最近在和一些汽车电商相关的朋友交流时，常有人会提到阿里妈妈在去年12月TC大会上发布的CABI报告（全称《CABI中国汽车消费车主洞察报告2014Q4》）。并且，根据内部同事的反馈，在发布这份报告后，不少国内国际的汽车品牌，都由高管带队到阿里寻求合作。

作为一个长期关注汽车电商的爱好者，怎么能忽略发生在眼皮底下的好故事呢？因此，我就找到了CABI报告的出品方——阿里妈妈品效国际策划团队的法然同学，聊了聊CABI报告的出炉始末。

从和法然的聊天中，我的认知用一句话来总结就是：

营销的玩法正在发生改变。

简单而言，我自己有一条基本认知是，一个品牌要发展，在0-1阶段靠产品，1-10阶段靠口碑，10-100阶段靠营销，而要成为千里挑一的品牌，则必须比所有竞争者都更懂消费者。

然而，我们可以看到，因为媒体的碎片化，因为消费者开始主动选择适合自己的内容和商品，不再被动接受推送信息，传统的消费者洞察方式正在受到剧烈挑战：

以下段落引用自上一篇《移动时代需要新的消费者沟通策略》

过去的消费者洞察，通常都基于人口统计学指标和抽样调研方式：

（1）用人口统计学指标对人群进行细分；
（2）用抽样调研的方式，后知性地洞察细分人群的变化：如品牌忠诚度的提升。因为纬度单一，也因为是事后调研，所以在面对移动互联网时代消费者需求迅速变化的时候，传统方式就显得力不从心。

而以大数据应用为基础的消费者洞察，已经开始大大变革这个行业：

（1）以行为、时间、空间三种纬度，构建个体洞察；
（2）以不间断、即时性的数据，捕捉最恰当的营销场景；
（3）以群体的需求趋势，预测个体的需求走势。

CABI报告就诞生在这种背景之下。某种意义上，它是阿里大数据落地的号角，让我们看看这个号角是怎么出现并落地的吧。

以下为聊天纪录：（Q：何夕 F：法然）

缘起互联网汽车

Q：怎么会想到去做这样一份报告？

F：之前阿里巴巴和上汽不是签了一份互联网汽车协议嘛。但是，未来的互联网汽车到底要做成什么样子的？什么消费者会关注？消费者会有哪些需求？这都需要做前期的消费者洞察。为此，高德之前与阿里巴巴数据平台（CDO）也进行过相关的数据合作。 但数据有了， 怎么能利用数据更好的结合客户的营销需求进行消费者洞察？ 因此找到了阿里妈妈，我们提出全网全链路大数据应用思路。经过跨地域、跨公司、跨部门的协作，在上汽和阿里的共同努力下，中国首个全网全链路大数据汽车消费者洞察报告就这样开始了。

Q：任务的目标是什么？为什么要叫CABI？

F：CABI的概念是高德副总裁周频率先提出的，目标是在12月的TC大会上发布。这次报告融入了大量的上汽车主数据，首次打通了车主数据的营销闭环，但这仅是一个开始，我们希望利用阿里巴巴大数据最终帮助更多车厂还原车主生活，解决车厂营销之痛！

大家都知道消费者洞察对于车企的重要性， 原有消费者研究主要依赖样本研究， 但那就好象冰山上的一角，被消费者遗忘的、忽略的、甚至是不经意的重要信息，现在可以用全息大数据还原。我们想看看，基于全息大数据帮助还原消费者的人、车、生活，能从哪些维度发现对于营销至关重要的亮点？在购车的环节中，交易链路是如何构成的？比如说，一些关键的时间节点、地点、消费者关注的内容、获取信息的媒体、会产生哪些关联消费，等等；

Q：我很想知道，最终结果如何？有没有特别出彩的地方？

F：引用TC大会主席的评价“阿里巴巴的全息大数据很恐怖”，一个新的营销时代的开始了。展现了阿里巴巴大数据对于消费者洞察的威力，为了车企利用阿里巴巴的全息大数据驱动营销提供了有价值的参考和信心。

