如何通过汽车大数据对用户进行智能分析？｜厚势汽车
汽车四化、造车新势力、消费升级、消费降级等概念强烈冲击着传统汽车业，正在倒逼着汽车产业转型升级。
在这样的形势下，理解汽车未来的客户，满足新的消费需求，就成了至关重要的关键一环。在平时的交流中，我们发现汽车行业的小伙伴对客户需求的重视程度很高，对于下面的问题极为关心：
车主的用车习惯、使用场景是什么？
车主有哪些人群画像，如何实现千人千面千车… ...
针对这些问题，Zebrai 上线了智能车主分析系统，通过对汽车大数据的智能分析，该功能可全面展示车主概况、区域分析、自驾分析、房产分析、出行偏好等指标，结合城市等级、用车用途、兴趣分布等深度用户画像指标，助力汽车行业识别用户特征、洞察用户需求，构建未来核心竞争力。
如何做智能车主分析？
一、基础分析
基础车主分析可以帮助用户自动生成车主概况、增长趋势、里程与时长、加油频次等指标，如下：
（一）车主概况
车主总人数
总体车主的累计行驶里程
昨日出行的用户人数
昨日新增的车主人数
（二）车主增长趋势
选择不同年份、周数下的车主人数增长趋势，以及每日的具体人数
（三）里程与时长
选择不同年份、周数下的驾驶里程、驾驶时长的变化趋势，以及每一天里程与时长的具体数值
（四）车主加油概况
加油与剩余油量的关系、概率分布
每月的加油频次
二、位置分析
位置分析主要生成车主的区域分析、长途自驾分析、房产分析、热门场所分析等指标，是结合地理位置数据对车主基础指标的进一步补充和深化。具体如下：
（一）区域分析
全国各省份的车主分布人数，占总用户的比例
车主分布省份TOP10
（二）长途自驾分析
热门自驾线路，出发城市、到达城市
自驾常去场所的比例分布
自驾人群入住酒店类型分布
（三）房产分析
居住小区富人指数
房产均价分布，各价格区间下的人数及占比
（四）出行偏好
车主的出行偏好，餐饮、购物中心等各类型常去场所的分布比例、访问热度，常去场所的地址词云
三、用户画像
用户画像主要针对城市等级、用车用途、兴趣分布等指标，依据用户数据和群体特征最大化原则聚合出各类典型人群。如下：
（一）城市等级
不同等级城市的车主分布比例、数量
（二）财富等级
不同财富等级的分布比例、数量
（三）用车用途
不同用车用途的分布比例、数量
（四）油耗类型
对照百公里油耗划分油耗类型，各类型的车主分布比例
（五）兴趣分布
不同兴趣标签下的车主分布比例
基于以上指标，结合职业、财富属性、常去场所、常驻城市、出行偏好等数据，可以帮助客户划分车主的人群分类，产出「经济适用青年」、「一线城市白领」、「新中产」等用户标签，识别用户特征。
智能车主分析的价值
总体来说，智能车主分析可以帮助主机厂更好的理解客户，挖掘消费需求，以应对未来生产营销的多种可能性。
一、准确识别、精准管理，更多的个性化服务
通过给每个用户打标签，再做每个用户的分群，实现内容营销、CRM 和经销商管理等方面进行改进，为用户提供更多个性化服务。
二、定向精准营销，在理解客户基础上进行商业创新
基于用户画像的精准营销，既可以对特定人群定向投放商业信息，也可以根据需求的洞察提供更有创新性的商业服务。
「我们每个月卖几万台车，但却不知道卖给了谁」的时代已经一去不复返，Zebrai 智能车主分析帮助主机厂快速理解用户，构建核心营销竞争力，从而应对未来的各种挑战。一直以来，斑马数智不断致力于完善产品，与企业业务实际场景需求相匹配，实现便捷有效的数据智能应用，让产品真正服务于企业。
文章来源：斑马数智
责任编辑：啜小雪
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