本報記者 方超 石英婧 北京報道
「今年汽車行業確實比較卷，從營銷實踐層面來說，我們覺得還是要回歸商業本質。」12月14日，在由中國經營報社舉辦的「2023中國汽車產業高質量發展論壇」上，德勤中國管理諮詢合伙人劉宇瑞如此表示。
《中國經營報》記者注意到，劉宇瑞進一步認為，從車企營銷層面而言，商業的本質就是要立足於產品、圍繞客戶需求，「因為客戶需求是非常場景化、生活化的」。在其看來，車企需要圍繞客戶需求去構建營銷策略，「推動數字化營銷的轉型」。
2024年汽車行業競爭或將進一步加劇，車企營銷層面如何應對備受市場關注，對此，劉宇瑞認為，車企可以從持續優化營銷渠道結構、加強與用戶有效溝通及精準轉化這三方面入手，進行營銷策略層面的提升。
數字化營銷進程加速
在車市日益「內卷化」的時代，車企營銷策略的變化趨勢成為行業關注焦點。
「車企營銷策略出現的新趨勢，可以用兩個關鍵詞來形容：第一個是數字化營銷，也有人稱為智慧營銷，這個速度是在加快的；第二個是媒體營銷結構在不斷地調整優化。」劉宇瑞在上述論壇上如此表示。
在媒體營銷結構調整優化方面，劉宇瑞就認為，現在市場上除了傳統廣告渠道外，「有越來越多的新興媒體出現，那些新興媒體對於廠商來說都是很好的營銷渠道資源」。
引發行業關注的是，數字化營銷與媒體營銷結構變化這兩大趨勢，為何在當下不斷加速演變呢？
「因為背後的目標用戶群體在變化。」劉宇瑞直言，「競爭格局、競爭環境在變化。」現在汽車行業用戶逐漸年輕化，與此前的汽車用戶相比，年輕消費群體在價值觀、平時生活軌跡和興趣層面都有不一樣的點。
而在汽車行業營銷策略出現新趨勢的大背景下，車企也面臨諸多挑戰。
「第一個挑戰是廠商慣性思維比較強調營銷流量的力量，忽視溝通的力量。」劉宇瑞對此解釋，「我們也做了一些統計，比如說現在用戶一般購車決策周期是3—6個月，但廠商集中投放流量的周期是0.5—1.5個月。在這樣的集中投放階段，大家追求的是現象級營銷效果，忽略了在3—6個月用戶購車決策周期中的影響力。」
劉宇瑞認為，對於車企而言，面臨的第二個挑戰是營銷內容上的挑戰，因為車企過多地強調商業化訴求，如品牌價值、產品特性，但是對於用戶特別關注的生活價值觀、小圈層差異化訴求，並未予以足夠重視。
除了以上兩個挑戰外，劉宇瑞認為，車企還面臨從公域往傳統私域導流較難的問題，「因為平台也希望截留住這些用戶的信息」。不僅如此，線索管理及體制機制響應速度等也成為車企營銷層面的難題所在。
行業下半場是智能化的競爭
在高階智駕加速落地的情形下，車企營銷策略層面的新變化也頗受行業關注。
11月17日，工信部、公安部等四部門發布關於開展智能網聯汽車准入和上路通行試點工作的通知，部署開展L3/L4高階智駕准入和上路通行試點工作。中泰證券研報認為，目前北京已建成全球首個網聯雲控式高級別自動駕駛示範區，政策落地有望驅動L3/L4加速滲透。
「過去受制於高精地圖，車企NOA（自動輔助導航駕駛）推廣成本高、速度慢。」中泰證券研報認為，伴隨2023年下半年小鵬、華為等國內廠商無圖方案落地，「城市NOA有望加速鋪開，車企NOA推廣疊加政策支持，高階智駕有望加速發展」。
劉宇瑞也認為，對於車企而言，把握住技術變革會給品牌向上帶來很大加分。「汽車行業競爭進入到下半場是智能化的競爭，而在智能化競爭裡面，自動駕駛是非常有代表性的技術領域。」
「過去有不少企業是這樣實踐的，比如特斯拉最早出現在大家腦海里的印象，就是技術領先的汽車廠商，自動駕駛比較領先。」劉宇瑞認為，國內有很多新能源品牌在技術領域，也特彆強調自身在自動駕駛、汽車科技方面的優勢，如果車企把握好自動駕駛技術，能夠極大拉升自身品牌聲量。
此外，劉宇瑞還表示，當下汽車行業同質化高，內卷嚴重，在品牌層面，對原先的同質化產品很難做一個區隔。但是如果疊加自動駕駛功能，「我們有理由、有這樣的價值主張去實現價格差異化」。在其看來，這從品牌向上、價值向上角度而言，「是非常大的變化」。
儘管如此，劉宇瑞也提醒，車企在自動駕駛推廣過程當中，在營銷領域有兩個層面需要考慮。
第一點需要從合規角度思考「怎麼更好地宣傳產品的價值」。
劉宇瑞進一步介紹，英國交通部門要求從明年開始，廠商在使用自動駕駛字眼的時候，需要跟自身實際功能進行匹配。「區隔什麼是自動駕駛、自主駕駛或者無人駕駛，這些字眼的明確代表監管趨勢，因為它們在一定程度上對於消費者會有一些引導。」
「消費者本身不是技術界人士，很難完全掌握車企所描述的自動駕駛到底是什麼等級，是不是可以鬆開雙手？什麼情況需要做接管？」劉宇瑞認為，這樣的情況會給車企帶來一些營銷層面的困惑。其對此表示：「希望能夠規範在自動駕駛營銷和宣傳上面的標準詞彙。」
除了合規角度外，劉宇瑞認為，車企在營銷層面需要考慮的第二點，在於如何宣稱自身的自動駕駛優勢。「如果僅僅強調我們有這樣的自動駕駛技術，去堆料是沒有用的。從我們的角度來說，應該把握住用戶最真實的用車場景。」
「自動駕駛最有用的情況，拋開長途旅行，只在市區內有兩個場景是比較重要的。」劉宇瑞從自身經歷角度出發介紹，其中一個場景是針對大城市擁堵路況，有些車企可以在推出的自動跟車解決方案上，考慮如何「把擁堵的場景包裝成更好的融合型場景」。
「另一個場景就是智慧停車，從找停車位去自動泊車，在開車的時候能夠自動召喚車輛出來，在離開停車場的時候自動支付。」劉宇瑞直言，所有的場景如果包裝成非常生動、場景化的自動駕駛場景概念，其相信對於用戶而言將「有非常強的吸引力」。