越来越对的车企与4S店面对销售滞涨问题，所以选择通过的大数据营销去目标用户人群进行营销。那么，车企与4S店在实际中是如何通过依托于TalkingData的人本数据是如何进行精准营销的呢？

背景：数据三重门

从2012年至今，TalkingData积累了大量在移动互联网侧的、非隐私的人本数据。这其中包含了人物姿态、运营商、线下位置等等信息。我们将这些数据标签化，还原成用户日常使用场景，将之利用于房地产、金融理财等营销场景。

在这些场景之上，通过ID graph技术及数据体系，TalkingData实现在不同设备之间的数据打通。TalkingData实现了从数据到场景，再到设备，再到与人的链接。真正实现了人本数据的闭环。

TalkingData根据以往丰富的行业经验，建立了特有的TalkingData三重门理论。

交易门

在交易门里，atv，保存的都是交易数据或日志，基本以“事后”数据为主。即客户的交易行为（买卖、刷卡、查询、投诉等）通过企业内部的生产作业系统记录留存。但对于地产交易这种低频次、高门槛的特性，你很难基于历史数据，来定位你的客户群体。很多时候就是基于对历史交易数据的分析+行业专家拍脑袋的理论支持，去进行营销推荐，但触达效果很低。

交互门

交互门里的数据，并不是传统的交易数据，而是没有发生交易，但是发生了交互的行为数据，可能是某些客户，他用APP浏览了你的产品但没有购买、或者来到的你的4S门店，但并没有发生交易。其特点是以用户与企业的各种交互行为数据为主，数据本身代表了客户的行为，如位置、点击、浏览、企业App内的操作行为、企业线下实体内的行为（购物中心内的到店足迹）等。这些交互数据和交易门的数据打通，体现数据价值。

公开市场门

最后，除了和企业相关的用户交互数据外，还有公开市场门的数据，以可以辅助企业决策。

汽车企业数据应用的三重门

客户在一个开放市场中的各种行为数据，其本身往往并不直接与企业的业务相关，但是对这些数据的获取和分析可以很大程度上辅助企业业务的开展，如移动App的数据、社交数据、微信微博的舆情数据、品牌偏好数据、职住娱位置聚集和迁徙数据、区块内人群消费能力数据、观影偏好数据等等。

TalkingData在运营数据方面的核心理念，就是如何穿越中间的这个交易墙，去运营所有的数据。广告触达即开始经营。客户在在APP上浏览了你公司推送的广告，在脑中留下你公司的印象，这就是第一个触点。你对客户的数据分析，今天已经可以从这一点来经营，你为何要等到他和你做交易之后才做？

车企在整个营销流程会留存无数的数据。自然记录收集数据是企业所有业务的副产品，仅仅是因为企业需要处理好自身的业务；主动运营数据，需要靠主动运营才能获取。从经营模式上，两者完全不同的。不仅仅是把数据存下来，还需要结合自己的场景，atv，来使用这些数据。

整个数据流程从TalkingData的角度来讲，就是理念上的变化。TalkingData将TPU运营（T：Traffic流量；P：Product产品；U：User用户）与3A3R整合在一起，结合数据三重门的数据运营特点，来帮助客户通过数据运营、平台建设来完成这一过程。通过持续的运营，帮助企业扩充自己的数据资产。

我们把整个数据运营流程，用永动机的概念去诠释。所有的数据，获取、驯养、积累是一种永动的闭环，不断的在迭代。根据业务需求来获取所需的数据，进而将数据打通。

整个营销方案的核心是洞察我们的客户，挖掘高价值客户。制定有效的营销策略，获取新客，运营老客。

汽车企业数据应用场景