很多行業的市場營銷和分析，數據都起到至關重要的作用，汽車行業尤其如此。本期節目，我們邀請了騰易研究院的周麗君院長，聊聊他的《見微知著》，以及汽車市場數據背后的故事。

以下為本期視頻文字版：

騰易研究院的周麗君，長期從事汽車相關的數據分析和市場趨勢判斷工作，通過大量的田野調研和實地考察，積累了豐富的經驗。他的研究成果對于理解中國汽車市場的變化具有重要意義。

見微知著

汽車市場數據的重要性

我們常說，對于數據的敏感度決定了市場上的成敗。

騰易研究院在每年的車企交流中，都會準備詳盡的數據報告。這些報告匯集了大量線上和線下的調研數據，因此便形成了每年出版兩冊的白皮書《見微知著》。

“我們的部門最寶貴的資源就是數據，”周麗君說，“我們將這些數據整理成書，以便更好地與車企交流。”這本書不僅包含了詳細的市場數據，還深入分析了產業變化和人口結構的變化，對從業者具有重要的指導意義。

周麗君詳細介紹了騰易研究院使用的三套數據來源：

1. 易車大數據：主要用于營銷類數據分析，幫助投放轉化目標客戶。

2. 自有調研數據：通過易車線上問卷調查，每天收集數千份樣本，涵蓋用戶的性別、年齡、生育情況、購車意向等基礎數據。每年積累約五六萬份樣本量，確保數據的廣泛性和準確性。這些數據通過線上優勢得以高效收集，且覆蓋全國范圍，能夠迅速獲取大量反饋。

3. 小樣本量實地調研：研究團隊親自到各個城市進行實地數車，驗證線上數據的準確性。例如，在廣州女性用戶占比的實際調查中，發現線上數據與實際數據存在差異，從而進行復盤和調整。這種實地調研不僅能驗證數據的真實性，還能幫助研究人員保持對行業的敏銳感知。

“任何一個數據都是錯的，或者有錯的可能，”周麗君說，“數據只是工具，最終的決策力和判斷力才是最重要的。”

實例分析

理想L系列和小米SU7（參數丨圖片）

周麗君通過具體案例進一步闡述了他的觀點。例如，理想L系列雖然在早期取得了成功，但在推出純電MPV時卻遭遇了市場冷遇。原因在于，純電車型在多個場景中的適用性不如燃油車，而理想的目標用戶主要是中年家庭用戶，他們更傾向于選擇燃油車或混動車型。

“如果真的懂用戶的話，就不會上純電，”周麗君解釋道，“理想L系列的成功在于它滿足了家庭用戶的多場景需求，而純電車型在這方面仍然存在問題。”

同樣，小米SU7的成功并非完全歸功于雷軍對用戶的深刻理解。最初，這款車的目標用戶是優質青年，但實際銷售數據顯示，核心用戶群體卻是女性，尤其是已婚女性。這表明，像小米這樣市場反應迅速的企業能夠及時調整策略，以滿足不斷變化的用戶需求。

“雷總搞定大叔差點意思，但是搞定小姐姐還是可以的，”周麗君說，“小米SU7的造型設計顏值很高，性價比也很突出，剛好符合老公給老婆買一輛的需求。”

“小米SU7現在月銷量超過2萬輛，有很多女性用戶，尤其是小姐姐小阿姨，最后成了典型的優質女性代步車。小米也迅速反應，推出了新配色——璀璨洋紅，就是針對女性消費者的。”

而問界的情況跟小米有所不同，鴻蒙系賣得好的車，都是賣給大叔型用戶的。余總搞定大叔可以，雷總搞定女孩子可以。 小米和問界兩者之間，是互補的 。

總結與展望

周麗君認為，數據敏感度和實地調研相結合，才能真正把握市場的脈搏。通過多維度的數據分析和實地驗證，企業可以更好地制定產品型譜和競爭策略。未來，隨著中國車市的進一步發展，這種綜合分析方法將變得尤為重要。

“我們希望通過這樣的討論，幫助從業者更好地理解市場變化，做出更精準的決策。”周麗君總結道。

此外，很多傳統車企在制定戰略時，過于依賴傳統的流程和數據，忽視了真實世界的變化，導致他們在市場競爭中逐漸落后。相比之下，新勢力車企，比如小米、華為等，盡管不一定完全了解用戶需求，但他們的快速反應能力和創新精神使他們能夠在短時間內調整策略，抓住市場機會。

“如果我們過于相信傳統的工具、傳統的流程、傳統的數據，其實對真實世界，特別是對未來的發展方案會有誤判。”

通過本期節目，我們希望觀眾能夠更深入地了解汽車市場數據背后的復雜性和重要性，以及如何利用這些數據來指導實際操作和戰略規劃。感謝周麗君院長的精彩分享，下一期節目，我們將與周麗君院長繼續探討更多有趣的話題！

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