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数智夜话直播回顾 | 智能汽车时代,数字化助力车企重“新”出发
作者:HENGSHI 时间:2022-06-24

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中国汽车产业历经二十余年高速发展之后,汽车保有量预计将在2025年超过美国,成为全球最大“存量”市场。


而随着时代的变化,当前汽车的用户呈现年轻化趋势。
尤其当Z世代正逐渐成为汽车的潜力消费群体,他们将打破汽车消费的结构,重塑汽车领域新消费、新理念、新路径,同时也在对汽车的功能、设计提出更高的要求。
但当 5G、AI、云计算和大数据的更多应用落地,数字化在未来将发挥更大作用。越来越多的车企拥抱数字化。
车企是如何应用数字化的手段保证竞争优势的?数字化又是如何影响车企适应用户年轻化的趋势的?
6月14日,衡石科技 CEO 刘诚忠受邀做客 36kr 直播间,与亿景智联CEO 孙伟、36kr 数字时氪中心负责人石亚琼一起畅聊车场数字化的话题。
以下为直播核心观点节选:
刘诚忠 衡石科技 CEO
1、汽车行业的数字化,我认为还处于非常早期的阶段,因为现在还是群雄逐鹿的阶段,真正在各种标准、软件研发的环境和数字化汽车的应用不断成熟,软件得到蓬勃发展的时候,才是整个行业发展起来的时候。
我觉得首先这个过程应该会很长,总体来说我们还处于比较早期的阶段。
2、所谓的智能化,不管在生产环节,还是消费环节,还是实际体验汽车环节,有很多都是自动化的、无感的,是一种很无缝嵌入的,达到这个目的的过程是通过数字化和数据化。
数字化,我觉得是指有更多形式、途径是在线的,比如去触达我们的消费者,去了解消费者一些满意度的调查,但可能是在线的更直接触达的形式。
数据化,我觉得双向的,一方面是我们的汽车已经是一个巨大的数据终端来源了,不管是传感器,还是行驶的数据,本身是一个非常丰富的数据产生源头;另一方面,又有很多跟它相关的数据在产生,它出现在你的各个手机终端,比如有一些智慧道路建设,有一些高速公路的传感器等,会在每个地方产生大量的数据,这些数据其实是在还原这个过程,在消费者的心智和车厂的品牌意识上是在还原这些东西。
像车厂或经销商,会通过数据采集、抓取和聚合,来形成对消费者相对统计意义上的认知,这是我理解的车厂数字化。
3、一个产业的进步或变革本身就对应着更高的技术和更低的成本,这其实几十年来我们在整个汽车行业看得到的、实实在在发生的事情,如果把通胀的因素考虑进去,其实它的成本掉的不是一点半点。
从现在在做的新能源来看,在进一步缩短车的产研周期,其实就是降低分摊研发的成本。这个产业本身投入巨量研发资源和生产力资源,带来的必然结果就是成本是结构性的下降,所以它必然会从一个早期的奢侈品、很稀有的东西变成一个非常大众的东西。
4、我们消费者去了解汽车可能是通过一些主流的网站,其实就那么两三个大的站点去了解汽车,我们后来也有一个伙伴在去把消费者投放这块做的更好的情况下,比如从去年开始,整个传统站点的流量其实是非常平的,甚至在往下掉。
整个短视频这波起的很快,当时看到的数据,比如主流的主机厂在抖音这样的平台得到的营销上的关注是非常高的。
看到的数据显示在过去的一年,从抖音、视频号给到主机厂的收获不管是涨粉量,还是关注度,都在成倍增长。
这是流量洼地,整个短视频这块是目前车厂明显都已经意识到的,在很大地投入这块营销动作的比较好的洼地,核心就是为了种草。
5、归因这个事情怎样算做的非常好,其实是业界一直去追求的,其实本质上还是一个品效合一、精细化营销的事。
所以,归因分析有一个前提,你需要把多个渠道触点的数据能够打通,打通放到一个平面上来看,才能最终意识到最后的行为到底是在哪一个触点发生推动的,这是一个非常难的事情,不管技术上很难,而且在整个生态里也很难,因为它的数据是在不同的商业实体里发生的,所以有很多数据并不是一个开放的。
6、AI 在一个地方要普及要满足两个条件。
第一,需要有大量的数据输入,这样所谓的 AI 才能有算法去施展的空间。
第二,要有足够快的反馈闭环,就是你通过算法优化出来的东西,要在一个地方得到一个正向反馈去反复优化。
其实这就是在一个传感器丰富、并且消费行为丰富的产业,才会有这样的用武之地。