出彩的当然有，比如，地理位置分析：数据扩展到三维空间，通过大数据发现几线的城市是主力市场？哪个产品在哪个大区、城市、区县受欢迎？甚至开4S店应该选择靠近哪个商圈或者小区？哪个小区用户最为集中？哪几个公交车站的广告牌目标用户更为集中……在系统中，这些数据随时根据需求与其他的用户指标、竞争情况、产品型号等进行交叉分析。

再比如“时光可逆”：数据进一步扩展到四维时空，作为车主，如何开始关注、查询和判断；又在哪里、何时发生，以了解其购买前、中、后的全链路。这种数据的时光可逆性， 更好的支持全链路、全触点（全网媒体投放）及时间节点的研究。来分析消费者关注的内容、购买的意向、喜爱的车型等等。

Q：“时光可逆”能不能举个例子？

F：比如说某个车型，我们通过数据分析发现，它的主要消费者大多在6个月前关注家装、家电，可能就是在新房装修阶段；3个月前，开始购买新婚的床上用品——那么它的主要消费群体很可能是要结婚，买车是用于新婚。

基于全网数据的全链路，我们就能知道消费者在什么时候开始关注，什么时候查询，什么时候下判断，以及在哪里、何时发生，通过对消费者触点的管理，就能预测消费者的下一步。

第一次打通了全网大数据

Q：听起来很厉害，不过，这真的能够改写营销的进程么？为什么这么说？

F：噢，那是因为CABI报告开创了很多第一。恩，具体到应用层面来说是三个第一吧。

我们第一次打通了阿里生态圈的所有BU和合作伙伴的数据，你能想到的，比如高德、微博、UC啥的，基本都有吧；第一次打通了阿里大数据和全网大数据，比如说上汽的数据、天气数据、全网数据等等；还有一个可能比较抽象，就是我们第一次把消费者还原成了“人”，把营销推广还原成了“生活”。

Q：前两个还好理解，最后一个表示理解无能。

F：哈哈，我一步步解释给你听。首先，你看过去消费者洞察的维度是什么——目的、动机、态度、选择、评价、购物、行为、决策过程……但这是把人切片放显微镜下看了。

现实生活中，人的维度是非常丰富和多元的，而且是和生活有联系的：你喜欢什么？喜欢桌上的这个东西，还是那个东西？喜欢去哪？为什么想买这本书？你喜欢听什么歌？等等等等。这种丰富的维度和生活关联在一起，比如说你现在决定要买这个东西，但是可能你是一年前开始关注，然后经过陆续的查询，最后才下判断说，好，我要买这个东西。从数据的维度来说，这中间有大量的数据连接和整合。

以阿里妈妈为例，要建立人和生活的连接，我们需要整合内部数据源（淘宝、天猫、支付宝、聚划算、淘点点、淘宝旅行……）、对接全网（高德导航、虾米、新浪微博、友盟、UC浏览器、快的、优酷……）、吸入外部数据（第一方品牌客户、第二方代理商、第三方数据研究和开发），如此，我们才可能还原人和生活的联系，从而针对性的向消费者推荐商品和服务。

而且，这条路径是完整的，这在过去也无法实现，只有在阿里的平台上才有：从曝光、认知、兴趣、转化到购买的全过程都可以被还原。比如说，哪个产品在哪个城市哪个小区受欢迎？这个问题过去是无法回答的，但现在我们通过大数据就可以还原这中间的关联。

Q：那我是不是可以这么理解，阿里妈妈和其他平台的不同就在于，我们的路径（footprint）是完整的。比如说，以前我在优酷上看到明星的一双鞋子，我必须跳到百度或者淘宝上搜索“××明星同款鞋”，这中间数据连接就断掉了；但是现在优酷和阿里合作之后，数据链路就打通了，这种路径就会被纪录下来，并且被还原成消费者的属性？

F：非常正确，这种完整的用户行为路径还原，我们叫闭环营销。到目前为止，阿里妈妈已经拥有超过4亿个活跃用户，全网能做到80%左右的匹配，这是我们能够出品CABI报告的基础。

全息大数据更懂消费者

Q：原来如此。那回到CABI报告上来，我们整个操作过程是怎么样的？

F：整个过程大概可以分成三个环节。噢，在说这个之前，我得先跟你分享下整个报告的消费者行为模型，这是我们研究报告的基础。

Q：好呀，我对这种模型都挺感兴趣的。

F：这个消费者行为模型，被我们命名叫G-ALIBA模型，这是消费数据全链路还原的基础。第一个A是Attetion（注意），我们叫看；L是Like（喜欢），我们叫挑；I是Investicate（调查），我们叫查；B是Buying（购买），我们叫买；第二个A是Amplify（扩展），我们叫享，分享的享。

