如下是她的演讲实录：
首先非常荣幸能够跟大家分享一下作为一个互联网从业者，尤其是汽车领域的互联网从业者，过去这几年看到的时代变迁，和未来的变化。跟大家探讨一下互联网下半场到底应该怎么样形成一个生态？怎么样才能够愉快地玩耍？
首先回顾一下整个消费时代的变迁。最早叫货架时代，货架时代的特点是供小于求。那可能在货架时代，消费者有大量需求，但是拿不到更好的商品。可能再早期的时候70年代、80年代就是一个小店铺，有货就是王道。哪怕过去的老三件，电视、冰箱，能够拿到货的就控制了整个话语权。从消费者的角度来讲，货架时代可定义成一个刚需性的时代，对于消费者来说是求货若渴的时代。
根据消费者的需求往前推进，到了超市时代，可定义成发现型，就是所见即所得。这时候消费者对商品的需求基本得到了满足，货品已经琳琅满目了，但是眼花缭乱，没有更多的信息、没有人来做推荐，我们不知道到底什么商品适合自己、什么不适合，我们只能购买，通过在超市里看到的商品买回家去试。在超市时代，是一个发现型的时代，对于消费者来讲满足了基本的商品需求。
时代进化到了所谓的电商时代，定义成推荐型的时代。推荐型时代的特点是开始有了所谓的算法，根据消费者的浏览习惯、猜消费者喜欢什么，给他做推荐。我们进入到电商时代的推荐型阶段。
到了当下，我们进入到了社交时代，社交时代消费者开始有了更多的个性彰显的需求，有价值主张表现的需求。他不需要你来猜我喜欢什么，更多的是理性的，我要知道我自己想表达的是什么，更多的是情绪化的，在碎片能够触达到我的那个瞬间，我的情绪和你产生了共鸣，你的观点能够影响得到我。但如果你的情绪跟我的情绪达不成共鸣的时候，对不起你说的所有东西，不管你是大V还是KOL，跟我都没有半毛钱关系。
随着时代的变迁整个汽车的消费渠道其实也一样在不停发生变化，早期汽车消费从汽车的买和卖来讲，都是传统的线下店、4S店、二网三网经销商，二手车卖场，养车用车的时候在汽车修理店，到了需要贷款保险的时候也一样通过线下门店。后来有了互联网，开始有了各种各样的新兴商业模式，有了汽车电商，有了从线上的资讯浏览引导到线下的交易闭环，开始有了基本的二手车平台，有了各种各样的拍卖平台、C2C平台、C2B平台，开始有了保养的新型模式，线上集客到线下引导，有了保养的各种各样的新兴的合作伙伴。金融周边的需求都开始有了从线上到线下的，互联网保险、互联网金融，开始有了新兴的服务模式。
后来，开始有了新媒体渠道。跟传统的互联网渠道又不一样，新媒体开始有了更多跟消费者交互的表现形式，新媒体开始有微博这样弱连接的社交，开始有微信这样强连接的社交平台，开始有了小红书、拼多多这样的社交电商平台。同时开始有直播、短视频，抖音、快手所有的渠道媒体阵地都有机会做闭环，都有机会形成一个从前端的流量跟消费者的碎片交互，到达消费者的刹那影响他的情绪，最后形成交易闭环。
对于消费者决策来说，时代在变迁，渠道在变化，影响消费者决策的整个通路也从最早期的线下只有跟他面对面的时候，销售人员或者身边的亲朋好友对他形成第一层的影响，传统媒体单向到达他，电视、报刊、广播是早期的传统媒体，只能是一个方向的触达消费者。
到了我们传统互联网，互联网可定义成传统互联网和新兴互联网。传统互联网阶段，资讯开始有了另一个方向的交互，消费者可以开始主动查询、主动搜索，他可以在基本的资讯平台上、垂直平台上，找到他想看、关心的信息。从传统的单向交互，开始有了消费者的反向交互。
