一种基于大数据的汽车品牌营销分析方法及系统与流程

本发明属于市场营销，尤其涉及一种基于大数据的汽车品牌营销分析方法及系统。

背景技术：

1、市场营销技术的生态系统变得越来越集成，提供了从信息集管理到客户关系管理、自动化营销、内容管理等一系列解决方案。这些解决方案之间的兼容性和集成能力越来越强，帮助企业更高效地运营跨渠道营销活动。企业正利用客户信息集分析、行为分析、预测分析等技术来更好地理解目标市场，定制化营销策略，并实现个性化营销。ai和机器学习正在被广泛应用于市场营销领域，用于改进客户细分、预测消费者行为、个性化内容推荐、聊天机器人和自动化客户服务。

2、市场营销领域自其起源以来，已经经历了多次演变和发展。然而，在这一过程中，许多公司仍然过于注重新顾客的发展，而忽视了对已经成为顾客的客户的忠诚度培养和客户粘性的需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的汽车品牌营销分析方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。

2、本发明是这样实现的，一种基于大数据的汽车品牌营销分析方法，所述方法包括：

3、收集信息集，处理和整合后存入原始信息集中，并基于业务理解，从原始信息集中提取信息和洞察，形成分析特征；

4、利用历史信息集分析机动设备的升值和折旧趋势，并构建机动设备价值预测模型，通过分析判断机动设备回收再利用和售卖二手市场；

5、基于机动设备升值或折旧分析结果，制定机动设备回收模型，提供以旧换新车交易模型，并监控和评估机动设备回收模型的实施效果；

6、将机动设备价值预测模型和机动设备回收模型的信息集反馈集成到crm系统中，为客户创建档案，根据客户的机动设备情况和行为信息集，制定沟通和营销策略，开发基于机动设备回收参与的客户忠诚度激励计划，建立反馈机制。

7、作为本发明更进一步的方案，所述收集信息集，处理和整合后存入原始信息集中，并基于业务理解，从原始信息集中提取信息和洞察，形成分析特征，具体包括：

8、抓取内部信息集的销售记录、服务记录，外部信息集的市场调研、社交媒体、竞争对手分析、行业报告，对于需要实时分析的场景，实现信息集流的实时采集和处理；

9、识别和校正异常信息集，将来自不同源的信息集转换为统一的格式，并进行关联和整合，构建完整的信息集视图，存储在信息集仓库中，并基于业务理解和信息集分析结果，构建新的特征。

10、作为本发明更进一步的方案，所述利用历史信息集分析机动设备的升值和折旧趋势，并构建机动设备价值预测模型，通过分析判断机动设备回收再利用和售卖二手市场，具体包括：

11、从整体信息集集中筛选车龄、里程数、品牌、型号、维修因素，并进行历史趋势分析，识别出机动设备价值随时间变化的模式；

12、选择对未来机动设备价值有预测能力的特征，构建机动设备价值预测模型，具体公式：

13、，其中是机动设备价值，是截距项，代表所有输入变量为零时的预测机动设备价值，是模型参数，各自衡量了相应变量在控制另外不变的情况下对机动设备价值的影响，是误差项，为模型无法解释的随机变异。

14、作为本发明更进一步的方案，所述基于机动设备升值或折旧分析结果，制定机动设备回收模型，提供以旧换新车交易模型，并监控和评估机动设备回收模型的实施效果，具体包括：

15、利用机动设备价值预测模型结果，分析不同车型和条件的机动设备价值变化，根据市场供需关系、经济状况、技术进步、品牌战略因素，制定机动设备回收模型，具体公式：

16、

17、其中为回收价格，为机动设备价值，为折旧率，为市场调整因子，为品牌战略因子；

18、设计激励措施，制定以旧换新车交易模型，具体公式：

19、

20、其中为交易优惠，为回收价格，为优惠比例，为额外激励；

21、根据机动设备升值或折旧分析，制定策略确定机动设备回收再利用；

22、监控客户参与度、回收量、成本效益，回收政策的实施效果，提供定量和定性的分析报告。

23、作为本发明更进一步的方案，所述将机动设备价值预测模型和机动设备回收模型的信息集反馈集成到crm系统中，为客户创建档案，具体包括：

24、收集客户个人信息、购车记录、服务记录、反馈及行为数，对收集来的信息集进行分类和归纳，将机动设备升值或折旧分析和机动设备回收模型的信息集与客户信息集融合，生成一个包含客户全方位信息的信息集库，基于融合后的信息集，为客户建立详细的个人档案；