ALIBA就是一个消费者网络购物的全过程：看、挑、查、买、享。但是整个模型的核心是G，也就是Guang（逛），这是网络消费者的核心特点。在经过这么多年网络购物之后，消费者已经对网络非常熟悉，我们通过大量的数据和研究发现，用户“逛”网络是个显著特征，这和传统的逛街其实没有什么两样，不过逛法不一样。

在网上，人们的行为更具有随机性和碎片性，搜集信息都通过网络完成，人们在网上对比、评论、搜索、询价、采购，以及参与企业的推广活动，这整个过程完全不同于传统消费者模型的单线链条。

事实上，看、挑、查、买、享，五个主要行为之间，并没有先后的承继关系，你在网上，看了之后可能马上买，也可能还要挑一下，查查信息；也可能你是看到别人分享的内容才购买；或者是产生兴趣了，挑了就买。这五个行为之间，在网上随时都发生了连接，这种连接我们统一称为“逛”。

Q：大致上明白了，再说说CABI报告。

F：我们把建立在全域、全屏、全网之上的发生的所有应用，都称为全息大数据。在CABI报告中，我们运用的是全息大数据其中一个关键要素——地理位置。

首先，我们把上汽数据和阿里数据连接后，先去发掘数据本身的价值。比如说住宅维度，我们就会发现一线城市和二、三线城市之间的汽车购买人群住的小区有挺大差别的，可能后者要更高端，一些具体住宅维度区分下去可能都有不同。也就是说，基于地理位置的客户是有层级的，不同地区要区别对待，这就避免了传统一套营销方案打天下的毛病。

其次，我们把上汽数据上线之后，一方面就可以帮上汽做“时光可逆”分析，另一方面，也可以基于人群特征做近似放大，从而找到更多的潜在消费者。这就界定了营销推广针对的人群。

最后，我们还可以看看位置的变化。比如说从位置来看，这段时间这群人离开了经常出现的地方，而是去了更远的地方，那他们就可能出去旅游了，那么，我们的营销方案是不是也应该针对性的做调整？这就界定了营销推广的时间。

因为这次报告并没有涉及到用这些消费者洞察结合平台做推广，所以到洞察这一步就完成了。如果说可以利用程序化方式进行分层、分地、分时的投放，那么还可以用实时反馈数据来优化整个消费者洞察，并进而优化营销策略和渠道，带来新的营销机会。

Q：哇塞，我迫不及待地想看到实际案例了。如果，我是说以后，主机厂要和阿里妈妈再有类似合作，他们要提供什么东西呢？

F：其实只要提供1）一定量级的第一方数据就可以了，比如说之前有品牌就提供了车展上收集的意向用户的联系方式，不过，最好能再提供2）曾经做过的消费者研究分析和报告（消费者理解）以及3）市场营销策略和市场定位（传播的规划），这样我们才能有的放矢嘛。

Q：好的，我明白了，多谢法然。

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附：CABI报告释义

CABI，全称China Auto Buyer Insight，中国汽车消费车主洞察报告。2014年12月发布的这份CABI报告，是历史上首次电商大数据和汽车整车厂CRM数据融合后的产物，也是阿里巴巴集团与上汽集团合作的互联网汽车项目的第一个成果。

报告中基于上汽集团荣威的三款车型，还原了分布在全国不同城市不同车主的人与生活，通过数据精准还原了同一车型品牌背后包括一、二、三线城市车主用户的真实生活状态。

这次报告在阿里内部跨越了阿里妈妈、CDO（阿里巴巴数据平台）、天猫汽车、淘宝汽车和高德汽车等部门，以阿里巴巴全息大数据为基础，将上汽数据与之匹配产生的CABI消费者洞察呈现给汽车行业。这种跨界数据整合与交叉分析使得汽车整车企业对自身全系列车型频谱用户有前所未有的深度全景洞察，为汽车品牌提供更好的了解市场竞争和消费者洞察，精准触达用户并转化实现销售的能力。

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