與汽車品牌深入合作多年，我們發現瞭門店運營成功關鍵要素

多年以來，帷幄不斷深入汽車(chē)品牌門店，在真實運營場(chǎng)景中
，和品牌方一起沉澱數字化最佳實踐，以保證數字化能夠真正落地，讓數字發揮其真正價值。

在走訪過衆多主機廠(chǎng)、調研瞭(le)衆多管理者後，帷幄發現，汽車品牌仍面臨衆多棘手痛點。

今天，我們将通過場(chǎng)景拆解，爲大家講解帷幄如何賦能汽車(chē)品牌解決門店運營難題
。

以下幾個方面，既是當(dāng)下汽車(chē)品牌營銷重點，也是提升難點
：

1. 影響力提升

新銳品牌異軍突起，傳統品牌持續轉型。今天的汽車(chē)市場(chǎng)
，品牌在曝光量、用戶心智争奪等方面的競争也異常激烈。

2. 門店體驗優化

除瞭(le)曝光提升，品牌還需要爲顧客打造極緻的服務體驗。這樣一來，當(dāng)顧客想到品牌的時候，除瞭(le)高檔形象、悠久曆史，也會想到，該品牌更能迎合我，其服務更加到位。所以，品牌不論面對(duì)真實潛在顧(gù)客，還是散客，都需要做好顧(gù)客全旅程服務。

3. 顧客洞察

千篇一律的服務已經讓顧客變(biàn)得疲勞厭倦，隻有更精細化的顧客洞察和更有針對性的服務，才能真正觸(chù)動顧客需求。

4. 門店管理效率

對主機廠(chǎng)來說，随著(zhe)門店數量日益增多，如何充分洞察不同門店的數據，進而有效賦能門店服務提升？

針對以上重點、難點，帷幄基於(yú)多年汽車品牌服務經驗
，發掘出瞭(le)更爲成熟的數字化解決方案。

汽車品牌如何提升影響力？

相比線上投放渠道，線下門店更具真實感與場(chǎng)景感。因此，衆多汽車(chē)門店開始從 4S 店、中心店、綜合店轉向體驗店。

那麽，如何衡量體驗店選址合理性與營銷效果？品牌需要更精細化的指标。

傳(chuán)統手段往往通過屬性定位的方式，例如門店在商場(chǎng)中的位置、商場(chǎng)客群屬性、商場(chǎng)門店品類等
，加上門店銷售數據，内容較爲寬泛、粗略。

品牌需要更加飽(bǎo)滿、精細的客流屬性數據，甚至精確(què)到每一個顧客的差異化屬性，例如年齡、性别等。

在「帷幄數(shù)智空間(jiān) Whale SpaceSight」中，帷幄通過客流數據與顧(gù)客畫像數據，賦(fù)能品牌完善門店畫像。

首先，借助 SpaceSight 靈動卡片，我們可以看到每一類門店客流的标準值和平均值。例如，經 SpaceSight 統計發現，當(dāng)前門店每天過店客流 2000 人，進店率爲10%，每天關注人次約 1300 人。這些數值即可作爲未來新店評估參(cān)考。

其次，瞭(le)解各門店畫像後，品牌可以對人群進行更精準匹配。例如，某品牌目标客群爲 30 - 40 歲商務男士，借助 SpaceSight，品牌即可對照各門店客流與目标客群匹配度，進行相應策略調(diào)整。

第三，借助畫像标簽，品牌可以對(duì)比不同門店
，建立更多參(cān)照标準。

通過以上手段建立門店畫像後，将有效賦(fù)能選址部與營銷部門工作。選址部可以借此規劃未來門店選址，而營銷部門則可以通過數據分析，複盤發(fā)現更優的營銷策略。

精確(què)的客流統計分析，是門店顧(gù)客體驗提升與轉化的關鍵前提。這體現在顧(gù)客逛店全生命周期中。

以進店率提升爲例：

2022 年 10 月，受疫情影響，借助 SpaceSight，某汽車(chē)品牌發現其武漢門店客流數據呈現下降趨勢。爲避免營銷業績随之下降，帷幄與該門店共同制定瞭(le)調整策略：

通過在門店外設置快閃店，我們将客流進店率從(cóng) 6% 提升到瞭(le) 9%。

通過以上真實案例不難看出，品牌提升進店率，首先需要借助數據發現問題，随後通過對應營銷策略或 PR 活動，拉動進店率提升。

顧客進店後，店内轉化同樣需要精確的客流統計分析。

汽車(chē)品牌提升店内轉化，傳(chuán)統手段是進店填表，用清晰詳細登記表形成留資，借此展開後續跟進，實現訂單轉化
。這種方式面臨的挑戰是：如何将留資信息沉澱到系統中？如何規避留資信息中的漏記、錯記現象？

而在汽車門店數字化轉型過程中，類似問題依然存在。許多品牌将過店客流或進店客流作爲營銷漏鬥起點，但在實際門店運營中，由於(yú)店内工作人員，例如銷售、保潔等混雜在客流中，導緻客流數據採集不準確(què)，最終影響客流分析。

針對以上問題，門店需要利用 AI 算法，對客流進行去重處理。而在去重處理完成後，下一個難題也随之浮現——相比於(yú)其它行業，汽車(chē)門店的逛店客戶往往不是單獨逛店，而是全家人一起逛店，如果按照通用的客流統計手段，同樣會導緻客流分析結果與現實情況嚴重不符。