如今，因为有了社交媒体大量广泛的推广，对消费者来讲影响他决策的开始越来越碎片，消费者也开始越来越理性。而我们看更多的现在能够触达消费者的方式，已经很难是某一个单一的流量的通道，而是各种各样的信息的孤岛。消费者也越来越多的圈层，也开始有越来越多的兴趣，在他不同的价值主张的需求里面，可能现在有不同的影响他的方式。
现在的消费者很难用单一的手段去影响他的决策，也很难用铺天盖地的某一种通道快速地影响他所谓的心智占领。全渠道从大流量渠道，到精准的媒体渠道，到互联网的弱社交、强社交的不同方式，到大V的口碑，身边老司机的口碑、数据化的口碑，开始有各种各样的方式都会影响到消费者的决策。
现在的车主人群的结构变化。从一些数据来看，女性车主的崛起是过去这些年一个持续攀升的基础数据表现，存量司机的年龄从早期可能只有炫富的部分人才能够拥有汽车，到现在整个汽车消费者的年龄已经开始持续地下沉，35岁以下的车主已经占了大半壁的江山。还有城市的下沉，已经是大家都看得到的趋势。从拼多多开始，所有人都喜欢一个所谓的小镇青年和五环外的概念。最重要的趋势是存量的变化，挖掘存量市场，不管是汽车客户还是互联网的流量增量都非常困难，而存量的再挖掘、存量用户的价值，怎么才能够有深度体现，这些是我们从业者、所有人都看得到的一些数据变化和趋势，也是我们从业者都在想要去解决的。
基础数据都是大家可以达成共识的，从互联网人的角度来讲，流量真的很困难。我先跟大家简单介绍一下微车，微车其实是移动端的车主服务平台，但是对于我们来说我们其实非常幸运，我们是2013年、2014年在移动端的流量红利期得到了高速增长的一个吃尽了流量红利的公司。因为在那个阶段传统PC端很多企业往移动端转型的时候还没有特别跟上，我们刚好在那个时间窗口用一个基础的工具，其实就是违章查询的一个基础工具，快速在流量期获取了大量流量。在2013年、2014年几乎没有花太多推广费用，但是一年多基础车主用户下载量就超过了1000多万，这样的数据在现在基本上不太可能了，我们要花多少钱，在市场推广上砸多少费用，才有机会获取1000万下载用户？这是我们当初在特殊的时间窗口，很幸运。
但是在持续经营的过程中就会发现流量开始越来越困难，整个行业的流量已经被各种各样的新兴交互方式切割成了碎片。现在前端要去获取流量成本已经非常地高了，不管是交易性的流量还是最基础的前层下载流量，成本都非常非常高。
汽车行业从去年开始出现了销量下滑。到现在所有人都面临困境，我们把它叫做所谓的下半场。不管是汽车行业进入到了存量挖掘的下半场，还是互联网行业进入到了流量瓶颈、存量挖掘、深耕细作的下半场。需要全行业的人一起抱团取暖，挖掘汽车互联网下半场到底能做一些什么样的事情？我们该怎么一起愉快的玩耍呢？
首先从渠道的角度来说，过去所有的汽车客户渠道投放也走过了、经历过了一些阶段。可能从早期的户外媒体的投放或者是传统媒体的投放，到了有PC端的时候，PC端互联网的投放逐步地开始从2014年、2015年走到了移动互联网的投放。从品牌客户的角度来讲，移动端的费用占比开始逐渐越来越高。但是时代变迁，现在又有了新玩法，又开始有了新媒体、社交渠道。从投放的角度来说全渠道占领肯定是毋庸置疑的，因为每一个阵地都不能失。
从移动端来讲互联网的移动端，把基础的一些媒体平台做了一下分类。大的媒体叫曝光型的全媒体平台，比如说门户腾讯、新浪、微博。在这一类曝光型全媒体平台上面到底应该怎么来做投放？到底应该投放全媒体的曝光型媒体还是垂直类的精准平台？垂直类的平台也分了头部媒体、腰部媒体、底部媒体。头部媒体汽车之家等等，这都是汽车行业垂直的头部。腰部媒体，我们把微车定义在中间的腰部，腰部有腰部的价值，头部有头部的价值，到底应该怎么来做策略？
