实际上，即使是特斯拉这样的先行者，还处于积累数据的第一阶段。但是真正建立数据中台来发挥第一方数据真正的价值，还需要一段时间，这不仅仅是汽车行业的问题，是一个全行业所面临的问题。这个工程很庞大，上升到公司战略层面，抛开技术和外部条件，还需要高层甚至CEO直接来决策和推动，内部沟通成本极其大，需要去沟通整合各个部门各个端口的数据。

随着数据分析能力的提高，预测分析正演化为一种有力的工具，可以大大提升预测效率以及运营效果。数据在汽车行业的运用，集中体现在对汽车生产制造、销售和售后服务三个领域，大数据营销的本质是影响目标消费者购买前的心理路径。

汽车制造商可以从大量的客户数据中发现，特定客户群对哪些产品或服务感兴趣，进而提供个性化和量身定制的方案，提高销量。但挑战在于，汽车制造商是否能玩转这些海量的知识和经验数据、同时做好数据监测、把控信息安全问题。

大数据的落地应用，将继续从根本上推进汽车营销人员角色的演变，逐渐向零售、电信和银行业的营销人员靠拢。营销人员在考虑通过数据分析加强营销策略时，可以扮演四个主要角色：客户体验的拥护者、成长和创新管理员、营销设计师及高效营销运营与投资的推动者。

目前来看，4S店从线上获取线索的成本越来越高。汽车经销商首先需要整合并打通销售线索来源渠道，为了减少人工，在销售人员沟通之前，可以利用智能机器人外呼，进行初步筛选，之后对于有效线索进行人工联系，并为客户建档，录入相关信息。此后，客户信息将在销售、售后过程中得以补充，使用户画像越发清晰，有针对性的提供产品及服务，提升客户体验。汽车经销商建立起自己的数据中台来整合管理数据，挖掘更多的数据应用场景，摆脱媒体推荐的碎片化，360度洞察消费者的行为轨迹。

除此之外，面对汽车行业日益激烈的市场竞争，不仅获取新客户越来越难，老客户转化率也越来越低，汽车销售维修店的客户流失率在逐年提升。如何提高老客户转化率无疑成为影响店面业绩的重要因素。想淡季不淡，只能依靠老客户转介绍，这就需要搭建店面自身流量池。

建立自身流量池，就像挖池塘，需要不断向池塘提供养护，甚至要不断加深池塘，实现自动聚水等功能，来让池塘的鱼实现自我成长的过程。而店面要建的流量池，就是以客户为核心的流量池，让客户聚集到流量池，经过培养、裂变等方式，产生更多的客户。