地图数据驱动创新增长 高科数聚助力汽车行业营销服务再升级

7月13日，2023京东全球科技探索者大会 · 物流数智时空论坛于北京正式举办。作为该论坛的受邀嘉宾，高科数聚董事长程杰博士发表题为《基于LBS能力在营销和服务领域的应用》的精彩演讲。分享了LBS技术在营销和服务领域的应用案例，并强调LBS技术在推动汽车行业的数字化转型和创新发展方面的重要作用。

程杰博士认为，LBS能力为汽车行业带来了前所未有的机遇和变革，推动了汽车产业的数字化转型和创新发展，帮助汽车品牌与用户搭建正向沟通的坚实桥梁。

车联网技术为车企提供了准确获取车辆实时位置和行驶数据的能力，这使得精准锁定用户所在位置成为可能。

借助车联网技术，结合位置智能的GIS领域优势以及专业选址模型，从人口、经济、交通、周边环境配置、城市商圈等多种维度，车企能够根据用户位置和兴趣偏好选择合适的地点建立体验中心，为用户提供更好的产品展示和服务体验。同时，基于精确的地址定位与需求挖掘，车企能够为用户所在的特定区域制定广告投放策略，提高广告的精准度和有效性。

程杰博士表示：“车联网与AOI的融合，正在帮助车企从打造体验中心、制定个性化营销策略和广告投放方案等方面为用户提供人性化体验，并最终实现品牌影响力的提升和业务的持续增长。”

以某豪华品牌为例，该品牌利用车联网技术和AOI智能分析，获取了在上海市的车主人群的用车出行轨迹和场所偏好数据。这些数据包含了车主的居住空间、驾驶出行空间、工作出行空间和生活出行空间，形成了一个全面的“四维空间”数据连接，为车企的市场营销和用户增长运营决策提供了重要的参考。

销售线索从获取到转化成交的业务链上，经销商通常会投入大量资金购买线索，并在展厅方面进行高投入高标准的建设。然而由于沟通不够个性化和引人注目等方式，导致许多潜在客户对到店不感兴趣或选择放弃，也让线索到店成为整个线索转化链路中最薄弱的环节。

为了改善这一情况，高科数聚综合人、车、店三大维度的数据建模原理，为经销商打造"一店一模型"的定制化解决方案。基于对店端历史数据的学习，及模型自身具有“机器学习”能力，分析出“线索到店买车的概率”，最终为每条线索产出线索评级、到店便利度、竞品和关注点等价值输出。

关于定制化解决方案的具体价值，程杰博士进一步介绍到，定制化解决方案对经销商来说具有重要的价值和意义。基于数据的分析和机器学习能力，我们从号码甄别、到店便利度、线索评分、潜在竞品、核心卖点输出五大核心内容。帮助企业能够快速提升邀约到店率，提升业务效率，从而取得持续的竞争优势和业务增长。

此外，会上还介绍了基于车联网与地图数据的交通路径和出行安全的系列解决方案，为交通和出行领域带来了重要的创新和改进。并以“海尔小区”为例，展示了基于地图数据的应用实例。可以预见的是，基于实现实时交通信息的获取和分析，这些解决方案不仅可以推动交通和出行领域的发展，还将为人们的出行带来更多便利和安全性。

作为数智应用产品先行者，高科数聚将利用自身在汽车行业的领先优势，综合应用地图数据，帮助企业发现市场的空白点和潜在机会，并基于数据智能，深入了解客户需求，实现精准的市场定位和个性化服务，助力企业在数智化转型的道路上取得成功。