當(dāng)一個(gè)用戶走進(jìn)4S店的時(shí)候，如何快速與用戶進(jìn)行溝通，讓用戶覺得店內(nèi)的顧問專業(yè)性強(qiáng)，從而快速取得用戶信任，同時(shí)讓用戶覺得與自己有“共同語言”，再向顧客精準(zhǔn)介紹車型，價(jià)位，品牌，金融方案，后續(xù)服務(wù)等，從而促成用戶最終下單轉(zhuǎn)化，這是4S現(xiàn)場(chǎng)關(guān)鍵。

但是誰可以知道并分析出潛在用戶購(gòu)買決策周期過程中，買車的決策因素有哪些？各個(gè)決策因素的權(quán)重？例如：某位用戶購(gòu)車主要考慮：價(jià)格，品牌，金融方 案，他或者她的決策過程中：首先決定價(jià)格，其次考慮品牌，再考慮金融方案。專業(yè)性的汽車網(wǎng)站是“不二人選”，在購(gòu)買之前95%以上的用戶會(huì)在網(wǎng)上，特別是 專業(yè)、權(quán)威的汽車網(wǎng)站、論壇等先進(jìn)行調(diào)研，搜集相關(guān)信息。

據(jù)悉太平洋網(wǎng)絡(luò)每天有近3000萬人到訪網(wǎng)站，通過旗下的六大垂直網(wǎng)站，積累了潛在汽車用戶和資深車友的各種數(shù)息，例如：瀏覽行為、論壇發(fā)貼、咨 詢、客服等數(shù)據(jù)。每天網(wǎng)站用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)500G，通過數(shù)十年的數(shù)據(jù)沉淀，累計(jì)深沉了1500T的海量數(shù)據(jù)。公司特別建立了30人的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，有 85%以上是碩士和博士的學(xué)歷。大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在嚴(yán)格保密用戶隱私情況下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)（如圖一）所示，通過支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰度預(yù)測(cè)、貝葉斯等機(jī)器 學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法，進(jìn)行對(duì)用戶海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析，通過大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析，例如：可以了解潛在用戶對(duì)于購(gòu)買了解哪些因素，各個(gè)因素重要程度。

圖一：太平洋汽車網(wǎng)大數(shù)據(jù)示意圖

大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)用戶的跨六網(wǎng)瀏覽數(shù)據(jù)、評(píng)論數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等進(jìn)行全量分析，從而建立用戶畫像（如圖二）所示，除了基本的用戶人口屬性、收入方面信息外，會(huì)對(duì)建立用戶品牌傾向、期望價(jià)格帶等大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，對(duì)用戶購(gòu)車的全生命周期進(jìn)行分析。

目前大平洋汽車網(wǎng)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)做到，對(duì)用戶畫像數(shù)據(jù)的更新是動(dòng)態(tài)的、實(shí)時(shí)的。例如：當(dāng)一個(gè)用戶去了4S店后，再回到網(wǎng)站進(jìn)行瀏覽、評(píng)論或者咨詢后，會(huì)重新計(jì)算用戶的畫像中的各個(gè)指標(biāo)，例如：購(gòu)買傾向性、購(gòu)車關(guān)注點(diǎn)等。

通過太平洋汽車網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)挖掘，在用戶進(jìn)入到4S店后，銷售顧問可以通過手機(jī)或者pad等移動(dòng)設(shè)備查看客戶線索名單，從名單中可以查看該顧客的畫像，清晰了解客戶的深度需求，有針對(duì)性和客戶溝通，迅速找到與客戶的“共同語言”，有效取得客戶信任從而快速促成成交。