2022年5月，普华永道与华为云联合发布《汽车行业数字化用户运营解决方案白皮书》（以下i简称“白皮书”）。直面从汽车存量市场带来的流量缓行，给出提高存量吸引力的思路，重视内容为王。研究它的内容期间，逐渐发现比较符合大多主机厂面临的困境和希望，也符合我的工作内容的困局求变诉求。一、高成本、低转化困境汽车早已迈入存量市场，这不仅影响了车企营业利润本身，也影响到了品牌营销和用户运营的方向。原本结合产品定位寻找目标人群，计算现有目标人群数据获得营销打法的方式，初见局限性。车企的DNA一直都是“以汽车为中心”，车辆研发期间根据期待的目标人群发掘针对性技术和车型语言，车辆营销期间对外传达车型语言和定位信息，然后让车辆自行吸引用户，乃至分析保客是不是真的撞到了车型定位的目标用户。在正常的产品设计中，先找到目标用户然后自上而下地给到用户一个有利的产品，这种方式能在触达用户眼球时给出惊喜。但面对越来越懂车的用户，和越来越熟悉的人群，车型自身的定位语言传达总是引来另一个问题——“他给的是不是我想要的”。按照“以汽车为中心”的思路，看起来总是投入很多精力“劝导”用户们“我这都是为你好“，但赚来的并不是”你很好，你很懂我“，而是”我才不信！”。图1价值认同的思路来源（引用自白皮书）二、品牌为大，内容为王为了突破”产品为中心“的禁锢，大多主机厂很明白要转变到”以用户为中心“的策略。白皮书指出，潜客和保客不再是划分运营思路的有效方式。目前，大多主机厂正在通过“用户直联”（DirectToConsumers,DTC）来沉淀私域流量，塑造长期品牌印象，挖掘忠实用户价值，实现增长。DTC的本质关键词可以叫服务，可以叫用户关系，可以叫社群，总之一切和用户相关的且能够植入品牌存在感的生活资产都可以作为主机厂重视的信息对象，而且它不见得非要和”汽车“强关联。只要对互联网与流量的关系有一定理解，就不难明白”用户“自身的概念。直连用户，直连不是目的，强化品牌和销售才是目的。三、以人为中心，把握运营节奏说到以人为中心，零售、快消、汽车、互联网往往会提到90后、00后一代独特鲜活的个性。从年龄体现出来的供需关系的变化的本质，其实是时代的变化，根据具体点，是产业格局的变化。从历史到今天，大部分消费者对汽车的态度不见得仅仅是从一点到零一点的交通工具，毕竟他沾上了一点中国特色——面子。之前，消费者对汽车这种品类属性敏感度不高——管他什么车，有车就好，相比下，我们现在面临的存量市场，琳琅满目的供给倒逼出繁多的需求，汽车的属性，除了面子之外，也就附加了多种等级的身份、圈层、社交、空间、事件、体验、娱乐等衍生性质，乃至让消费者信服口碑强于官方宣贯。将到这儿，“以人为中心”，就可以理解为“抢占人的生活故事段落”。白皮书提出，“发挥已购买用户的影响力，已经成为当前用户运营的发展方向”，虽然有点马后炮的嫌疑。白皮书挖掘长链条全周期用户价值、用户运营战略定位的二维框架、AARRR模型关键成功要素和运营逻辑等等多种“以人为中心”的视角，这些可以总结为：用户体验比产品本身更重要。不断带节奏，刺激用户产出高价值内容。流量积攒到今天，消费者剩余时间早就被榨干到了负无穷。车辆这种东西可以当作买方的必需品，“流量”这种再往上加就生厌的东西，就只能，而且必须从买方使用车辆的生命周期本身转化。图2消费场景升级：买车不仅仅是买车（引用自白皮书）车企的终极目标是提升销量，销量来自于用户关注量，此时销量也成为转化量，关注量受舆论评价和品牌价值影响，进而思考提升销量也就考虑到了提升舆论评价和品牌价值，这不就是传播学总体到的“品效合一”嘛。他们指导着车企直面用户的运营逻辑包括用户数量增长、提升转化率、提升单用户价值。推导出的运营产品包括线上活动、线下活动、传统车辆服务、内容和活动、社区和社群，你看，车辆市场从来不单单是售前、销售、售后。白皮书中还强调了运营工具、业务场景、激励体系等等，这些都是服务于上述运营逻辑、运营产品的底层业务，重要的是把线上服务、线下服务拓宽到消费者用车周边生活场景，下钻到消费者完整用车生命旅程。生活链条，才是导向牌。四、从业务引导到技术，切勿盲目终于提到了能刺激到产品经理荷尔蒙的肉眼可见的成就感了——白皮书还强调了整合用户运营前端触电和后端平台框架，行业内一般称为产品数字化，如果调用起来工资完整资源，那就称为企业数字化。图3用户运营体系建设框架（引用自白皮书）从业务引导到技术，可以从三个视角来理解：一是指前端触点产品，包括公域获客平台、自营APP等私域营销矩阵；二是统一的后端业务运营平台，包括推广管理体系、运营管理体系、销售转化体系；三是统一的数据平台，包括整合数据体系、数据底座等等，这几个维度中，每一个都可以挖掘出很庞大的知识群。业务上的运营方法论及其ROI可以一事一议，但是数据平台的框架层各行业各公司大抵近似，从概念上看，可以考虑数据入湖、数据接入、数据治理、数据存储方法技术、数据分析方法论和固定指标、数据权限和人力管理、数据内外服务规范、数据资产管理等方面，本质上还是从业务需求出发走向具体产品和技术方案。图4关于用户服务场景的一点思考（引用自白皮书）如有精力，建议通读原文哦！
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