在过去十年间，几乎每一家成功的企业都穿越了不确定的迷雾，并由此获得巨大的红利。细观其后，无疑都是数字化所带来的基业长青。为什么要数字化？数字化已经从一道选择题，逐渐变成一道必选题——我们该如何通过数字化赢得竞争？
通过德勤与瓴羊合作的《DAAS 数字化新世代的最优解 》报告显示，在过去三年，认为“数据智能将成为企业未来决定性竞争力”的企业，从45%提升到了96% 。尽管数字化还未成为所有企业的标配，但无论从企业自身的意识，还是政策的大力支持，我们可以看到数字时代已经和蒸汽时代、电气时代、信息时代一样，正在汹涌而来，引领着未来的巨大变局。
数据分析、智能营销、产销协同、智能客服等……无论是追求创新的传统企业，还是互联网原住企业，数字化都在逐渐渗透到每一个经营环节，创造出更多的活力。
今天，瓴羊与36氪一起，希望带着我们多年来对数字化的理解和经验，把先进的数字化企业在实践中的思考与经验，展现成一个个数字化弄潮儿的生动故事。相信通过这些优秀的企业案例，我们会更加认识到“数据智能”的非凡价值。
本期是《102个数字化增长领头羊》2023年的第一期故事——《手握数字营销密匙，“国车老大哥”一汽红旗如何在混战中突围？》
1953年，中国集全国力量，在吉林长春建设新中国成立后的第一家汽车厂。一汽的建立宣告着中国汽车进入自主发展阶段，这是中国汽车发展的起点。尤其是一汽旗下高端品牌「红旗」，一度是“国车”的代名词。
2023年，70年后的今天，越来越多的中国汽车品牌涌现，传统主机厂、新造车势力，甚至是小米、百度、华为等科技公司跨界涌入。行业战火纷飞，品牌加速冲刺。
面对新势力和大厂玩家的入局和进攻，留给老牌主机厂商的时间已不多，求破推新成为唯一选项：发力动力电池、自动驾驶等领域，推出新能源品牌和车型；在营销供给侧改革，拥抱全新媒介与数字方案，最大化发挥数据价值......
2018年，一汽红旗将数字化列为品牌的战略重点，成为主机厂商之中较早嗅到“数据新能源”价值的品牌之一。经过5年的发展，数字化已升级至数智化，一套覆盖研发、制造、营销、采购、运营等方面的数智架构体系相应成型。其中，营销是红旗数智化升级的三大主线之一。
消费市场波诡云谲，数字营销变革不断。
红旗是如何利用数据这一新型生产要素，破解汽车行业共同面临的营销难题？其与阿里巴巴旗下企业数智服务品牌瓴羊开展的一系列数智化合作，如何为获客转化提供确定性？数据究竟如何在汽车品牌的经营增长中，发挥“新型能源”的作用？
01 汽车x数智，数字驱动，以价值为导向
2018年，新能源车开始走入主流视野。电动化、智能化、数字化成为新的行业关键词。
面对汹涌而来的造车新势力，传统汽车厂商迎来全新的转型期。问题不在于是否拥抱“三化”，而是在什么时间、花多少力气，投入到这场行业竞速之中。
不同于看得见的产品智能化、研发电动化，车企自身的数字化能力建设和转型，成为影响竞争格局的一条暗线。研发效率、制造成本、供应链管控与营销效果，单点的波动和提升，都有可能成为决胜因子。一汽、上汽、广汽、吉利等大部分上市车企开始在财报中频繁提及“数字化”，并在不同业务条线分头推进进程。
目标明确、果断投入，作为一汽的自有品牌，红旗的数智化转型走得尤为坚定。一汽数智化部大营销运营部总监金维鹏分析，在数智化转型浪潮的牵引下，一汽集团旗下的汽车品牌相继启动数智化转型，红旗成为其中的标杆，主要原因有三：
一是自上而下的“ALL IN”模式，上至集团领导层的主力推动，下达不同层级、不同部门的广泛人员投入。不仅覆盖IT部门成员，还在各业务条线设立专职人员跟进。
二是抓住关键工作机制和方法。在解决品牌内部信息化基础上，红旗重新审视业务架构，对全指标进行梳理，以期全面重构及打通企业的商业流、数据流和工作流。
三是考核激励与约束。通过加大数智化在整个运营过程中的考核和约束占比，提升员工对数智化的认知和重视。2022年，红旗将ROI（投资回报率）纳入考核范围。
这样的思维贯穿于红旗数智升级的不同板块，尤其是数字营销切面。
对于大众而言，数字营销本该是最“成熟”的板块：抖音、微博、朋友圈......我们总能在不经意间，看到汽车广告的投放。事实上，对于多数车企而言，其数智化营销能力建设才刚到半途。
2022年8月，中国汽研的一份调查报告中显示，目前，汽车数智化营销存在三大痛点：用户关系不直连、少触及，用户营销不精准，用户价值无运营。
行业的问题，红旗给出了自己的解法：以价值为导向，将业务IT贯连一体，打破组织藩篱，充分发挥数据这一“新型能源”价值。
过去，运营团队协作环节和IT团队协作环节存在断点。比如运营团队各部门间关注点不同，负责市场投放的关注线索数量、负责人店端运营的关注线索有效性；IT部门收集的数据来自不同渠道，涉及多个开发团队，大家对数据指标的理解不同，也会对结果产生影响。