推荐型平台跟社交平台有什么区别？推荐型平台比如淘宝，有很多的信息、有很多的算法都可以让用户留下他的痕迹，然后跟用户之间用推荐来实现完整的闭环。从汽车的整个消费来讲这一类推荐型平台我们应该怎么来投放？
社交型平台，其实本质上微博、微信、小红书也是社交型平台，很多的汽车客户已经在小红书上开自己的帐号，在微博上入驻，这些社交型平台我们到底应该怎么来做策略？本质上这都是整个互联网下半场全行业的人一起带着的命题。
从微车的角度来讲我们在做一些什么样的事情？不管在哪一个平台上面完成投放的策略，本质上都需要有基础的数据支持，有底层的数据挖掘。微车过去这几年积累下来的最大的优势，我们用几种方式在获取数据。
第一种方式用工具换数据，从早期违章的细分工具入口，获取了大量用户的真实人车相关数据。早期为什么会用违章这个入口来做一个移动互联网公司的基础服务？是因为做了大量头脑风暴，我们分析过作为一个汽车人群高频刚需的服务入口都能够有哪些？而以一个创业型公司，在一个特殊的时间窗口，能够以什么样的方式快速获取人群？早期梳理的时候导航肯定是第一层高频刚需，巨头已经做完了。第二层是洗车，对于2013年的移动互联网创业公司来讲，我们不认为它能够做用户的黏性，因为客单价过低。
再往下梳理，停车，高频刚需，但是线下很重，对于互联网公司来讲，我们也很难能快速用有限的资本去做停车大刚需的解决。所以梳理下来刚好在那个时间窗口，违章是我们有空间的，也是靠技术手段能够快速获取用户的，所以我们用违章这样的工具获取了基础用户的数据。我们在持续服务的过程中，把用户数据分成了五大类。第一类静态数据，用各种各样的服务工具都是有机会换回来的，比如说违章，用户要想查违章，他需要给到我相关真实的车辆数据。比如说召回，他需要给到我更进一步、更细化的车型数据。比如说保险做了商改以后，我们会给用户区提供一个所谓的车损估值的工具。就是我们帮用户算，当你发生一个刮蹭事故的时候到底走保险合适，还是走周边的维修店合适。我们帮用户算的时候，他需要给我相关的数据，我们用这一类的工具换回来了很多用户的静态数据。
同时微车有一个功能叫在路上，这个服务只要用户不关掉，我们能够获得用户相关的动态数据。其实我们的商业模式，有了底层的服务，就有横向的流量输出。完成基础的生态闭环，就开始有了各种各样的交易数据。因为用户的基础交易在这里。同时我们跟新车、二手车、保险的合作伙伴，完成基础的流量闭环，相关交易数据也会再沉淀。这类数据定义成消费行为数据。
再往后因为内容开始做黏性，开启了资讯板块，因为有了内容可以看到用户的偏好数据。用户经常浏览哪一类信息，可以给他打标签，可以用户分类。可以知道到底这个用户喜欢看黑科技还是传统网约车，对用户的偏好可以有相应的标签提取和分析
再往后迭代到现在，在存量老司机的板块里面，充分挖掘老司机各种各样的交易信息、需求信息、维修信息。比如前端有一个AI交互识别的入口，当用户发生基础故障的时候他可以拍一张照片给我，用这样一个服务入口帮他出基础解决方案，就可以采集到用户定期不定期维修故障的信息。
同时现在开出口碑的板块，引导老司机留下UGC内容产出，他自己想表达的跟车、车生活相关的信息。这些信息在过去的过程里面积累了2.3个亿的人车相关数据。从静态信息到动态信息，到交易数据、偏好数据，到客观的、主观的产出的口碑数据。有了这些数据可以做一个完整的用户画像。
这边的案例就是基础用户画像，可以知道一个用户到底是男性还是女性？什么样的年龄？开车开的是什么样的？加油加什么样的油？多长时间加一次油？什么时候该保险？什么时候他有换车的需求？一年他有多少次违章？他在产出他自己的口碑内容的时候，他有多少口碑信息、真实的故障率的信息能传递回来？他自己的个人产出感官上面的体验信息能够有一些什么样的基础？这样一个完整的用户画像。