孙伟 亿景智联 CEO
1、我的感觉是汽车的智能化、数字化有两个方面。
第一,整个智能座舱。我认为这一块在短期内发展的空间还是挺大的。刚才看到弹幕上有人评论问苹果行不行?苹果这次有一个很大的发布,在整个市场上,我个人感觉在短期内数字座舱用户的体验和感觉相对来讲会更灵敏一些,用户感知度上会更高。
第二,自动驾驶。原来百度也是自动驾驶的黄埔军校,很多同事也是从那里出来的,我觉得这个赛道也比较火,在短期可以预见的阶段上,我自己判断整个智能可能会作为一个主线条、自动驾驶是一个更底层的东西,整个演进的时间可能会更长。
从未来角度来看,我认为这一块可能是数字化的两个最大的主力军。
2、很难说5年以后到底汽车行业在数字化上会怎么样,但一般从时间线的角度上来看,现在一个重要的点是汽车行业像手机一样,从原来功能机到现在智能机,车其实也是这样的,是从一个功能化的车变成一个智能化的车的过程。
3、其实车厂的数字化是一个挺大的概念,短期大家能看的就是比如我营销的数字化、我对用户受众触达的数字化、以及生产制造的数字化、包括整个自动驾驶、智能化的东西,是一个比较广的概念,其实每个领域上大家都可以来讲。
刚才我看到很多人也讲整个智能座舱的数字化,我觉得可能有三个阶段,大家能看到的一个比较短的时间节点里,可能还是营销数字化、数字化服务,这一块是大家最容易被感知、被领悟到的,后来大家可以从数字座舱、从整个智慧化的体验,最后到自动驾驶整个整车的智能化。
4、短视频时代可能跟原来的时代也不大一样,相对来讲更多元化一点,更一超多强,抖音不错、快手不错,视频号也不错,比如B站、小红书其实也是不错的,怎么能够把这些跨区提的整个归因和诉求找到真正感兴趣的用户,我觉得这也是很重要的一个点。
5、我原来做过一个调研,也看了一些东西,当时给我的答案是女性用户主要看两个点。
1)、小而美。第一得美,不美,很多女性觉得这个车不好看,就不买;小,可能就是开着方便,好开、好听。
2)、高大上。高大更多是跟安全相关,女性其实喜欢 SUV 的也蛮多的;上,大家对品牌的认知和过程会更多一些。
我认为这是大家的用户习惯,或者大家对整个产品定位上的理解。就触点来讲,我的理解就两个。
一、要看现在流量到哪去了,整个流量结构发生了什么样大的变化。我一直做媒体,国内每3-5年就会有一次大的媒体变革,从门户到搜索、到微博、到微信、到短视频等,现在流量的结构就是在短视频里,整个流量池在这儿,你先要找到最肥、最大的流量池,在这个流量池里去做挖掘。
二、我认为要找一些流量洼地,哪些流量上是能够有洼地的。举个例子,第一,我们认为现在整个商场和影院是一个流量的洼地,当然今年因为疫情,这块影响比较大,但实际来讲由于疫情导致整个影院媒体投放的预算、以及整个定位和定价降的很厉害。从影院来看,这里面女性用户的占比反而是很高的,比如除了情侣,很大一部分大家是闺蜜,就这个逻辑来看,你怎么触达这种受众,这也是很重要的一点。
大家从触点的角度看,比如小红书、B站,这些媒体上的流量结构也不一样,因为整个视频化的结构不一样,我们能看到小红书整个视频化的占比跟抖音、快手的占比量级是不一样的,这里面也会有更多的转化机会和空间。
6、AI 在汽车领域应用很多,比如自动驾驶,从传感器的感知、到决策、到后端的控制,其实这部分都需要用 AI 来做,整个模型的建立、数据的采集、整个后端算力的处理,其实都需要 AI。
AI 在这一块其实有非常深度的参与,原来大家都聊到自动驾驶是整个 AI 领域里的皇冠明珠,为什么提这个?只有自动驾驶才用到大量的算力、算法、模型,它其实也正是计算大模型的产物,我认为这一块有巨大的空间。



