ZD至顶网软件频道消息:随着中国经济进入新常态,过去几年保持高速发展的汽车行业面临增长放缓,竞争日益激烈的局面,而消费者身处这样一个经济低迷而快节奏的时代,其购买决策窗口期变短,多数人从萌生购车想法到成交提车的时间往往不足3个月,变得愈发令人难以琢磨。这些都预示着车企需要在研发、制造、营销、售后等环节进行变革,才能在竞争中稳步发展,立于不败之地。具体到营销层面,可借助CMP汽车解决方案洞察消费者心意,更好地与之互动,释放营销新势能。
2月28日,国双副总裁张继生在“关键洞察——2017年国双数据报告发布会”上,深入浅出地介绍了这套科学的CMP汽车营销解决方案。这是国双依托长久以来服务上汽大众、克莱斯勒、北京现代等知名汽车企业的丰富经验,结合大数据处理和数字营销方面的领先技术,推出的全新整合消费者洞察(Consumer)、媒体决策(Media)和平台优化(Platform)的CMP汽车营销解决方案。而只有通过以人为本、以消费者洞察为核心的数据分析,才能真实释放车企的营销动能,促成一次次有温度、直达人心的服务体验。
张继生指出, 运用国双自主研发的大数据平台GDMP(Gridsum Data Management Platform), CMP汽车营销解决方案优异地整合与分析来自各方的数据,帮助车企智能洞察消费者的兴趣喜好,在了解消费者兴趣爱好的基础上,借助国双领先的媒体决策沙盘帮助车企优选投放媒体,并加以精细化管理。最后,通过优化车企自有平台如官网页面、电商平台页面来降低潜在用户的流失率,同时依托国双的销售线索转化模型真正帮助车企实现销量的增长。
具体说来,首先,需要智能洞察汽车消费者需求。传统的调研方法主要通过抽样问卷来获取汽车消费者的购车意愿和喜好,不仅费时费力,而且消费者往往碍于情面所填问卷并不能真实反映个人需求。而国双的大数据平台可以承载多维度的数据对接,真正意义打通车企线上与线下的数据生态链,不仅可以标签化一群人,还可以为车企精准到单一目标的用户画像。同时通过领先的数据分析技术,帮助车企建立全渠道消费者互动业务建模,智能分析消费者数据,提升营销效率。
其次,需要精细化管理媒体投放。随着移动互联网时代的来临,消费者的信息来源和内容越发碎片化,每个消费者接受信息的习惯截然不同,这导致车企花费了高昂的广告费用,却无法触及目标受众的尴尬局面。对此,国双改变传统媒体投放按资源购买的方式,转而通过技术回溯精准人群的触媒习惯,更进一步优化DSP精准投放,帮助车企甄选最适合的媒体,从而提升转化率和ROI,而对于那些未成为leads的消费者,国双也会依托GDMP大数据平台及相关技术帮助车企进行再营销,最终助力品牌主实现销量的提升。对于当前深受品牌主喜爱的微信朋友圈广告和H5营销,国双也根据车企的营销目标为其制定合理KPI,通过对活动页、图文页、竞品的监测分析,定向目标用户并建立微信用户管理体系,助力车企制定更好的微信营销解决方案,同时根据后续的营销效果,不断优化KPI, 最终帮助车企提升微信营销效率。
最后,需要优化车企自有平台,发挥营销收口的价值。通常大部分汽车消费者购车时,仍然会通过车企投放的广告去访问车企官网、APP及网上商城了解相关信息,有些人会留下个人信息;随后呼叫中心会拨打电话邀请消费者去4S店试驾,最后完成交易。国双通过数据分析技术对这三大关键环节进行优化,让每个环节的转化效率发挥到最大,最终帮助车企从线上广告投放到咨询电话,到线下购车,打通了完整的CRM数据链,其中某汽车客户在国双的帮助下,用了9个月的时间几乎完成全年的到店目标。
张继生表示,国双自2005年成立以来就一直在数据领域深耕,这11年来,服务过上汽大众、克莱斯勒、北京现代等知名汽车厂商,在与他们日常交流沟通中,我们发现车企对大数据在营销端的应用非常前沿和创新。基于此,国双特别成立汽车事业部,此次发布的CMP汽车营销解决方案即是国双汽车事业部的首次练兵,未来还会针对不同企业的不同车型以及营销场景提供对应的解决方案和咨询服务。他指出,汽车事业部是一块“试验田”,后续将在教育、金融、快消、旅游等领域陆续重点布局,帮助更多品牌主的营销部门由成本中心转化为利润中心。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。