我们研发了大数据智能Matrix系统，截止到现在服务了1.3个亿车主用户。过去微车的标签是车主服务平台，我们所有的核心资产都是存量老司机。曾经一个阶段存量老司机既是优势，也是不足。因为在跟汽车客户打交道的时候，汽车客户有两种视角。一种视角他认为你作为一个存量老司机的平台，我跟你之间能够产生关系的可能在两个方面。一个方面是可能有促销需求的时候你作为一个存量平台，我跟你能够有关系。再一个，售后的时候可能会跟你有关系。但是整个时代迭代到今天，开始到了所谓的互联网下半场，汽车行业的下半场，大家都在挖掘存量的时候。过去积累的资产开始有了不一样的价值，存量老司机从两个方向在挖掘更核心的价值。
存量老司机的换购需求在整个汽车销售市场的占比是持续在增加的。另外因为整个时代迭代到了更理性的决策、更理性的消费，所有的消费者，越来越多的年轻更低的、更理性、更要做自己情绪表达的用户，不关注单向推送的信息，也不关注某一个权威传达的信息，而是身边的真实的口碑的数据，对于潜在消费者的引导开始越来越重。存量老司机真实挖掘出来的评价，不管是对于汽车客户的口碑引导，还是对于消费者的决策引导都忽然出现了一个新的价值。那对于过去积累下来的核心资产，开始有了新的不一样的挖掘。
一方面UGC养车用车过程里面的个人体验的内容产出做标签，来做各方面的数据维度的挖掘。另一方面，用服务来换取客观数据，因为主观数据在分析和判断未来，社交媒体的常规的UGC的数据更多是主观数据，是用户的体验型的数据，用户根据自己的情绪来表达对体验的满足或者不满足、满意或者不满意，是主观数据。
刚才复盘的所有时代标签，再下一个阶段的判断，判断越来越理性的用户会回归到于数据、客观数据口碑的一个理性判断。所以对于微车来讲，围绕着存量老司机， Matrix智能大数据，会从两端来做事情。一端，去挖掘所有存量老司机升级换购的准确标签，能够跟主机厂、汽车客户在存量老司机的投放上完成精准的、各个维度的差异化投放，因为存量老司机积累了多维度的标签。
另一端，会让存量老司机以服务留下他客观数据的口碑价值，同时以UGC的方式留下个人体验型的主观数据。从客观到主观，未来会来构建完整的大数据口碑生态。
我们希望有机会在整个汽车互联网的下半场能做更多的事情，围绕着存量资产、存量老司机，一方面产出他自己升级换购的核心价值，一方面靠数据口碑和个人的主观口碑能够对新兴的准车主完成更精准的消费决策的引导。这是我们目前正在做的事情。
从品效合一的角度来说，我希望未来可以帮助主机厂做各种各样的差异化投放。这个是过去已经实现的，可以对用户、对主机厂根据特定品牌做投放。可以很容易地提取出存量老司机不同的标签，只要有需求可以根据标签提出来所有差异化的用户，按照特定品牌来做投放。
同时可以根据特定的用户特征来做投放，在人群画像的数据里面可以去提取不同的年龄、不同的差异化的城市、不同的兴趣、不同的偏好。根据特殊用好的标签按照偏好去投放，根据特定的口碑引导按照口碑方向做话题、做策略。
从过去跟主机厂客户合作的过程中，对比来说，我们跟大的曝光类媒体的差异是会有更好的互动率，因为精准。我们会有相对更好的ROI产出，因为精准。我们会有更好的活跃，因为有口碑，有老司机对新车主的带动，有老司机相互之间围绕着数据化口碑相对的交互，这是我们目前致力于在做的从汽车互联网的上半场的流量红利到汽车互联网的下半场的存量数据、存量用户的深度挖掘。