以下内容为直播实录:


1、最近比较火的话题是购置税,汽车购置税减免,其实目前还没有对业务产生实际的影响。为了让观众更清晰地了解数字化,比如我们设想一下购置税可能对两位的业务产生一些什么影响,会有一些什么样的客户、合作伙伴来找你们做一些数字化的东西?
刘诚忠:今天咱们是聊年轻人对车的需求变化,我其实对车稍微了解一点,对车厂的数字化会更加了解一点,但我对年轻人非常不了解,我其实不太知道购置税对年轻人会带来多大的促进(开玩笑),首先肯定是一个利好。
我从车厂的角度来看,如果是主机厂的话,可能会希望了解的是这样的消息通过各种媒体出来后,大家在社交网络上、舆情上对车的了解具体的动作上,会不会有一些具体的变化。比如去搜、去关注这方面的消息,并且出来之后在网络上的统计行为,比如去搜索、去预定、去预约试驾,这些行为有没有跟着上涨。
其实我的观点是,我们去预测一个东西的时候,其实需要放置很多触点去获得一个东西,然后作为主机厂再去 response。
孙伟:刚才这个问题,对于整个业务有什么影响?说实话还真不知道有什么影响,现在实实在在的就是对股票有影响,购置税一上来,股票账户就特别好,最近大反弹,很开心。
业务上,我的感觉从大的背景来看,我认为还是国家在促进整个的消费,汽车产业的消费是一个大的框架和方向,我感觉至少从用户的内容、触点上能爆起来,毕竟便宜了吗?便宜7500-15000,实惠有了,大家整个购车的热情就起来了,我觉得这个还是很大的一个促进。
第二,评论里有朋友也在问怎么把销售带起来,其实大家还是先有需求,需求有了以后,再去看整个消费的进展和过程,我觉得至少先把这把火点起来。

刘诚忠:大家需求在没有出来之前,先吸引大家的关注和投入关注度的精力,然后他的需求可能会被更多地挖出来。


2、从两位的角度来看,汽车数字化到底是什么,哪些业务是能够算在汽车数字化里,哪些算是打了一些概念?
刘诚忠:我的感觉是之前确实整个过程中对汽车没有那么关注,让我对这个行业有越来越多的兴趣,是因为看到身边一些很优秀的人在不断地进入这个行业,包括同学朋友的创业,以及衡石合作的一些比较优秀的分析方案厂商,看到越来越多的人在帮助这个行业里面的各个生态位的角色,比如主机厂、经销商和消费者,其实每一块都有很专业的方案出来,这让我感觉到原来数字化转型比较热的方向是在往这个行业涌进。
回忆10年前,当时在秒针团队时做广告营销检测,那会最大的客户就是日用方面的,像宝洁这些和汽车行业,再往前看,像美剧广告狂人那个年代,基本上是香烟和汽车行业完全养活了麦迪逊大街那一帮人。
其实这个行业一直是走在数字化和数据化道路非常前沿的位置,我觉得十多年下来感觉兜兜转转一直没有绕开过这个行业,你没有办法回避它。
孙伟:我最早在百度的时候,在陆奇的团队,百度当时在做阿波罗(自动驾驶开源开放平台),我来支持陆奇,那时候主要做的是汽车整个智能化的业务。另外,后来我也在清华的车辆学院读了一个博士,正好跟这个领域多少有点相关,我自己做的业务也有一些车厂、主机厂的客户,我的感觉是汽车的智能化、数字化有两个方面。
第一,整个智能座舱。我认为这一块在短期内发展的空间还是挺大的。刚才看到弹幕上有人评论问苹果行不行?苹果这次有一个很大的发布,在整个市场上,我个人感觉在短期内数字座舱用户的体验和感觉相对来讲会更灵敏一些,用户感知度上会更高。
第二,自动驾驶。原来百度也是自动驾驶的黄埔军校,很多同事也是从那里出来的,我觉得这个赛道也比较火,在短期可以预见的阶段上,我自己判断整个智能可能会作为一个主线条、自动驾驶是一个更底层的东西,整个演进的时间可能会更长。

