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汽车市场的快速膨胀带动了汽车行业的快速发展，传统的销售和管理模式业已经难以在激烈的市场竞争中拼杀，随着大数据与移动互联技术的普及，传统汽车营销服务方式正在受到有力挑战。

《大数据时代》一书作者维克托·迈尔·舍恩伯格曾提过，过去的汽车行业变革，可以归纳为更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于数据的变革是对数据有关的改善--改善生产流程、商业思维、汽车生活。

 确实，对于汽车行业，营销要更多地从艺术走向科学，现在的时代不能只靠“点子”，关键是靠背后的执行和严谨的科学，而科学的背后，就是基于对数据的掌控和分析，更重要的是通过数据产生利润。

商业智能作为数据掘金利器已逐渐开始为车企重视并利用起来。与之最贴近的例子就是以财务管控著称的福特。福特汽车利用数据分析的强势，内部指导公司改进企业业绩，通过海量加工数据及汽车内部的详细输出数据，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。其每小时产生25GB的数据，近期销售200万辆汽车产生的数据量可想而知，其中蕴含着巨大机遇。

不久前，FineBI商业智能产品经理Julie在指导汽车行业数据应用时指出，商业智能除了联系企业各业务系统，构建企业整体数据的沟通桥梁，其更为重要的功能是指导汽车企业的营销和客户关系管理。

1、把握市场动向，响应营销策略

汽车这样一个行业，其市场具有较大的竞争性和波动性，这就需要企业将数据分析后的结果与业务达成快速响应，指导营销业务，并通过业务端及时反馈，动态评估模型的精准度和稳健度。商业智能的平台可以承载多样化，多组合，多策略的营销决策。企业可以利用商业智能系统分析获得的市场竞争情报数据，如全国汽车批发数据、零售数据、新车成交价、二手车成交价、汽车装备数据、消费者行为数据、经销商网点数据等，从而把握当季市场动向行情，及时调整价格及营销策略，开发新产品。

2、高效客户关系管理

汽车的售后利润高于销售利润已成为行业趋势，这也对经销商的客户关系管理提出了更高的要求。不同于传统的客户关系管理，汽车行业的客户关系管理必须要为经销商预留一席之地。经销商往往由于代理多个品牌，使用了截然不同的多套DMS系统，唯有通过商业智能系统构建数据仓库完成数据整合，才可以在此基础上开展客户关系管理分析。

与传统客户关系管理相同的是，汽车行业的客户关系管理也需要对客户生命周期进行细致的分析，通常来讲，按照客户的生命周期，从潜在客户再到保有客户，增值客户，再到摇摆客户，流失客户和挽回客户，客户细分模型，潜在客户转化模型，营销活动反馈模型，客户价值细分模型，交叉销售模型，垂直销售模型，客户忠诚度模型，条件市场预测模型和产品质量缺陷模型等都是汽车企业营销决策所必须的基础性模型。

客户的忠诚度也备受厂商关注，相应的顾客忠诚度模型也步入商业应用期。目前汽车行业的顾客忠诚度管理模型是将客户价值细分模型与客户流失预警模型联合使用，构造出一个新的客户忠诚度模型。基于不同的客户价值群体和客户流失倾向群体，来指定针对性的保留和挽回营销策略，再配合一定的流失方向和流失原因的调研，模型的营销效果将更佳。