尼尔森陆皓：决战蓝海-大数据下的新兴汽车消费群体洞察

图为：尼尔森中国区副总裁 陆皓

尊敬的各位嘉宾，各位朋友，大家上午好！

我是负责尼尔森中国汽车业务的陆皓。在这里想跟大家分享一些我们是怎么帮助主机厂在目前汽车汽车大环境变化下，我们是如何看待大数据状态下新兴的汽车消费群体。

刚才几位都提到，2016年跟我刚进入汽车行业九几年的时候完全不一样，现在汽车行业正在进入一个日新月异的大变革时代，除了我们传统的汽车企业正在紧锣密鼓的进一步突破年销量外，昨天我听到相关部门提出要向3000万辆进军的时代。另外，原有的传统汽车产业格局被打破，越来越多的互联网企业，零部件以及设计公司，他们也开始进入汽车行业。昨天苗圩部长说希望中国的市场迎接这样一个挑战和机会，这个机会不光给主机厂，也给供应商提供更广阔的平台、更大的机会。

在中国造14亿人口需要的汽车，任何一家主机厂，任何一家互联网公司，任何一家新兴的高科技公司，都逃不开回答这三个问题。第一个，到底这个车子是为谁而造的？第二个你要造什么样的车子？第三个怎么来造？

先说第一个问题，可以想象一下，现在汽车行业的发展情况和二十年前、三十年前我们买大三样，冰箱、彩电、洗衣机都差不多，之前觉得这是高消费的、高价格的产品，而今我们看到它已经不再是那么遥远和陌生，每年有2500万的人在中国会购买，保有量持续攀升。

此外，汽车企业从二十年前仅有的大三样以及几年出一款新产品，到现在一年出几款新产品。因为消费者对于汽车的需求会越来越多样化，脱离了原来我们所谓的汽车厂家可以主导整个市场的局面。所以怎么样去理解消费者，在这点上我个人的意见是，汽车行业将会走向更多了解消费者，更精准的要知道消费者到底是怎么样的一群人，同时将为他们造什么样的车子。

第二个问题，为什么样的人造车子。这是尼尔森2015年做的基本报告，上面显示有我们对现在中国汽车消费市场的认知，当中主力消费人群我们可以把它分成中产新贵族、小城奋斗族、城际新移民三类。而在智能化汽车、互联汽车、新能源汽车来到的时候，是不是主力人群的消费者还是这样一群人，我们在这里打一个问号。

下面再来探讨一下，我们要想了解消费者，通过什么方式来了解，以前最常规、最传统的做法是什么？我们找一个调研公司，做一些定性、定量的分析，做几千个样本定量分析，找一些人坐下来聊一聊，这种定性和定量的分析，在今天这样一个快速变化的时代，还有没有效果，能反映多少我们真实消费者的真正的需求？这里提到一个大数据的概念，今天如果你是汽车行业、互联网行业、科技行业，大家都在谈大数据，那么到底什么样的数据才叫大数据？是比过去样本量采集的数据更多的数据？还是在单一平台上能够反映所有消费者的数量就叫做大数据？可能并不一定。我们理解当中的大数据的概念是要体现所有消费者在所有平台上的全量数据。今天有很多不同行业里面的公司，他们都会说，我今天会有一个比过去传统样本量的数据更多，我有一个单平台上的比如说几百万的样本量，可以通过单平台的几百万的样本量，告诉你更多的结论，但是更多的结论能够反映全体状况吗，可能未必。我们目前在中国的大数据状况，又是一个什么样的状况呢？可以看到，在中国大家要研究互联网，因为在线下的消费者行为你是很难去理解，所有很多公司都奔向了互联网，因为他们觉得互联网公司网站上面可以通过一些技术手段实现我们数据的整合。在中国，我们说有超过357万个网站，我们怎么样能够去把这么多的网站的数量进行数据分析，我们在很多的数据平台上、很多的网站上的数据库里睡着好几亿、几百亿的数据，但是仅有这些数据就够了吗，仅有这些数据就足以让你分析出消费者的动态和形态吗？有没有一个科学的模型，有没有对消费者的过去历史沉淀的一个消费行为的积累，都是我们在做大数据上面是不是能够成功的一个关键点。