从未来角度来看,我认为这一块可能是数字化的两个最大的主力军。


3、从技术的愿景和可行性上来看,比如5年之后汽车的自动化、数字化可能是什么样的?比如可以找其中某一个环节或者整个产业链去分享,可以讲一下你们的愿景。
刘诚忠:我这边稍微偏营销多一点,但确实有一个衡石的伙伴进到了汽车底层软件研发的圈子,因为在汽车行业车载软件研发里有一个很专业标准和门槛的,这一块之前还是国外厂商在垄断,包括欧洲和美国这些汽车,就那么两三家厂商,他们一开始去代理和去做咨询国外标准在国内厂商的落地,但这两年慢慢就开始做起来了,慢慢开始本地化了,在代理的同时,开始形成自己的研发体系,并且产品化推向市场。
To Developer 这个赛道其实一直很有意思,如果可以去做汽车行业的Jira,让我觉得很振奋。国内有厂商在去做类似 Jira,比如国内有 ONES 这样很优秀的厂商,如果我们能够在汽车这么大的赛道去做一个垂直的专业的缺陷管理、问题管理、以及软件的流程管理,我觉得这个方向是特别有意义的。这家企业他们经历了很艰难的从咨询到代理、到进入到主机厂这些合作中,最后摸出来咱们的厂商在这个阶段应该是怎样一个流程对本土厂商是使用的,并且要符合欧洲标准。
我觉得他们产品化的过程差不多用了3、4年时间,现在才真正开始比较批量地在市场上推广,我觉得这是一个蛮不容易的事,这是从软件研发的角度来说的。
孙伟:从我的角度我会对比一个时间线,我很难说5年以后到底在数字化上会怎么样,但一般我会从时间线的角度上来看,我感觉现在一个重要的点是汽车行业像手机一样,从原来功能机到现在智能机,车其实也是这样的,是从一个功能化的车变成一个智能化的车的过程。
刘诚忠:而且是一个更大的终端。
孙伟:从这个时间节点来看,比如 iPhone,2007年开始出第一代,2010年 iPhone4 出来,我认为整个智能机开始有了一个比较好的阶段和过程,到2022(15年时间)现在有了 iPhone13,这么多不同的版本,我觉得它整个的发展过程可以让我们对整个车智能化的过程作为一个参考,原来车都是功能车,车主要是用来开的。
比如特斯拉,从2012年开始做 Model  S 到现在,但车可能会更大,也可能会更复杂,对整个软件、硬件、服务等包容性会更强,所以它走过的路可能也会比手机的路更长一些。

