發展出狩野（KANO）模型，把消費者需求分為基本型需求、期望型需求和興奮型需求，重點甄別消費者選擇中的基本因素、績效因素和激勵因素。成功產品創新的關鍵是領先發現激勵因素，并針對興奮型需求提供買點。

很多成功的日本企業以發現和滿足興奮型需求而專長，用“現地”策略替代把消費者請到調研室的做法，營銷人員進入消費者的應用現場，觀察消費者對產品的使用，直接發現消費場景中的優劣和潛在需求。

KANO模型能夠有效改進對消費者特征把握的準確性，但在操作層面嚴重依賴營銷人員或是實施團隊的個人經驗和判斷，多用于少量關鍵產品決策環節，難以廣泛支持日常決策。

這就是為什么蘋果教父喬布斯在1982年提出的那個著名論斷廣為流傳：人們不知道他們想要什么，直到你把它擺在他們面前。

有了互聯網上消費者信息的海量數據，有了大數據抓取和分析技術，現在不僅能夠對各種類型的消費者進行豐富立體的特征描述，而且能夠獲取消費者在時間軸上的信息，從而還原消費者日常生活中的消費形態。

行為特征標簽替代傳統的人口社會學特征，消費者分群的結果可以更貼近差異化的消費行為分類；基于消費活動的時 間分布，根據對消費遞進行為的統計歸納，能夠從消費者已經發生的行為更有把握地預測潛在購買意向。掌握消費者數據的互聯網公司的大舉加入，使得企業開展消 費者研究的信息來源一下子大大拓寬，對消費者的理解從消費者調查進化為消費者洞察，精準營銷時代的大幕揭開。

當供應極大充分的時候，想明白到底要什么、做什么用，就成了車企現在最大的挑戰。

現狀是車廠的日常管理決策，大部分并不是在消費者研究結果的基礎上來制定的，而是基于經驗判斷和事后糾正，可以稱為推動式的營銷管理。

現在根據業務部門的需求，開展數據抓取和分析提供，把消費者洞察作為輔助輸入，納入一部分關鍵決策點的制定，當然也不失為一種漸進改良的策略。側重對消費者的總體靜態分布的利用，消費者的動態遷移難以納入考慮，決策的準確性仍難以保證。

更為徹底的做法是把消費者數據分析全面融入整個運營體系，建立基于消費者洞察的拉動式運營體系，用實時的消費者洞察產出，推動企業日常業務的開展。典型的互聯網企業如領英，銷售人員每天基本平均接觸 10 個來自消費客戶的數據用于決策。

相比之下車廠的銷售一年只能做少量的幾個完全由消費者數據驅動的決策。只有當消費者洞察的靜態分布和動態變化雙重數據共同構成業務流程的起點，特別是實現消費者動態變化推動企業預算和行動措施決策，互聯網時代的消費者洞察才能真正發揮作用。

這樣看來互聯網加大了數據時代的消費者洞察競爭，對車企來說競爭門檻不是降低而是更高了。這絕不僅僅是選擇合 適的消費者動機理論框架的挑戰，不僅僅是社交平臺上消費者互動行為抓取渠道的挑戰，更不僅僅是海量數據挖掘技術的挑戰。從產業組織到數據組織的理念認識轉 變，才是最根本的挑戰。