新能源：数字经济下的车企应该怎么理解客户？

现在，以前流传下来的调查模式不能满足汽车企业在数字化变革过程中实现顾客反馈数据的正确分解的紧迫诉求。

随着互联网、物联网、算法、分析引擎等技术的进步，更多的车企通过大数据技术看到了顾客的声音、媒体口碑、竞品状态等新闻的可视化希望。

车企在数字化倾听顾客的计划过程中，从数据层、分解层、应用层三个层面实现。

数据层次

数据级别的监听可以在云数据收集平台上实现。 良好的数据收集平台必须涵盖数据收集、清洗、存储等许多改革创新技术，结合先进的多层体系结构，使其能够在数十台终端服务器上运行。 每个终端都需要根据现实情况灵活配置线程数，构成巨大的互联网，在短时间内捕获大量的网页数据。

大量的在线数据对能够将大量数据独立存储在各个终端上的现金池的要求很高，在数据收集完成后，也必须满足能够独立存储在数据库中，以免在短时间内入库大量数据。

此外，数字化客户必须克服三个难关: 1、隐式访问限制。 2 .快速收集大规模静态、动态页面数据； 3、快速认识文字。 这三点都认为基于大数据的数据建模技术是必要的，所以在此不多说明。

分解层

分解级数字听力是指基于中文意思认识，构建大规模语料库。 通过语料库发现新词和领域词汇的结合，可以合并为专业词汇。 基于网络词汇丰富的本体，加入了大量汽车领域、网络等特定的语言规则，结构树立足于汽车领域的中文语义分析系统。

后台需要每天收集数万个网页数据，丰富主机规模，接近汽车领域的实用场景。 根据检索到的句法结构逻辑表达式，继续训练词汇，建立适合汽车领域的语义分析模型。 通过构建基于汽车领域的情感分解技术，可以比较有效地识别顾客对汽车的评论拷贝和情感倾向。

应用程序层

数字化视听的应用水平主要依赖于网络大数据，改革创新以前流传的市场调查模式，帮助车企业在市场解体、竞品解体和产品解体三个方面实现比较有效的应用。

首先在市场解体方面，通过监视网络整体车系舆论的音量，可以实现本产品和竞品的竞争状况。 另外，通过组合销售、制造商指导价格、轴距等新闻进行分解，可以明确确定产品在细分市场中的位置。

竞品方面的应用是帮助车企业理解顾客的配置诉求、本竞品的优势和劣势，结合历史数据理解未来的配置趋势。 发现内在的配置趋势，车企可以迅速调整配置战略，满足顾客的诉求。

在产品的分解中，通过语义分析，在论坛、口碑、微博上得到顾客复制的评论对象和感情倾向，从而知道顾客喜欢的地方和想改善的地方。 通过监视网络整体经销商的报价，实现本产品和竞品区域的价格对，监视本产品经销商的报价，规范销售秩序。

在这样快速变革的时代，网络赋予了顾客在汽车设计、销售、物流和售后服务等业务链上极高的话语权。

因此，从客户那里实现关注整个过程的核心行为要素的实时监测，发现内在客户对车辆的关注点和趋势，掌握不同客户的潜在诉求和期待，监视产品的舆论反馈，积极比较

在切断数字经济趋势红利的过程中，最先拥抱大数据实现精细化经营的车企一定会成为顶级玩家。