刘诚忠:我觉得它就是应该会更长一些,因为它的终端和场景更强大。


4、两位之前了解过哪些技术,可以帮助这些车企更好地了解年轻人的诉求?
刘诚忠:我们其实不应该了解这个东西,像衡石我们做的是企业数据分析平台,其实是一个通用工具,并没有行业属性,但因为这个平台比较像汽车,有点像阿波罗这样一个平台化的东西,所以有很多专门为汽车行业服务的解决方案厂商采用我们的平台去推出它的方案。
其实有些伙伴确实在对应地解决刚才石头提到的这些问题,比如我们有一个伙伴在上海,他们做了很多主机厂,是专门帮他们感知和把控用户满意度的,他们做了个很详细的用户旅程,从我了解、认知,到熟悉,开始去做计划,到最后做决策前后的试驾、体验、整个售后等,有一个非常详细的用户旅程描述。
在这个过程中,可能有多达二三十个关键用户触点,在每个触点会通过问卷的调查、表格方式去收集用户在这个时候情绪的波动,所以它会用很数据化、很科学的手段,背后是一整套用户调研的心理学,会得到用户的变化曲线,如果它能够得到这个东西,就能够在每个关键的触点去施加可能会对用户产生影响力的动作,比如车展会给它推送一个消息,或者它通过一些短视频的媒体,会去推送一个有意思的视频或有趣的东西,这样它对整个用户的满意度从前到后的把控相对来说会比较实在,不像之前那样基本蒙眼瞎,就是自己把广告投出去就完了,我看到他们在衡石合作伙伴里在汽车行业里跑的非常好,我觉得主机厂是非常 by  in 这种对用户满意度数据很细致的 flow,主要是它能够做出很多新的调整,这个过程是非常非常智能化的。
石亚琼(主持人):我感觉您应该帮您的合作伙伴带了货,看评论区已经有人问是哪个公司在帮忙做了,这些朋友可以在后台给我们的同事留言,后面如果有一些需要,我们可以麻烦嘉宾帮忙做一些介绍。
刘诚忠:对,还是希望今天分享是比较单纯的交流,商业的相对淡一点,我讲衡石的案例可能也不会讲客户的名字,肯定还是主机厂,伙伴大家可以通过36氪这边的同事会后来了解。
石亚琼(主持人):我觉得这其实是一个很好的点,就是你知道用户需要什么,你才能给他提供更好的服务,你才知道怎么去做改进?
刘诚忠:对。
孙伟:刚才石头聊的这点,我可能会从流量角度上稍微讲一讲,其实想了解用户,还得看用户在哪,用户在哪,还是看流量在哪。

你刚才也讲到短视频,我感觉用户的触点还是挺重要的,就是你还是要找一些新的用户的触点,从流量结构上来讲,要么是讲流量池在哪或者流量的洼地在哪。


5、哪些车企在数字化走得比较靠前?
孙伟:数字化的营销和获客,我感觉现在国内主流车企在这一块的关注度都很高,刚才大家在讲用户受众过程的一些情况。
其实从整个定位角度看,它对于整个消费者层级的理解表达的是比较深入的,我认为大家内心里其实是有一个定义的,大家对数字化的营销,对受众的触达,大家对这一块的理解其实都有,关键是怎么能够利用现有的媒体如短视频、直播等,把这个东西更好地传达出去。
第二,从整个数字化体验、数字座舱来看,比如整个中屏,语音的控制,用户的体验上可能会更明显一些,跟我的手机互联、互动上的一些体验变化,我认为这一块可能也是很重要的一个方向上大家能去推进的一个部分。
刘诚忠:最早看到像国内新能源三巨头开始出一些新的方案或新的车型,看到传统车企也在拼命追赶,是国外 BBA 的大厂,像今天我刚从深圳回来,在机场看到广告是奔驰刚出的纯电广告,其实这些厂商追的也很凶。
比如特斯拉,首先它在营销上已经是一个网红公司了,我们反而不用太过度关注它在营销上的这些动作,比如它在实际生产和制造环节,现在做的这些创新又是一个非常强的去降低整个研发成本的做法,比如整个车身的一体化,那个做法已经是非常批量地像组装乐高一样去出汽车了,对整个市场的冲击是非常大的。