25、根据客户档案中的信息集对客户进行细分，基于客户群体的特性，定期与客户进行互动，监控沟通活动的效果；

26、开发客户忠诚度激励计划，跟踪计划的执行情况，建立一个有效的反馈循环机制，分析客户反馈。

27、本发明的另一目的在于提供一种基于大数据的汽车品牌营销分析系统，所述系统包括：

28、信息集收集与处理模块，用于收集信息集，处理和整合后存入原始信息集中，并基于业务理解，从原始信息集中提取信息和洞察，形成分析特征；

29、机动设备升值或折旧分析模块，用于利用历史信息集分析机动设备的升值和折旧趋势，并构建机动设备价值预测模型，通过分析判断机动设备回收再利用和售卖二手市场；

30、机动设备回收模型模块，用于基于机动设备升值或折旧分析结果，制定机动设备回收模型，提供以旧换新车交易模型，并监控和评估机动设备回收模型的实施效果；

31、客户关系管理crm整合模块，用于将机动设备价值预测模型和机动设备回收模型的信息集反馈集成到crm系统中，为客户创建档案，根据客户的机动设备情况和行为信息集，制定沟通和营销策略，开发基于机动设备回收参与的客户忠诚度激励计划，建立反馈机制。

32、作为本发明更进一步的方案，所述信息集收集与处理模块，具体包括：

33、信息集汇集单元，用于抓取内部信息集的销售记录、服务记录，外部信息集的市场调研、社交媒体、竞争对手分析、行业报告，对于需要实时分析的场景，实现信息集流的实时采集和处理；

34、信息集预处理单元，用于识别和校正异常信息集，将来自不同源的信息集转换为统一的格式，并进行关联和整合，构建完整的信息集视图，存储在信息集仓库中，并基于业务理解和信息集分析结果，构建新的特征。

35、作为本发明更进一步的方案，所述机动设备升值或折旧分析模块，具体包括：

36、趋势分析单元，用于从整体信息集集中筛选车龄、里程数、品牌、型号、维修因素，并进行历史趋势分析，识别出机动设备价值随时间变化的模式；

37、机动设备价值预测模型构建单元，用于选择对未来机动设备价值有预测能力的特征，构建机动设备价值预测模型，具体公式：

38、，其中是机动设备价值，是截距项，代表所有输入变量为零时的预测机动设备价值，是模型参数，各自衡量了相应变量在控制另外不变的情况下对机动设备价值的影响，是误差项，为模型无法解释的随机变异。

39、作为本发明更进一步的方案，所述机动设备回收模型模块，具体包括：

40、回收政策制定单元，用于利用机动设备价值预测模型结果，分析不同车型和条件的机动设备价值变化，根据市场供需关系、经济状况、技术进步、品牌战略因素，制定机动设备回收模型，具体公式：

41、

42、其中为回收价格，为机动设备价值，为折旧率，为市场调整因子，为品牌战略因子；

43、以旧换新车交易模型设计单元，用于设计激励措施，制定以旧换新车交易模型，具体公式：

44、

45、其中为交易优惠，为回收价格，为优惠比例，为额外激励；

46、价值最大化策略单元，用于根据机动设备升值或折旧分析，制定策略确定机动设备回收再利用，或售卖二手市场；

47、回收效果评估单元，用于监控客户参与度、回收量、成本效益，回收政策的实施效果，提供定量和定性的分析报告。

48、作为本发明更进一步的方案，所述客户关系管理crm整合模块，具体包括：

49、客户信息集整合单元，用于收集客户个人信息、购车记录、服务记录、反馈及行为数，对收集来的信息集进行分类和归纳，将机动设备升值或折旧分析和机动设备回收模型的信息集与客户信息集融合，生成一个包含客户全方位信息的信息集库，基于融合后的信息集，为客户建立详细的个人档案；

50、个性化沟通单元，用于根据客户档案中的信息集对客户进行细分，基于客户群体的特性，定期与客户进行互动，监控沟通活动的效果；

51、客户忠诚度判定与反馈循环机制单元，用于开发客户忠诚度激励计划，跟踪计划的执行情况，建立一个有效的反馈循环机制，分析客户反馈。

52、本发明的有益效果是：在机动设备生命周期的不同阶段最大化其价值。通过实时监控市场供需关系、经济状况和技术进步，通过优化机动设备回收和再利用流程，本发明能够降低品牌的运营成本，提高整体的经济效益。能够根据品牌战略调整回收政策和交易模型，确保品牌长期目标的实现。通过设计有吸引力的以旧换新交易模型和激励措施，本发明能够提高客户的参与度和品牌的市场份额，从而扩大客户的忠诚度培养和客户粘性的需求。