2023年，汽車賽道的競爭似乎更顯激烈。
中汽協數據顯示，2022年我國新車銷量2686.4萬，同比小幅增長2.1%——實際上，新車銷量近幾年的增長勢頭一直在收縮。
在市場縮小、新勢力分割蛋糕的背景下，車企與車企之間的競爭，用“卷生卷死”來形容也不為過。
（圖源Unsplash）
品牌力、智能性、用戶體驗、價格戰……戰火傾覆了傳統燃油車企，也燒到了新能源汽車上。
在新能源車購置稅減免政策的助推下，這場市場爭奪戰還會持續很久。
那么，車企如何在這種競爭中存活、抑或在排位賽中搶占優勢地位？
從買單的消費者視角出發，用戶體驗可能是解藥。
無論是新車型層出不窮還是價格混戰，對車企而言，最根本的目的仍是吸引消費者、留住消費者。
銷量就意味著市場占有率，這是車企至關重要的資金鏈、也是維系供應鏈正常運轉的根基。
那么，同質化競爭激烈、新車型的差異越來越小的當下，用戶究竟會為了什么買單？
J.D. Power發布的報告顯示，2022年中國新車質量表現略有下滑，設計類問題中消費者抱怨數增加最多的三個類別，為駕駛體驗、動力總成和車身外觀。
另一個數據也能提供新視角：
（汽車用戶反饋集中點；圖源數闊云聽CEM）
從數闊云聽CEM基于汽車行業的消費者反饋，建立的行業指標模型來看，用戶反饋多集中在產品、銷售和售后三大版塊。每個版塊細分之下，又有多達幾十、上百的分級指標。
這意味著，車企用戶反饋的問題非常繁復，而任何一個問題都有可能成為阻礙用戶積攢忠誠度，或影響潛在消費者決策的原因——如今的車企市場，早已不是4S店等線下場景的天下。
互聯網所到之處，是汽車用戶分享心得的地方，是潛在用戶對比和挑選的信息源，更是車企的戰場。
媒體、自媒體、汽車資訊網站、汽車論壇、投訴網站……車企需要在這些渠道不斷挖掘用戶在關注什么、在吐槽什么、在熱議哪些新車型、在分享哪些新體驗。
挖掘、洞察用戶，然后應用于產品、服務和體驗，才能讓用戶為之買單，車企也才有機會牢牢抓住用戶。
要抓住用戶的心，第一步是不放過出現汽車用戶反饋的每個地方。
（車企用戶反饋常見渠道；圖源數闊云聽CEM）
國內汽車用戶一般會在媒體（如微博、公眾號、今日頭條）、汽車資訊/交流論壇（如汽車之家、車主之家、汽車頭條）、投訴網站（如315投訴網、車質網、黑貓投訴）等分享、吐槽和投訴。
這些海量用戶反饋，既能幫助車企調研市場現狀，又能了解本品存在哪些問題、競品存在哪些優勢。
傳統意義的數據樣本一般覆蓋一、二、三線城市，每一級約覆蓋3~4個城市，確保樣本人群的多樣性，而成本自然也要以百萬計算。
數據不全面、滯后、成本投入高，是車企傳統數據采集方式的痛點。
實際上，只有車企搜集到的數據量覆蓋面大、全、效率高，數據的價值才能更明顯。
甚至，在預警監控這些場景上，數據源的缺失還有可能導致嚴重問題。
（用戶反饋分析；圖源數闊云聽CEM）
第二步，自然是對這些海量數據進行分析。
分析的維度與準確度，是數據價值得以發揮的關鍵。
從問題類型來看，車企需要分析，用戶反饋集中在哪些問題上，哪類問題聲量最大，每類問題下的細分問題TOP10是什么……如此才能全面而精準地了解用戶究竟遇到了什么問題和解決的策略。
同時，車企還可以針對不同地區的消費者反饋差異進行分析，或針對某款車型進行重點分析，或者對競品進行分析。
分析的維度決定了數據應用的場景：比如車企可能發現，西部地區的消費者主要對“保養服務”表示不滿，車企需與經銷商溝通服務提升；XX5車型的“方向盤異響”問題亟待改善；競品A的“舒適度”要優于本品等……。
沒錯，分析的最后一步，正是應用和閉環解決問題。
如果數據僅僅停留在采集和分析，而不去真正用于改善產品和服務，那車企就無法發揮數據價值，實現銷量增長和品牌力提升。
在服務多家車企的過程中，數闊云聽CEM發現，降本增效仍是車企挖掘數據的核心點。
（IQS調研問卷分析；圖源數闊云聽CEM）
問卷調研是汽車行業最常見的有效調研方式之一，但傳統調研問卷在問題設計、篇幅上過于籠統和冗長，導致問卷完答率低、回收率也低。
某知名車企在與數闊云聽CEM合作過程中，著重對問卷調研版塊進行了升級：
基于龐大的汽車行業數據源和數據觸點，數闊云聽CEM為其制定了多達數千道題的問卷題庫，通過問卷跳轉邏輯的精心設計和NPL語義分析，將該車企的問卷回收率從15%提升至20%，數據分析時效也提升了9.7倍，而分析結果則成功應用于售后部門、質量部門和研發部門。
數闊云聽CEM汽車行業解決方案的突出優勢，在于數據源的龐大（內外部數據打通）、數據分析的準確度（市場調研、用戶需求分析、質量問題分析、競品對標等），和數據應用&閉環（輿情監測、工單閉環處理、指引車型研發、NPS客戶體驗提升等）上。
（數闊云聽CEM部分合作客戶一覽）
車企怎樣實現工單閉環？又如何用數據驅動產品研發和迭代？下次汽車行業CEM實踐版塊，我們將重點拆解這些問題。敬請期待~
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本文作者：數闊云聽CEM@阿雅
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