一次一次的技术进步,就是让这个事情越来越大众化、平民化。


6、怎么找到年轻人且找到年轻人的需求?包括问怎么做用户调研、怎么做营销等等?
刘诚忠:我们消费者去了解汽车可能是通过一些主流的网站,其实就那么两三个大的站点去了解汽车,我们后来也有一个伙伴在去把消费者投放这块做的更好的情况下,比如从去年开始,整个传统站点的流量其实是非常平的,甚至在往下掉。
孙伟:应该是往下掉的。
刘诚忠:整个短视频这波起的很快,当时看到的数据,比如主流的主机厂在抖音这样的平台得到的营销上的关注去年增长在500%以上,我们另外一个伙伴在深圳这边,他们是专门为主机厂结合经销商做服务,它搭建了基于短视频的一整套矩阵方案,这种方案很大的不同在于内容是由主机厂自己的员工团队直接向消费者产出,它通过一个层级管理管理好经销商的门店,在门店里去选择抖音红人,在门店里去举办短视频的比赛,这是一个大家现在玩的新玩法。
这种方式形成了这边是一个创作中心,在不断地出短视频的各种创意,内部会有各种创意比赛;这边是一个运营中心,我们去跟抖音、视频等平台去打通,在此基础上不断地推出优质的素材,再不断地把数据拿回来。
在这个过程中把所有的数据汇聚到一起全部打通,它形成了一个很快的闭环,因为短视频是一个高消耗的东西,会是一个很高频的方式去打通所有关系到他的人。
看到的数据显示在过去的一年,从抖音、视频号给到主机厂的收获不管是涨粉量,还是关注度,都在几倍几倍的增长。
这是刚才村长说的流量洼地,整个短视频这块是目前车厂明显都已经意识到的,在很大地投入这块营销动作的比较好的洼地,核心就是为了种草。
孙伟:刚才亢哥聊到短视频的方向,其实我们自己也做短视频,从我们的角度看来,这一块的触点相对来讲更完善,从整个用户种草的情况、到内容的传播。
里面还有一点,大家怎么能够把我的创意做好以后批量化去生产,然后再去做整个传播矩阵,后端还有一个后链路的过程,就是我怎么把这个创意最终转化效果的归因做起来,到底是由于我的传播做的好,创意做的好,我到底打中了客户的什么点,是爽点、还是痒点,这些点上从整个创意的设计、流程过程、包括媒体传播来看是怎样的。
短视频时代可能跟原来的时代也不大一样,相对来讲更多元化一点,更一超多强,抖音不错、快手不错,视频号也不错,比如B站、小红书其实也是不错的,怎么能够把这些跨区提的整个归因和诉求找到真正感兴趣的用户,我觉得这也是很重要的一个点,包括你刚才讲的这个例子。
石亚琼:我感觉直播间有一个朋友应该和你想的一样,也提到了归因才是关键。
孙伟:对,归因真的很关键,直播间的同事讲的这个逻辑,说白了,很多时候大家对归因的理解,是不是完完全全归到这一个点上是不一定的,再者,归因还是要在大的数据量、大的平台上、大的创意规划角度上去做归因,这样你整个收敛空间相对能做的更好一点。
石亚琼:我感觉这个朋友也是专业的,后面的评论感觉跟您讲的也很类似。
刘诚忠:也可能是专业的,也可能是不专业的,因为归因这个事情大家喊了十几年了,怎样算做的非常好,其实是业界一直去追求的,其实本质上还是一个品效合一、精细化营销的事。
所以,归因分析有一个前提,你需要把多个渠道触点的数据能够打通,打通放到一个平面上来看,才能最终意识到最后的行为到底是在哪一个触点发生推动的,这是一个非常难的事情,不管技术上很难,而且在整个生态里也很难,因为它的数据是在不同的商业实体里发生的,所以有很多数据并不是一个开放的。
孙伟:并且你打不通。
刘诚忠:基于数据安全和合规的考虑,可能有些数据也不应该开放。有的归因肯定还是从概率的意义上来看的,就是百分之多少来自于多少,这是能够统计出来的,但实际上每一个归因整个产业都还在努力,这是所有厂商的一个痛点。
虽然说我们不是汽车行业的厂商,其实我们也不是一个for汽车行业的一个专门公司,但从数据角度能够看到,各种数据化的解决方案被这个行业引导着变成一个一个的试验田,其实最新的技术在营销板块最早都是用在汽车行业,这一块永远是跑在最前面的。