到今天为止，我们不认为在中国在大数据上面有很成功的案例，举一个很简单的数字告诉大家，在去年整个中国320亿美金的广告投放当中，根据我们的数据显示，只有29%的广告到达了精准人群，也就是说我们花出去的320个亿的美金的广告费用，只有29%是花到了精准人群上。以前我读书的时候老师说广告费用50%扔掉，不知道投在哪里。今天用一个更精准的数据是29%，就是不到3成的广告投放在精准用户。我怎么样让我的广告更有效地投放在消费者的用户群上，这也是今天我们需要讨论的到底怎么样来应用大数据。

另外比较遗憾的是，目前整个大数据还出现这样的现状:主机厂拿着它的用户信息说，我不能跟你分享，因为我要靠这个信息来做我的用户开发，能够让他生产出更多的未来销售的可能性。除主机厂外，无论是网站还是其他平台都在说，“这个数据是我的，我不愿意给你，我要靠这个数据来生钱，我要靠这个数据来做更多的生意。”这种现状最后会导致一种结局就是大家各自为政，把这些数据都放在自己手上，永远也得不到一个全面的数据。而这种状况在美国已经被打破了，因为我们有平台，可以做到各个数据的接洽。

大家可以看到，在这个过程中，有不同的数据供应方，大家对于数据有不同的需求，有不同的目标。在这个过程当中，因为数据相对比较来说，有很大的个人数据的保密性，有自己企业数据的保密性，怎么样可以做到数据的互通整合，以及数据的相互利用，能够让各方面都获得一个好处。这就是我讲的意义，大数据的应用要取决于几个必要条件，第一个要共享共赢，数据自己共享，才能发挥它的最大效益。第二，大数据的应用必须要科学的建模。第三，大数据的应用，必须要有丰富的消费者洞察的经验和能力，你才能做到把这些大数据拿出来，为其所用。而如果你仅仅一堆数据放在那里，其实是没有什么太大的用处。

说一下我们对于整个大数据的管理，特别在汽车行业里面。在我们的大数据里面，包括人口特征、媒体消费习惯，人群的价值观，理财行为等，这些现在我们都可以通过更大的样本量来反馈，反映到整个的全样体的大数据当中。现在我们通过一个全国的6万的样本平台，来推算整个20个城市的所有的消费者行为。当然，以后我们还会介入娱乐行为、购物行为、消费品类的行为，到底购买哪些东西，包括它的技术偏好。这些行为、价值观以及人口学特征的引入，会真正从360度去看到我们一个消费者的行为，而这才是真正的我们说的大数据通过360度全方位的理解，去理解这个消费者到底是怎么样一个人群。

特别提出的是，我们把整个中国的全部人口分成了28个细分人群，从当中我们对于新兴消费者、新能源，包括智能汽车的新型消费者，我们做了一些研究，罗列出来有六群这样的消费群体，我们认为他们是在新兴消费群、智能汽车、新能源汽车当中有潜力。包括比较年轻的年轻奋斗族，体面的理性族，家庭驱动型人口，管理精英型、白领中坚型、金领格调型。他们在不同的生活阶段，有的单身，有的成家，有的事业有成。在这个过程中，28个细分人群，我们可以通过一个全样本量和全体人群和大样本量推算全体人群的技术，来推算出来，整个28个细分人群可以挑出六个人群，是对于我们智能汽车和新能源汽车最感兴趣的。我们又可以把六个不同人群，再重新组团，组成四个不同的集团。在这四个集团当中，大家会觉得这个结论跟我以前做的调研差不多，但是差别在于今天我们得出的结论，是用的更多的大数据的方法以及全样本量的方法。现在大家看到的可能不是以前几千个人告诉你怎么样，我是通过几万个、几十万、几百万人，或者网上关注这个产品的这些人进行分析。这样的分析最后告诉我们，这些年轻奋斗族占到多少比例，是白领或者中层管理人员多一些，这样的数据更有可靠性，对于我们的主机厂，对于我们的零配件公司，在你们了解你们未来的消费者，他们需求的过程当中，也是更有借鉴意义的。

一直我们说买房子地理位置始终是最关键的，对于买车来说，地理位置对于大家来说重要不重要，我们的结论是确定的。在以前所有的调研和你们运用的方法当中，和地理位置的结合应该说是没有的，或者很小量的结合，但是现在我们通过大数据的方法，可以帮助大家找到你们的目标消费者，在这个城市里面的居住和生活的地点。拿北京举例来说，在北京我们认为新能源车和智能汽车的消费者，金领格调型在图上是绿颜色占的比较多一点，他生活在那些区域。我们管理精英型，他生活在哪些区域。我们在广州可以看到更多的是管理精英型的人比较多一些，在广州我们体面理性族也多一些，他们生活在哪个区域，在哪个区域进行活动，实际上对于我们理解和了解消费者非常重要。

