九游会集团特朗普对进口汽车加征25%关税，中国车企该如何应对？

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老客代表换车或增购的汽车消费人群，新客代表第一次购车的消费人群，随着汽车以旧换新和老车批量进入淘汰期，汽车市场迎来两大变化：一是老客取代新客成为购车主力。汽车市场正从增量转向存量阶段，老客(换车/增购人群)占比持续攀升。2016年新客占70%，但2023年老客购车比例已达56%，在2024年以旧换新政策推动下，预计这一比例将增至60%，标志着老客成为需求核心。二是品牌忠诚度下降，车企运营能力不足。老客更倾向选择新品牌，90%对其他品牌有意向，59%明确不再回购原品牌。尽管车企可通过APP、客服等触点触达老客，但多数仍依赖简单售后回访，缺乏系统性用户运营机制，导致数据价值挖掘不足、客户留存困难，与加速迭代的产品策略形成矛盾。

通过数据资产沉淀，车企可以掌握更丰富的用户标签，实现用户标签数量从20到500的跃迁，例如当行业内普遍以“购车周期”为用户分层打标时，多维用户标签可以帮助车企了解到“用户兴趣”，让车企的营销动作变得更精准。这一过程可以在保护用户信息的前提下完成，在瓴羊和汽车之家的联合解决方案中，针对用户数据的隐私问题，可以通过加密计算实现“数据不出域”的安全协作。

除了在线索端实现精细化识别，数字化可以让车企在营销资源的匹配上更加智能。例如进一步对销售人员综合评分，可以将更高质量线索给到与客户沟通意愿高的销售。某车企通过线索与销售的高效匹配将线索转化率提升超过30%。同样作为营销资源的门店陈设，也可以实现与消费者的智能匹配，例如利用定位技术和数据分析工具，分析各区域的吸引力和客户关注度，并通过热力图呈现，帮助车企优化门店布局，提升重点车型的转化效果。

2025年，当 AI和开源成为各行业的新关键词，汽车行业将持续加速数字化转型，进一步渗透、贯穿营销链条。例如在线索管理与转化阶段，AI技术将贯穿潜客触达至成交全链路，为线索分层分级，实现资源和高潜力线索的最优分配，这背后需要数据通路的建设，同时隐私计算等数字化技术也确保了 AI应用数据的安全合规。这场变革恰如硬币两面：一面是数字化与 AI大模型赋予的动力，另一面是组织惯性织就的阻力。谁能率先打破部门墙、构建数据驱动的敏捷体系九游会集团，谁就能在汽车营销下半场赢得入场券。

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