热点：数字经济下的车企应该怎么理解客户？

现在，以前传达的调查模式不能满足车企业在数字化变革过程中实现顾客反馈数据的精确分解的迫切诉求。

随着网络、物联网、算法、分解引擎等技术的进步，许多汽车企业通过大数据技术看到了客户的声音、媒体声誉、竞争状态等新闻可视化的希望。

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

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包括数据收集、清洗和存储等许多改革创新技术。 此外，必须结合高级多层体系结构，才能满足并在几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，构成庞大的互联网，在短时间内捕获大量的web数据。

大量的在线数据对每个终端都可以独立存储大量数据的现金池的要求很高，数据收集完成后，为了避免在短时间内受到大量数据入库带来的冲击，还需要能够独立存储在数据库中。

此外，数字化客户必须克服1、默读访问限制和3个难关。 2 .快速收集大规模静态、动态页面数据3 .快速识别文字。 这三点在我们看来都需要基于大数据的数据建模技术，这里不多说明。

拆分图层

分解级数字听力是指基于中文意思识别，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。 除了网络词汇丰富的本体外，还追加了很多汽车领域、网络等特定语言规则，构筑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web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。 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。

应用层

数字听力的应用水平主要取决于网络大数据，改革创新以前流传的市场调查模式，帮助车企业在市场分解、竞价分解和产品分解三个方面实现比较有效的应用。

首先在市场分解中，通过监视网络整体的车系舆论的音量，可以实现本品和竞品的竞争态势。 此外，通过组合销售量、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上的位置。

在竞品中的应用，首先体现在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。

关于产品的分解，通过语义分析，在论坛、口碑、微博上得到客户复制的审查对象和感情倾向，了解客户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，实现与本产品竞争的地区价格对应，监视本产品经销商的报价，规范销售秩序。

在这样快速的变革时代，网络给了客户在汽车设计、销售、物流、售后服务等业务链上极高的话语权。

因此，从客户的关注中实现使用整个过程的核心行动要素的实时监测，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

在剥夺数字经济趋势红利的过程中，最先接受大数据实现精细化经营的车企一定会成为顶级玩家。