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汽車市場的快速膨脹帶動了汽車行業的快速發展，傳統的銷售和管理模式業已經難以在激烈的市場競爭中拼殺，隨著大數據與移動互聯技術的普及，傳統汽車營銷服務方式正在受到有力挑戰。

《大數據時代》一書作者維克托·邁爾·舍恩伯格曾提過，過去的汽車行業變革，可以歸納為更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于數據的變革是對數據有關的改善--改善生產流程、商業思維、汽車生活。

 確實，對于汽車行業，營銷要更多地從藝術走向科學，現在的時代不能只靠“點子”，關鍵是靠背后的執行和嚴謹的科學，而科學的背后，就是基于對數據的掌控和分析，更重要的是通過數據產生利潤。

商業智能作為數據掘金利器已逐漸開始為車企重視并利用起來。與之最貼近的例子就是以財務管控著稱的福特。福特汽車利用數據分析的強勢，內部指導公司改進企業業績，通過海量加工數據及汽車內部的詳細輸出數據，探索最佳工藝指標，改進或幫助改變其業務模式。其每小時產生25GB的數據，近期銷售200萬輛汽車產生的數據量可想而知，其中蘊含著巨大機遇。

不久前，FineBI商業智能產品經理Julie在指導汽車行業數據應用時指出，商業智能除了聯系企業各業務系統，構建企業整體數據的溝通橋梁，其更為重要的功能是指導汽車企業的營銷和客戶關系管理。

1、把握市場動向，響應營銷策略

汽車這樣一個行業，其市場具有較大的競爭性和波動性，這就需要企業將數據分析后的結果與業務達成快速響應，指導營銷業務，并通過業務端及時反饋，動態評估模型的精準度和穩健度。商業智能的平臺可以承載多樣化，多組合，多策略的營銷決策。企業可以利用商業智能系統分析獲得的市場競爭情報數據，如全國汽車批發數據、零售數據、新車成交價、二手車成交價、汽車裝備數據、消費者行為數據、經銷商網點數據等，從而把握當季市場動向行情，及時調整價格及營銷策略，開發新產品。

2、高效客戶關系管理

汽車的售后利潤高于銷售利潤已成為行業趨勢，這也對經銷商的客戶關系管理提出了更高的要求。不同于傳統的客戶關系管理，汽車行業的客戶關系管理必須要為經銷商預留一席之地。經銷商往往由于代理多個品牌，使用了截然不同的多套DMS系統，唯有通過商業智能系統構建數據倉庫完成數據整合，才可以在此基礎上開展客戶關系管理分析。

與傳統客戶關系管理相同的是，汽車行業的客戶關系管理也需要對客戶生命周期進行細致的分析，通常來講，按照客戶的生命周期，從潛在客戶再到保有客戶，增值客戶，再到搖擺客戶，流失客戶和挽回客戶，客戶細分模型，潛在客戶轉化模型，營銷活動反饋模型，客戶價值細分模型，交叉銷售模型，垂直銷售模型，客戶忠誠度模型，條件市場預測模型和產品質量缺陷模型等都是汽車企業營銷決策所必須的基礎性模型。

客戶的忠誠度也備受廠商關注，相應的顧客忠誠度模型也步入商業應用期。目前汽車行業的顧客忠誠度管理模型是將客戶價值細分模型與客戶流失預警模型聯合使用，構造出一個新的客戶忠誠度模型。基于不同的客戶價值群體和客戶流失傾向群體，來指定針對性的保留和挽回營銷策略，再配合一定的流失方向和流失原因的調研，模型的營銷效果將更佳。