“高效运营的前提是打通业务流程、组织，实现业务IT的一体化。”
金维鹏进一步解释，为了打造好这套业务IT一体化的端到端体系，红旗在人员分配上设立“总出口”：一个运营团队，全权负责从数据采集到最后端上数据的运营和使用、成交；一个产品经理团队，统筹管理研发团队的产品研发和投放；制定端到端的数据运营看板，对各个环节的数据指标统一口径，让所有团队沟通的语言和频率一致。
与此同时，5年摸索下，红旗的数智升级从数据的粗犷式运营走向精细化运营。针对私域运营平台、渠道运营平台、厂家作业工作平台三大平台，红旗分别建立相应的产研运一体化项目团队，通过创新的运营思路、运营策略等支撑平台的项目开拓、目标达成。
02线索分级，释放数据巨大潜力
大力不一定出奇迹，营销的本质是用“巧劲”撬动销量增长。于主机厂商而言，销售线索管理的升级，正是这个“巧”的来源。
2021年，红旗着手收集大量销售线索，并同步搭建线索平台。准备好进入开发环节时，路该怎么走，却开始变得模糊。要知道，车企面对的是数以百万计的用户量级，如果仅靠主机厂自身解决这些问题，很有可能在耗费大量人力物力情况下，收效也不尽人意。
为了快速、高效实现线索管理，2022年，红旗与阿里巴巴旗下企业数智服务品牌瓴羊达成深度合作，借势瓴羊DAAS体系结构，打造面向用户的一体化营销生态。
“业务层面，红旗奉行的是‘大胆假设、小心求证’。我们和瓴羊最初的数据碰撞、验证就花了接近半年的时间。”
一开始，红旗以半年成交数据作为训练样本，利用红旗私域特征数据、瓴羊数据分析能力，共同训练新线索评级模型分，并根据模型得分结合客户业务场景和运营承载能力，对线索按照高、中、低级别进行划分，对不同质量的线索进行差异化运营。
“我们发现Top 10%的高分线索转化率是平均转化率的3.5倍，这意味着模型在是否购车场景中具有很强区分度。”金维鹏说道。
除了使用通用建模特征以外，瓴羊还沉淀了汽车行业的业务特性，创新性地生成了一批衍生建模特征，为红旗提供特有的营销数据增强服务能力。此部分作为创新能力，带来了模型auc指标的3-4个点的提升。
得到初步离线验证后，红旗将线上真实运营的所有线索能通过模型进行评分。一方面高阶销售专员可以更聚焦中、高级别线索，帮助提升实际到店和购车转化率；另一方面通过AI机器人低级别线索，降低了人力运营成本。
为了验证模型的有效性，瓴羊在大批上线应用前，还找了红旗的两家门店进行了A/B Test验证：
50%流量未使用线索评级模型分，按照正常流程与话术运营不做额外的投入；另外50%流量使用了线索评级模型分，针对中高级别模型得分的客户，投入更多精力，结合瓴羊沉淀的汽车行业特征，进行专属话术的细致沟通。
经过1个月的对比，使用线索评级模型分的门店，其中高级线索客户群成交转化率大幅度提升。
在一个个真实的、有效的提升数据影响下，红旗与瓴羊快速推进大规模合作；而这一差异化运营策略的成功，也让“红旗案例”变成了“一汽案例”。
03 借势瓴羊DAAS体系结构，突破营销效率瓶颈
当然，这不仅仅是线索评级x数智化的优势。
要知道，目前车企面临的线索挑战只多不少：
一方面，部分汽车垂直门户牢牢把控了与客户的交互界面，包括网站和APP等，导致车企获取销售线索的成本越来越高，对销售线索质量把控力也越来越弱；另一面，受造车新势力直销模式的影响，消费者的购买行为也在发生变化，这对传统经销商模式提出了更高的要求。
“汽车是比较昂贵的产品，用户从感兴趣到下单，需要较长的决策时间。线下试驾、现场体验产品功能环节必不可少，这对销售人员的能力提出很高的要求。比如TA的态度是否积极、话术是否有效、推荐产品是否精准，都可能影响成单结果。我们就从这些方面抽取出相对可量化的指标，建立考核模型。”
为了将“感性”的人，转化为“理性”的数字，红旗x瓴羊，围绕邀约跟进效率、邀约话术专业度、工具使用情况、邀约到店情况四大门类，对销售人员进行综合评分。将更高质量线索给到与客户沟通意愿高的销售，同时调整话术以及邀约情况工具使用情况。
在半年的实践下，这些应用发生着纵深变化：纵面是基于数据库的增长，模型本身的优化迭代；横面是针对不同城市、地域，描绘出用户的精细标签，提供差异化服务。
“比如在川渝地区，SUV车型是卖得比较好的，在当时属于我们的认知‘空白’。这说明本地的自驾出行需求比较旺盛，我们也因此加大了相应车型在当地的售卖。”金维鹏补充道。
截至2022年11月，通过与瓴羊的数智化合作，红旗的线索转化率提升超过30%。接下来，红旗还将就用户差异化运营板块，与瓴羊进行深入沟通。
风起于清平之末，浪成于微澜之间。企业的数据智能改革本非一朝一夕之事，而是随着建设时间的拉长，不断优化、进化。五年以后，如果人们对红旗的印象与标签已不止于“国车”“公务车”的范畴，这场“看不见”的数字转型可能就是车企变革最重要的起点。
