对于汽车行业来说，大数据的价值应该体现在哪里呢？是通过大数据为汽车行业提升运营管理服务？还是通过大数据了解竞争对手情况，做一些竞对分析等情报工作？还是通过大数据智能网联改造汽车的生产？还是通过大量数据的采集，更精确地预测市场状况和用户需求，更快捷有效地调整与共享资源，生产出更智能、更符合用户需求的汽车？答案是，对于上面的各种设想，大数据统统都能够帮你搞定，让我们首先来看下大数据在汽车广告投放中的应用。
1 用户-广告主-自媒体匹配模型
随着移动互联网的微博、微信以及众多新闻客户端的发展，各种不同的声音来自四面八方，“主流媒体”的声音逐渐变弱，自媒体越来越火，对于汽车这种依赖市场宣传的行业来说，如何找到符合自己品牌定位的自媒体为自己宣传，显得至关重要。
在广告投放过程中，如何帮助汽车厂商寻找与之匹配的自媒体，就需要精确匹配汽车厂商的汽车品牌受众画像与自媒体用户画像，除了这些之外，海量数据洞察行业以及用户特征，还可以帮助汽车厂商深刻理解行业趋势，了解用户画像，指导企业进行全面的决策及运营活动，细分行业结构，优化展现效果和组织形式，对行业进行更全面、更有深度的洞察。针对自媒体领域，基于自媒体排名和用户画像，精准匹配品牌商和自媒体，进一步指导品牌商投放策略。用户、广告主、自媒体都可以在大数据的帮助下，实现精准匹配，如下图所示。
2 数据产品功能设计
基于对汽车行业数据的挖掘与分析，对汽车行业、细分市场和品牌车型三个方向进行洞察，汽车品牌商可以了解行业趋势、用户洞察和舆情监控。同时，在自媒体维度上，了解汽车行业的自媒体排名，可以为品牌商提供自媒体的精准匹配，并提供相关品牌和自媒体的合作记录和自媒体用户洞察。
针对以上需求，设计数据产品的功能，主要分为汽车概览、细分市场、品牌车型、自媒体四大模块。其中，汽车概览包括汽车行业趋势、全行业用户洞察、行业用户兴趣图谱和舆情监控，细分市场包括细分市场趋势、细分市场用户洞察、细分市场用户的兴趣图谱和舆情监控，品牌车型包括热门榜单、关注趋势、某款品牌或者车型的用户洞察、某款品牌或车型对应的兴趣图谱和舆情监控，自媒体包括热门榜单、品牌匹配、合作记录、自媒体用户洞察和兴趣图谱。
3 应用实例
在用户洞察模块中，企业可以在性别、年龄、地域上了解用户画像，了解用户在不同频道下的兴趣图谱，以及用户在每周以及不同时段的活跃情况。
例如，我们通过某新闻资讯客户端发布的自媒体排行榜发现，如下图所示，在所有汽车类自媒体中，用户停留时间最长的媒体是汽车保养，其次是车之家园和汽车那点儿事。这样，汽车企业在选择合作自媒体的时候，就可以首先关注这些影响力比较大的自媒体账号。
同时，针对自媒体的价值进行分析，在所有汽车类自媒体中，对于其发表的文章，每日说车的点击率最高，且用户在该媒体上的平均停留时长也偏长，侧面说明该媒体的文章质量好，用户黏性偏高。如下图所示，在曝光量仅有126万次的情况下，自媒体每日说车的用户总停留时长就已经达到了5916个小时，平均停留时长为92分钟，点击率更是高达18.3%，可见其文字质量还是很高的，用户黏性比较强。
针对车型与自媒体匹配度进行分析，如下图所示，发现与宝马X5匹配度最高的自媒体是车之家园，其次是汽车那点事和DIO车评。综合前面提到的媒体影响力，车之家园和汽车那点事这两个频道可列入宝马X5这款车的优质自媒体名单。
例如，2019年在北京车展期间，广汽丰田在精确寻找匹配某品牌的自媒体账号过程中，发现玩车教授这个自媒体与车展相关的文章的阅读量是最大的，且用户关注的与车展相关的文章中，价格对比和油耗对比是用户最关注的话题，如下图所示，所以广汽丰田和玩车教授合作了一篇关于雷凌油耗及价格的文章在车展期间进行传播，获得了非常好的效果，差不多是其常规内容传播的2-3倍。
以上只是大数据在汽车领域中的一个简单应用，如果各位数据人对这方面有一些想法或者经验，欢迎留言讨论
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