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车企该如何了解数字经济下的消费者？

发布于：2024-05-16 编辑：匿名来源：网络

现在，传统的研究模式已经无法满足车企在数字化转型过程中实现消费者反馈数据精准分析的迫切需求。

随着互联网、物联网、算法、分析引擎等技术的进步，越来越多的车企看到了通过大数据技术将消费者声音、媒体口碑、竞品状态等信息可视化的希望。

在为客户进行数字聆听规划的过程中，车企会从数据层、分析层和应用层三个层面进行实施。

数据层数据层监听可以通过云数据采集平台实现。

一个优秀的数据采集平台需要包含数据采集、清洗、存储等多种创新技术。

它还需要与先进的多层架构相结合，使其能够同时运行在数十台终端服务器上。

每个终端需要根据实际情况灵活配置线程数量，形成一个巨大的网络，在短时间内捕获大量的网页数据。

海量的在线数据需要每个终端能够独立存储大量数据的缓存池。

数据采集??后，还需要能够独立存储到数据库中，避免短时间内大量数据存储到数据库中。

造成的影响。

此外，数字化客户聆听??还需要克服以下三大难点： 1. 听写访问的限制； 2、大规模静态、动态页面数据快速采集； 3.快速识别图片文字。

我们认为，这三点都需要基于大数据的数据建模技术来实现，所以这里不再赘述。

分析层分析层数字听力是指基于中文语义识别的大规模语料库的构建。

通过发现语料库中的新词并与行业词汇相结合，可以融入专业词汇。

在具有丰富互联网词汇的本体基础上，加入大量汽车行业、互联网等特定语言规则，构建基于汽车行业的中文语义分析系统。

后端每天需要采集数万个网页语料，不断丰富本体规模，使其更加贴近汽车行业的实际应用场景。

基于检索到的句法结构逻辑表达，对语料库进行持续训练，构建适合汽车行业的语义分析模型。

通过构建基于汽车行业的情感分析技术，可以有效识别消费者的评论内容和对汽车的情感倾向。

应用层数字聆听的应用层主要依托互联网大数据，创新传统市场研究模式，帮助车企在市场分析、竞品分析、产品分析等方面实现有效应用。

首先是市场分析。

通过监测全网该车系的舆情量，可以比较该产品与竞品的竞争情况。

同时，通过根据销量、厂家指导价、轴距等信息进行综合对比分析，可以清晰定位产品在细分市场的地位。

竞品的应用主要体现在：帮助车企了解消费者的配置需求、竞品的优缺点，并结合历史数据了解未来的配置趋势。

通过洞察配置趋势，车企可以快速调整配置策略，满足消费者需求。

对于产品分析，通过语义分析，我们可以获取消费者在论坛、口碑、微博上的评论对象和情感倾向，可以了解消费者喜欢什么或想要改进什么。

通过监控全网经销商报价，可以实现该产品与竞品的区域比价，同时监控该产品的经销商报价，规范销售订单。

在这样一个快速变革的时代，互联网让消费者在汽车设计、销售、物流、售后等业务链上拥有了很高的话语权。

从而实现对消费者从“关注”到“消费”全过程核心行为要素的实时监控，洞察客户对车辆的关注点和趋势，掌握不同客户的潜在需求和期望，监控产品舆情反馈并积极做出有效的决策。