与汽车品牌深入合作多年，我们发现了门店运营成功关键要素
多年以来，帷幄不断深入汽车品牌门店，在真实运营场景中，和品牌方一起沉淀数字化最佳实践，以保证数字化能够真正落地，让数字发挥其真正价值。
在走访过众多主机厂、调研了众多管理者后，帷幄发现，汽车品牌仍面临众多棘手痛点。
今天，我们将通过场景拆解，为大家讲解帷幄如何赋能汽车品牌解决门店运营难题。
以下几个方面，既是当下汽车品牌营销重点，也是提升难点：
1. 影响力提升
新锐品牌异军突起，传统品牌持续转型。今天的汽车市场，品牌在曝光量、用户心智争夺等方面的竞争也异常激烈。
2. 门店体验优化
除了曝光提升，品牌还需要为顾客打造极致的服务体验。这样一来，当顾客想到品牌的时候，除了高档形象、悠久历史，也会想到，该品牌更能迎合我，其服务更加到位。所以，品牌不论面对真实潜在顾客，还是散客，都需要做好顾客全旅程服务。
3. 顾客洞察
千篇一律的服务已经让顾客变得疲劳厌倦，只有更精细化的顾客洞察和更有针对性的服务，才能真正触动顾客需求。
4. 门店管理效率
对主机厂来说，随着门店数量日益增多，如何充分洞察不同门店的数据，进而有效赋能门店服务提升？
针对以上重点、难点，帷幄基于多年汽车品牌服务经验，发掘出了更为成熟的数字化解决方案。
汽车品牌如何提升影响力？
相比线上投放渠道，线下门店更具真实感与场景感。因此，众多汽车门店开始从 4S 店、中心店、综合店转向体验店。
那么，如何衡量体验店选址合理性与营销效果？品牌需要更精细化的指标。
传统手段往往通过属性定位的方式，例如门店在商场中的位置、商场客群属性、商场门店品类等，加上门店销售数据，内容较为宽泛、粗略。
品牌需要更加饱满、精细的客流属性数据，甚至精确到每一个顾客的差异化属性，例如年龄、性别等。
在「帷幄数智空间 Whale SpaceSight」中，帷幄通过客流数据与顾客画像数据，赋能品牌完善门店画像。
首先，借助 SpaceSight 灵动卡片，我们可以看到每一类门店客流的标准值和平均值。例如，经 SpaceSight 统计发现，当前门店每天过店客流 2000 人，进店率为10%，每天关注人次约 1300 人。这些数值即可作为未来新店评估参考。
其次，了解各门店画像后，品牌可以对人群进行更精准匹配。例如，某品牌目标客群为 30 - 40 岁商务男士，借助 SpaceSight，品牌即可对照各门店客流与目标客群匹配度，进行相应策略调整。
第三，借助画像标签，品牌可以对比不同门店，建立更多参照标准。
通过以上手段建立门店画像后，将有效赋能选址部与营销部门工作。选址部可以借此规划未来门店选址，而营销部门则可以通过数据分析，复盘发现更优的营销策略。
精确的客流统计分析，是门店顾客体验提升与转化的关键前提。这体现在顾客逛店全生命周期中。
以进店率提升为例：
2022 年 10 月，受疫情影响，借助 SpaceSight，某汽车品牌发现其武汉门店客流数据呈现下降趋势。为避免营销业绩随之下降，帷幄与该门店共同制定了调整策略：
通过在门店外设置快闪店，我们将客流进店率从 6% 提升到了 9%。
通过以上真实案例不难看出，品牌提升进店率，首先需要借助数据发现问题，随后通过对应营销策略或 PR 活动，拉动进店率提升。
顾客进店后，店内转化同样需要精确的客流统计分析。
汽车品牌提升店内转化，传统手段是进店填表，用清晰详细登记表形成留资，借此展开后续跟进，实现订单转化。这种方式面临的挑战是：如何将留资信息沉淀到系统中？如何规避留资信息中的漏记、错记现象？
而在汽车门店数字化转型过程中，类似问题依然存在。许多品牌将过店客流或进店客流作为营销漏斗起点，但在实际门店运营中，由于店内工作人员，例如销售、保洁等混杂在客流中，导致客流数据采集不准确，最终影响客流分析。
针对以上问题，门店需要利用 AI 算法，对客流进行去重处理。而在去重处理完成后，下一个难题也随之浮现——相比于其它行业，汽车门店的逛店客户往往不是单独逛店，而是全家人一起逛店，如果按照通用的客流统计手段，同样会导致客流分析结果与现实情况严重不符。