所以,我们在聊营销数字化上新的动向时,基本上就是整个营销数字化的最新动向,它就是在行业里引领各个行业的。


 7、刚刚聊了年轻用户,我发现周围的女性用户买车的比例也在提高,包括看了一些数据,应该也是显示女性用户买车的比例在提高。比如从两位做营销的手段来看,有什么办法能更好地触达这些女性用户,了解她们的需求?
刘诚忠:从我的角度来看,虽然之前有很多购车的行为发生在男性身上,其实作主的都不是男性,本身这个事情主宰的一方本来就在女性这边,也没什么好说的。
如果触达的话,举个例子,比如在小红书,潜在女性消费者会更多一些,好像和小红书电商很快时尚的调性又不是非常符合,感觉还是蛮讲究的,其实它不是一个简单地说这个平台上男性多,还是女性多,比如虎扑是不是就卖跑车,我觉得没有这么的简单粗暴。
现在车厂或主机厂也已经做的非常聪明了,跟渠道平台或具体的APP未必是强的关联,而是我们通过自己在触点得到的数据去做,这就是在整个大数据的范畴里,通过一个用户画像,其实我们对每个平台上的用户是有分层的,在这个分层里可以看他潜在的消费意图和潜在消费意向,由于现在内容生产的短视频平台比较流行兴起,不知道是好事还是坏事,但这种平台的兴起,其实让这些厂商更懂我们的消费者。
因为一个东西推给你,你看还是不看,你是连着看,滑着看,还是马上关掉,这些行为对你自己的兴趣、爱好、关注点的充分展示暴露是非常直接的。
所以,通过在平台上内容推送的反馈来看,能够很清晰地画像自己潜在的消费者,由于我们万恶的推送技术越来越精细化,它就是能够把预测关注的内容直接推到有可能会对这个内容产生关注的人这边,它就是一个非常精准的推送,现在的技术其实已经做到了这一点。
孙伟:刚才聊的问题,我原来做过一个调研,也看了一些东西,当时给我的答案是女性用户主要看两个点。
1)、小而美。第一得美,不美,很多女性觉得这个车不好看,就不买;小,可能就是开着方便,好开、好听。
2)、高大上。高大更多是跟安全相关,女性其实喜欢 SUV 的也蛮多的;上,大家对品牌的认知和过程会更多一些。
我认为这是大家的用户习惯,或者大家对整个产品定位上的理解。就触点来讲,我的理解就两个。
一、你要看现在流量到哪去了,整个流量结构发生了什么样大的变化。我一直做媒体,国内每3-5年就会有一次大的媒体变革,从门户到搜索、到微博、到微信、到短视频等,现在流量的结构就是在短视频里,整个流量池在这儿,你先要找到最肥、最大的流量池,在这个流量池里去做挖掘。
二、我认为要找一些流量洼地,哪些流量上是能够有洼地的。举个例子,第一,我们认为现在整个商场和影院是一个流量的洼地,当然今年因为疫情,这块影响比较大,但实际来讲由于疫情导致整个影院媒体投放的预算、以及整个定位和定价降的很厉害。从影院来看,这里面女性用户的占比反而是很高的,比如除了情侣,很大一部分大家是闺蜜,就这个逻辑来看,你怎么触达这种受众,这也是很重要的一点。

大家从触点的角度看,比如小红书、B站,这些媒体上的流量结构也不一样,因为整个视频化的结构不一样,我们能看到小红书整个视频化的占比跟抖音、快手的占比量级是不一样的,这里面也会有更多的转化机会和空间。


8、从你们的角度看,有没有一些国外做得比较好的跟数字化相关的主机厂或服务商?
刘诚忠:就国内的服务来说,首先,服务的也是国外的厂商,不管是直接服务,还是别的伙伴在服务,大家服务的国外厂商居多,现在一个是新能源这波我们自己国家的这些企业起来了,一个是国产品牌也在往新能源转。
所以,这个市场,大家其实是在用服务传统比较强的外企的经验再扩展到国内厂商的阶段中,从我身边做汽车行业创业朋友的客户蔓延可以看出,一开始打的还是头部的国际上的大厂,现在越来越多往桂林、河北、东北跑,就是开始服务我们民族品牌的这些厂商。
孙伟:其实这个问题,我感觉国内可能跟国外的确有一些不一样,举个例子,因为国内主机厂比较多(200多家),像美国,主机厂并不多,因为汽车产业在那儿现在就三家,如果算上特斯拉是4家,通用、福特,克莱斯勒、特斯拉,但相应的下面的 Tier1、Tier1.5、Tier2 整个产业生态做的不错,以及围绕它的Tier1、Tier2、以及相关的数字化营销、整个综合性服务、售后服务等整个服务网络相对比较高。

国内大家在主机厂的聚集度比较高,Tier1 也有一些,国内现在重点进的是培养一些新的 Tier1、Tier1.5,去服务整个生态,但国外你可以认为它的生态结构是一个相对来讲主机厂本身没有那么多类的品牌。