針對汽車(chē)門店的獨特場(chǎng)景，帷幄提出以「批次客流」替代常規客流

，作爲門店營銷漏鬥轉化的起點。

在對店員完成去重後，我們採(cǎi)取「批次客流」的手段，按批次統計，而非按照人數統計，並(bìng)以此作爲門店績效考核标準。

借助「批次客流」分析，品牌更易洞察不同時間(jiān)段下的批次變(biàn)化。

例如，工作日單獨逛店顧客較多
，周末則全家逛店顧客較多。針對於(yú)此，主機廠即可採(cǎi)取對應營銷策略調整，例如周末推出更多親子類活動。

如何實(shí)現千人千面的個(gè)性化服務

營銷漏鬥(dòu)搭建完成後，品牌下一步的關注重點(diǎn)，是如何提供更具差異化和針對性的客戶服務。

以門(mén)店大屏爲例，數字化時(shí)代，如何做到投屏内容千人千面？

傳統汽車(chē)門店運營中，内容選擇全憑經驗，且更換周期長(zhǎng)，常常一個月甚至一個季度更換一次。

門店投屏優化，需要以數字化手段，更加科學地評估每一次投放的效果，同時針對(duì)不同類型的車(chē)主
，提供更具針對(duì)性的投放内容。

通過 SpaceSight，品牌可以採(cǎi)集顧客停留時長，進而調整投放素材。例如，當大屏投放 A 素材時，顧客停留 1 分鍾，而在投放 B 素材時，顧客停留 2 分鍾。這種方式将顧客對投放内容的興趣度與依賴性加以量化，爲品牌内容投放決策提供瞭(le)更加科學的數據依據。

顧客停留時長(zhǎng)分析同樣可以應用在門店管理的其它方面。例如，A 門店顧客店内平均停留時長(zhǎng)爲 10 分鍾，B 門店則爲 20 分鍾，通過對比，品牌即可判斷，B 門店的導購服務很有可能優於(yú) A 門店。

停留時長(zhǎng)指标也可以應用在門(mén)店不同區域影響力、商品吸引力等分析。

基於(yú)上述分析，即可有針對性地開展投放内容調整、店員培訓調整及陳(chén)列調整等，最終優化門店服務品質。

到店顧客相關信息，例如年齡
、到訪次數、平均遊逛時長、遊逛數量、在每個區域停留時長，這些信息對門店轉化非常有幫(bāng)助，如何採(cǎi)集？

過去的做法，是銷售每天人工統計自己接待的顧客，並(bìng)向店長彙報(bào)，這種方法如今看來效率並(bìng)不高。

通過 SpaceSight，汽車門店即可收集每個顧客在全店中的行動軌迹，制作潛客畫像。銷售與店長複盤溝通效率更高，同時也可以将這些信息與顧客在線上留下的登記信息進行匹配，實現線上與線下信息的交融，讓顧客畫像更加準確。

而随著(zhe)顧客精準畫像數量積累日漸增多，品牌對於(yú)顧客的洞察以及門店打造策略調整，就會更加富有成效。

除瞭上述精準畫像繪制以外，SpaceSight 爲門店顧客洞察帶來的另一個價值，是確保關鍵信息不被遺漏。

例如，某顧客在各區域停留時長(zhǎng)以及與銷售交談時長(zhǎng)等，往往難以人工統計，容易被遺漏，而 SpaceSight 将爲你記錄下這些重要數據，爲複(fù)盤與客戶洞察提供依據。

數據是過往運營的抽象與彙總，數據分析則是未來運營優化的關(guān)鍵起點(diǎn)。

在上述種種運營活動中，門店積累瞭(le)紛繁多樣的各類數據，例如客流數據、漏鬥數據、客戶停留時長(zhǎng)及軌迹數據等。

如何讓數據(jù)分析更加輕(qīng)松高效？

SpaceSight 爲你提供瞭(le)更加定制化的數據看闆。通過自定義，你可以針對(duì)自己關注關鍵數據進行分析洞察。

例如，店長(zhǎng)通常極爲重視門店漏鬥數據。當(dāng)批次客流下降，是什麽原因導緻？也許是疫情影響，也許是假期結束。店長(zhǎng)可以通過觀察批次客流一周趨勢，找到客流下降真實原因。

再如，當意向顧客轉化率變(biàn)低，什麽原因導緻其留資後未能成交？店長(zhǎng)可以通過顧客店内行爲加以分析。在 SpaceSight 中，店長(zhǎng)可以借助熱力圖、動線圖、區域停留時長(zhǎng)、區域流向圖等，加以詳細分析複盤，找到問題根源，及時調整策略。

結語

本文中，我們通過 5 個方面，介紹瞭(le) SpaceSight 如何賦能汽車(chē)門店數字化運營，解決行業痛點。

這 5 個方面是：提升曝光促進進店轉化、建立更加符合汽車門店特性的營銷漏鬥、爲店内客戶提供千人千面的優質服務、融合線上線下信息的精準客戶洞察、針對不同需求配置相應數據看闆。

帷幄緻力於(yú)用數字化技術賦能各行業營銷最佳實踐，多年來汽車品牌對帷幄的信賴，來自帷幄對行業真實場(chǎng)景的深入理解。未來帷幄将繼續将這些解決方案帶給更多品牌，讓品牌更懂客戶。