针对汽车门店的独特场景，帷幄提出以「批次客流」替代常规客流，作为门店营销漏斗转化的起点。
在对店员完成去重后，我们采取「批次客流」的手段，按批次统计，而非按照人数统计，并以此作为门店绩效考核标准。
借助「批次客流」分析，品牌更易洞察不同时间段下的批次变化。
例如，工作日单独逛店顾客较多，周末则全家逛店顾客较多。针对于此，主机厂即可采取对应营销策略调整，例如周末推出更多亲子类活动。
如何实现千人千面的个性化服务
营销漏斗搭建完成后，品牌下一步的关注重点，是如何提供更具差异化和针对性的客户服务。
以门店大屏为例，数字化时代，如何做到投屏内容千人千面？
传统汽车门店运营中，内容选择全凭经验，且更换周期长，常常一个月甚至一个季度更换一次。
门店投屏优化，需要以数字化手段，更加科学地评估每一次投放的效果，同时针对不同类型的车主，提供更具针对性的投放内容。
通过 SpaceSight，品牌可以采集顾客停留时长，进而调整投放素材。例如，当大屏投放 A 素材时，顾客停留 1 分钟，而在投放 B 素材时，顾客停留 2 分钟。这种方式将顾客对投放内容的兴趣度与依赖性加以量化，为品牌内容投放决策提供了更加科学的数据依据。
顾客停留时长分析同样可以应用在门店管理的其它方面。例如，A 门店顾客店内平均停留时长为 10 分钟，B 门店则为 20 分钟，通过对比，品牌即可判断，B 门店的导购服务很有可能优于 A 门店。
停留时长指标也可以应用在门店不同区域影响力、商品吸引力等分析。
基于上述分析，即可有针对性地开展投放内容调整、店员培训调整及陈列调整等，最终优化门店服务品质。
到店顾客相关信息，例如年龄、到访次数、平均游逛时长、游逛数量、在每个区域停留时长，这些信息对门店转化非常有帮助，如何采集？
过去的做法，是销售每天人工统计自己接待的顾客，并向店长汇报，这种方法如今看来效率并不高。
通过 SpaceSight，汽车门店即可收集每个顾客在全店中的行动轨迹，制作潜客画像。销售与店长复盘沟通效率更高，同时也可以将这些信息与顾客在线上留下的登记信息进行匹配，实现线上与线下信息的交融，让顾客画像更加准确。
而随着顾客精准画像数量积累日渐增多，品牌对于顾客的洞察以及门店打造策略调整，就会更加富有成效。
除了上述精准画像绘制以外，SpaceSight 为门店顾客洞察带来的另一个价值，是确保关键信息不被遗漏。
例如，某顾客在各区域停留时长以及与销售交谈时长等，往往难以人工统计，容易被遗漏，而 SpaceSight 将为你记录下这些重要数据，为复盘与客户洞察提供依据。
数据是过往运营的抽象与汇总，数据分析则是未来运营优化的关键起点。
在上述种种运营活动中，门店积累了纷繁多样的各类数据，例如客流数据、漏斗数据、客户停留时长及轨迹数据等。
如何让数据分析更加轻松高效？
SpaceSight 为你提供了更加定制化的数据看板。通过自定义，你可以针对自己关注关键数据进行分析洞察。
例如，店长通常极为重视门店漏斗数据。当批次客流下降，是什么原因导致？也许是疫情影响，也许是假期结束。店长可以通过观察批次客流一周趋势，找到客流下降真实原因。
再如，当意向顾客转化率变低，什么原因导致其留资后未能成交？店长可以通过顾客店内行为加以分析。在 SpaceSight 中，店长可以借助热力图、动线图、区域停留时长、区域流向图等，加以详细分析复盘，找到问题根源，及时调整策略。
结语
本文中，我们通过 5 个方面，介绍了 SpaceSight 如何赋能汽车门店数字化运营，解决行业痛点。
这 5 个方面是：提升曝光促进进店转化、建立更加符合汽车门店特性的营销漏斗、为店内客户提供千人千面的优质服务、融合线上线下信息的精准客户洞察、针对不同需求配置相应数据看板。
帷幄致力于用数字化技术赋能各行业营销最佳实践，多年来汽车品牌对帷幄的信赖，来自帷幄对行业真实场景的深入理解。未来帷幄将继续将这些解决方案带给更多品牌，让品牌更懂客户。