9、一个非汽车行业的人,非技术人员,想问有没有跨行的机会,比如从你们的角度,或你们看到的这么多合作伙伴来看,他们的用人需求现在在哪里?
刘诚忠:因为你毕竟不是去做汽车研发,一个产业是有各个生态位、营销岗、销售岗、门店管理的,每一个行业也有它的职业通道和管理序列,这个本身是一个很大的产业。比如你是汽车研发工程师,并不是那么细分的一个东西。
孙伟:我看这个朋友是电子信息工程,这个没什么发愁的,跟我本科一个专业,我认为这个行业完全可以跨,或者其实也不是跨行业,理论上来讲,就在一个大的科技行业里。
举个例子,我在汽车学院,上面一个大的系叫机械,坦白讲,现在汽车,尤其智能汽车,和整个计算机、和人工智能、和通信关系越来越紧密了,甚至跟互联网的联系也越来越紧密了。
刘诚忠:简单来说它是一个跨行业的行业。
孙伟:本身汽车就是一个特别大的领域,汽车本身就是营销里的大类,一般来讲,要从整个国家排名里看,前三就是地产、金融、汽车,这肯定是大类,我认为这一块肯定有巨大的机会。
刘诚忠:我觉得我们可以从比较理论的角度去证明这一点,对于国家来说,它的支柱产业本身就那么几个,什么时候我们会去判断一个产业有很大的机会?它能够来到一个技术完全升级换代的时刻,我们目前从上百年燃油车时代能够这么快(几年之内)进入到新能源车、智能汽车时代,其实是一个非常了不起的很大一次飞跃,这种飞跃在整个人类历史上都是并不多的,这样的飞跃又催生一个支柱产业。
不管现在怎样去衡量、评价、预测,肯定都是低估的,以我们在当下的现象力和个人有限的视角来看,是不太可能预测出来这个产业最后爆炸到一个什么程度的。
我觉得不需要担心它的前景之类的。

孙伟:我看还有朋友问美术类行业可不可以?肯定可以,汽车里的UI、UE需求也很大,不光汽车,互联网行业 UI、UE (需求)也很大,比如现在造车新势力里很大一部分都是从互联网过去的,百度现在也自己在做造车,其实很大一部分都是从互联网过去的,我认为这个转型或转行、或跨行业不是大的问题。


10、有直播间朋友问AI在新能源领域有什么应用?
孙伟:AI 在汽车领域应用很多,比如自动驾驶,从传感器的感知、到决策、到后端的控制,其实这部分都需要用 AI 来做,整个模型的建立、数据的采集、整个后端算力的处理,其实都需要 AI。
AI 在这一块其实有非常深度的参与,原来大家都聊到自动驾驶是整个 AI 领域里的皇冠明珠,为什么提这个?只有自动驾驶才用到大量的算力、算法、模型,它其实也正是计算大模型的产物,我认为这一块有巨大的空间。
其它领域里也用的很多,比如交互,现在有很多新的智能汽车,语音交互已经用的非常多了,比如视觉的技术、交互的技术、语音的技术,自然语言处理的技术,我认为这一块已经有比较大的、广泛的应用了。
刘诚忠:我给 AI 的同学泼一点点冷水,AI 能够成熟的大规模应用场景其实是非常少的,但幸运的是汽车是比较少的最大的一个,如果你是学 AI 的,其实是应该重度考虑的,因为它真正能够让这些技术产业化、产品化真正落地,发挥价值,这种机会其实是不多的。
孙伟:核心还是场景实在,有实实在在的场景。
石亚琼(主持人):而且我觉得这个行业又在快速发展、不断迭代,基本上所有跟车相关的环节都是需要用到 AI 的,虽然我们没有聊到的环节也是需要 AI 的。
刘诚忠:AI在一个地方要普及要满足两个条件。
第一,需要有大量的数据输入,这样所谓的AI才能有算法去施展的空间。
第二,要有足够快的反馈闭环,就是你通过算法优化出来的东西,要在一个地方得到一个正向反馈去反复优化。
其实这就是在一个传感器丰富、并且消费行为丰富的产业,才会有这样的用武之地。



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