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国产汽车行业经过二十余年的快速发展，研发、供应链、营销体系已逐步完善，随着中国人均汽车保有量的上升，车企之间的较量从粗放式抢占市场，逐步进到产业链、品牌、管理的深度战场。“客户资产”成为最激烈的争夺对象，只有能够占领客户心智，为客户提供满意出行产品和服务的企业，才能够进化出一套面向未来的能力。
某国产汽车集团主动顺应时代，从战略角度将客户与企业融为一体，以客户为指针进行整体数字化转型，构建一套数字化营销体系，将线上营销与线下经销体系充分融合，建设私域运营体系，是此战略的重中之重。
打通客户数据，形成唯一标识
为实现此目标，该集团着手建立客户大数据平台，整合各类型业务数据到数据湖中。但在实际运营过程中，平台存在的问题却逐渐显现。具体包括：
针对该汽车集团大数据平台的问题，DIA提出建设一套具有统一标识、完善标签体系、具备业务场景的CDP系统，并开发出数据报表、管理面板等前端形式，插入到客户的数据平台中，供客户查询、使用。
数据质量是系统的生命线。车企的客户数据来源非常多元，包括官网、小程序、DMS、呼叫中心等系统中均有客户数据，客户的ID识别体系也不统一，包括手机号、VIN、证件号码、驾驶证、Openid、Unionid、Leadsid等，造成客户识别困难。DIA数皆智能梳理各系统中业务系统主外键和客户身份ID质量，通过手机号与车辆VIN两个ID进行联通，以此为基础，对主数据ID通过图计算进行关联识别，创建客户One ID。
通过组织化、流程化的数据治理过程，最终建成的OneID体系覆盖售前、售后的核心业务。历史客户信息按照统一标识处理，新入数据湖数据按照T+1更新。此阶段完成后基本消灭了各个业务体系的“数据孤岛”，积累了客户数据资产，为数据挖掘、业务驱动奠定了基础。
打通OneID后，客户的信息仍然是一串冗长、堆积的数据和文字，需要构建一套标签体系，将数据”翻译“成业务信息，让业务人员能直接明了地看到客户的身份、行为特征、购车偏好等信息，才能够激发实际的业务动作。
标签体系以DIA数皆智能的 XO 融合为设计理念，融合两类型数据。O-data为客户使用过程中的运营及行为数据，如行为路径、停留时长、消费金额、活跃度、流失率等；X-data为客户在体验过程中的反馈，如满意度、评价、态度等；XO融合标签则综合了O-data和X-data，基于机器学习算法，对客户的行为进行预测，并根据业务需求，设计能够直接指导业务决策的标签。
丰富的标签体系是评估客户质量、开展分层运营的基底，为企业营销、销售人员的具体执行动作提供了快速决策的依据。
ID打通和客户标签完成后，CDP平台便可以履行触达客户、与客户沟通的职能。汽车行业的营销链路复杂、环节多，涉及集团、品牌、经销商、一线销售人员多层级主体，关联市场推广、售前、售中、售后全过程，CDP在实现数字化营销和客户运营的闭环中，能够在四大环节和六大场景中发挥作用。
其中不购车找回和保客增换购是两大典型场景。
不购车找回——在客户旅程标签、客户行为深度标签、客户需求认知标签和客户偏好标签中，针对战败客户进行标签细化，计算特定规则，挖掘战败原因，并根据战败原因进行分类的激活召回策略，解决过往战败客户只能统一全量呼叫、召回率低的问题。
保客增换购——在客户购买时长超过一年后，跟进客户车辆使用状况、消费能力、个人生命阶段、以及车辆购买特征等信息，形成XO融合的预测标签，预测出该客户的车辆再购时机、倾向以及对品牌的忠诚度，将客户分为低意向客户、中意向客户、高意向客户。再将保客线索下发供应商，采取分类运营方式，提升转化效率。
根据客户的车型偏好、兴趣偏好，找到匹配的媒介，通过媒介的广告系统对目标客户的人群包进行投放，增加转化率。
按照线索去重、评级、下发、到店转化、跟进管理、回访管理的路径，对销售线索进行精细化管理，提升私域营销效率。
针对新车车主，对售后服务，包含汽车保养、配件推荐等信息进行提醒。同时基于季节特征，节日主题，配件销量指标等，圈选目标人群，开展精准营销，维系客户关系。
结合标签体系数据、内部调研数据、舆情数据，整理客户的产品体验与诉求，对产品改进提出建议。
数字化营销中，客户运营精准度低、客户资产易流失是汽车企业面临的共同难题，只有通过对客户生命周期进行精细化管理，才能够在长期竞争中立于不败之地。在此项目中，DIA数皆智能面对汽车行业通行问题及该集团的个性化情况，深入理解企业的技术架构、组织管理和业务痛点，通过打通客户OneID和标签体系搭建一套完善、易用的CDP系统，并且详细设计了企业在与客户触达沟通关键环节中的应用场景，提升了系统整体的可用性、落地性。