我先说短期来看，最短期的应用就是我们供应商、经销商要在小区范畴，我们要在居委会范畴，向我们的消费者推动什么，大家最近比较流行的O2O的上门洗车服务、汽车共享服务，我们现在要推的上门洗车，以及经销商的广告，这些短期来说是我们可以做到的应用。更长期来说，对于地理位置的应用，对于人群在各个时间、节点，不同地理位置的移动，它将会给我们整个汽车行业带来非常巨大的革命性的变化，如果我们能搞清楚每一个人在一天当中，他的地理位置移动的需求，可以想象一下，在北京我们是不是每天需要500万辆车同时在街上跑，可能只需要100万辆车在街上跑就可以了。所以怎么样理解大数据对用户地理位置的需求，是一个重要的节点。

刚才说位置，是物理意义上的地理位置，大家一天当中，你到底在办公室、家里，或者去买东西，在不同的地理位置上。另外一个是虚拟的位置，现在手机的用户超越了PC端的用户，但是PC还是占了一定的份额。英特网的用户在哪些地方，他是去阿里买了一双鞋帽自己，还是去爱奇异看了广告或者干什么，这些都是我们在现在的阶段可以用大数据的方法、全体量的方法，帮助大家来理解我们的用户群到底他们在哪里。比如我举例来说，管理精英型，我们可以看到他看的电视节目类型，可以看到听的广播的类型，甚至可以看到在网络上去了哪些地方。如果把传统的调研的价值观，消费者买车的意向结合刚才说的地理位置，结合我们刚才说的虚拟地理位置，手机和PC上的位置，我们就可以更全面的看到我们的消费者到底他在想什么，更重要的是他在做什么。因为很多的消费者不会告诉你在想什么。我们传统的调研方法，大家都比较清楚，我要请一个消费者进来，我问你说能不能告诉我一下，这个事情你是怎么想的，但是他想的永远没有他做的告诉你的更真实、更有价值。

接下来说一下造什么样的车子。拿我们新能源举例来说，去年我们对于网络社交媒体的一些跟踪，去年40万条的网络媒体，网上大家一些论坛讨论来说，在2015年的上半年后期、下半年，其实新能源车、电动汽车的讨论增长非常快，但是在增长的过程当中，可以看到一些现有新能源车主整体选择障碍原因分析，有技术不成熟、性价比低、质疑环保性等。中国的新能源车还有很大的改进空间，需要聆听消费者的需求。这部分的消费者，只是在我们的现实圈里边，大概一年在15万，因为去年我们的电动车销量超20万，大概在15万左右的人群。但是实际上大家在未来你们要去抢占新市场，做新的消费群体的时候，影响的这部分人对你们来说更重要，这部分的人群按照我们的估算，规模大概在300万，这样一个人群的数量，就更不用说我们如果把现在关注整个的新能源车、智能汽车和电动车的这样一个上千万的人群来进行比对。也就是说这个部分的新产品开发的需求还是有，只不过我们要更好、更多地来了解我们的消费者，到底他需要的是什么。比如说300公里以上的续航里程，比如说他是不是需要网络互联的功能，在我们智能汽车以及新能源汽车里面。

我们对于电动汽车的观察，除了现有的一些中国品牌已经做的相对比较领先一点，除了现有的中国品牌有一些细分市场，有一些进入之外。我们觉得在A类级的补贴之前，零售价格15到20万元，在B级轿车，25万到30万市场，还有高端的50万到60万的市场，现在还是有很大的空白的机会。鼓励大家去看一下。尼尔森在中国，我们一年大概会帮助快销行业和其他的行业做大概25000个左右，24654个新参加的测试和开发，在这个当中，去年只有15款新产品是能够符合相关、持久和独特的三个特性。只要你能符合这三个特性，你就能在市场上获得很好的市场反馈。相关什么意思，就是要找到适合我们消费者消费水平的价位，和他们出行的需求的车身的形式。所以你不能说和他们的生活没有关系，你要去了解我们的消费者。

