数字经济下的车企 应该如何理解消费者

在抢占数字经济的趋势红利过程中，最先拥抱大数据实现精细化经营的车企，势必会成为头号玩家。

现在，传统调研模式无法满足车企实现消费者反馈数据精准分析的迫切需求。随着互联网、物联网、算法、分析引擎等技术的进步，越来越多车企透过大数据技术，看到了消费者之声、媒体口碑以及竞品状态等信息可视化的希望。车企在对客户进行数字化聆听规划的过程中，会从三个层面来实现：数据层、分析层和应用层。

数据层

数据层面的聆听可通过云数据采集平台来实现。一个出色的数据采集平台需囊括数据采集、清洗、存储等多种革新技术，还需要结合先进的多层面架构，从而满足同时可以在数十台终端服务器上运行。各个终端需根据实际情况灵活配置线程数，构成一个庞大的网络，在短时间内抓取大量的网页数据。

分析层

分析层面的数字化聆听是指在中文语义识别的基础上，构建大规模的语料库。通过语料库对新词的发现并结合行业词汇，可整合成专业词汇。在网络词汇丰富的本体基础上，再加入大量的汽车行业、网络等特定语言规则，构建立足于汽车行业的中文语义分析系统。

后台每天需采集数以万计的网页语料，不断丰富本体的规模，使其更贴近汽车行业的实际应用场景。基于检索的句法结构逻辑表达式，对语料进行不断训练，搭建一套适用于汽车行业的语义分析模型。通过构建基于汽车行业的情感分析技术，可有效识别消费者对汽车的评论内容和情感倾向。

应用层

数字化聆听的应用层面主要依靠互联网大数据，对传统市场调研模式进行革新，帮助车企实现在市场分析、竞品分析和产品分析这三方面的有效应用。

首先是市场分析方面，通过监测全网的车系舆情声量，可实现本品和竞品的竞争态势对比。与此同时，通过结合销量、厂商指导价、轴距等信息综合对比分析，能够清晰定位出产品在细分市场中所处的位置。

竞品方面的应用主要体现在：帮助车企了解消费者的配置需求、本竞品的优劣势，并结合历史数据了解未来的配置趋势。通过洞察配置趋势，车企能够快速调整配置策略，满足消费者的需求。

对产品分析而言，通过语义分析得出消费者在论坛、口碑、微博上内容的评论对象和情感倾向，可了解消费者所青睐或希望改进的地方。通过监测全网的经销商报价，实现本品和竞品区域价格对比，监测本品经销商报价以规范销售秩序。

在这样一个快速转型的时代，互联网赋予了消费者在汽车设计、销售、物流与售后等业务链条方面极高的话语权。洞察客户对车辆的关注点和走势，掌握不同客户的潜在需求及预期，监控产品舆情反馈并积极做出有效应对，对车企而言格外重要。