持久是什么意思，你能够不断地去迭代你的车身设计，不断迭代你在车身上的智能化体系。拿手机行业来说，现在做的如火如荼的一个很大的原因，它的外观设计和智能体系上面，它的不断的迭代。汽车行业六到七年的生命周期的体系能不能被打破，我们在未来的汽车发展的过程当中，我们能不能在造型上，不要再使用每小改款的形式，而使用隔一两年就有一些大的外观的更改，或者说智能化体系的迭代，这个方面的迭代才是我们真正能够让我们消费者始终跟着我们走，不断地去持久的使用我们的新产品的方向。

另外一个独特，当然你要和别的产品有排他性、独特性，你能不能提供。现在有些企业已经可以提供车身一体化的儿童座椅，怎么样确保智能汽车的形式，怎么样确保智能汽车电动汽车行使的安全性。所以相关性、独特性是我们要解决同质化的问题，怎么样引领这个市场。

怎么样打造下一代汽车，创新在产品发展的各个阶段都有可能失败，刚才举了一个例子，中国有两万多个产品的成功，或者特别优秀的只有15个。尼尔森在全球，大概帮助各个企业测试和评估21万个新产品开发的产品概念。在这个新产品开发的产品概念当中，只有2%的产品获得成功，所以在我们的理解当中，我们认为成功的创新一定要从消费者的购买动机和他的用车场景出发。举一个很简单的例子，有一家汽车导航公司找我们做消费者研究，做完了之后，他认为我的这个产品导航的记录，以及导航的里程数上，我都已经做的非常好，所以我就去进行推广，上京东和1号店。最后做完了之后，他发现真正在网络上要去买它的产品的很多用户，最关心的核心东西还是地理地图的准确性，以及它的及时性。15%的用户主要关心的还是地理地图的准确性和它的实时更新，还有一个9%的比例主要关心的还是价格问题。所以我们说你做一个产品的研发，做一个产品的开发，你更多地要考虑是什么，还是要考虑消费者洞察，怎么样去认识到消费者最最需要的是什么，才是你最后取得产品，获得产品胜利，在这个市场上有占有率的一个主导的要素。

另外我们最后说一下大数据，是不是可以帮助我们在设计上也做一些未来感的新车呢，从这个数字上可以简单看一下，当你在做外观设计，如果有9种外观设计，13种仪表盘的设计，30种的座椅布置加上前大灯，这样有可能形成10万种以上的设计组合。如果你用传统的手段和方法，你是没有办法去在很短的时间内把这10万种组合缩小到很短的上面。我们尼尔森可以运用大数据的方法，让消费者通过一些在网络上进行不同设计元素的自由组合，通过一个比较短的问卷的形式，就的可以让我们的消费者在短短的几个小时之内，让我们的生产厂家在短短的几天之内，就把十几万种、几十万种的消费的可能性，把它缩短成可能就是三个最优概念。这种产品创新的手段和方法，是可以帮助大家在最短的时间之内，通过消费者的理解和调研，了解到最新的最能够适合市场发展的这样一个最优的造型组合方案。

所以我们可以通过这些造型组合方案，最终设计出符合大家需求的车子。大家总结一下，我今天跟大家分享的几个观点，一个就是运用大数据，我们说一定不能只拥有大数据，一定是有大数据，知道怎么运用它，有科学的模型，有过往的历史经验，找到一个共享形态的跨平台的合作，我们才能对大数据进行很好的一个应用。另外新能源车和电动车，我们觉得要提供超越客户体验的A0级的汽车，B级的，以及SUV和高端产品。还有持续相关独特品类创新，才能够满足多元化和跨界的需求。最后用网络的流量，拓扑的手段，加上高科技的机器学习，可以帮助大家来做新一代产品成功开发。

最后跟大家分享一下，尼尔森是世界上最大的市场调研公司，我们也是绩效管理公司，尼尔森是在美国上市的美国标公司之一，我们去年帮助不同的行业和企业做你们绩效管理，以及产品开发、消费者洞察。所以在中国超过2000名员工，6个不同的（英文）。汽车行业在中国是除了快速消费品以外的第二大平台，所以我们可以帮助大家认识谁是我的用户，开发什么样的产品能够让我的用户满意，怎么触达吸引我的用户，怎么能够转化销量，来帮助大家出主意，帮助大家一起做共同的分享。谢谢大家！

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（文章来源：盖世汽车）