瓴羊智能数据要素案例
该数据要素项目案例由瓴羊智能投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2024数据要素产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
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随着互联网技术和大数据的飞速发展，汽车销售行业正经历深刻变革。消费者的数字化足迹，从搜索信息、对比选择到购车决策，为行业提供了丰富的线索资源。然而，面对海量数据和复杂市场环境，如何高效识别高质量线索成为一大挑战。
在此背景下，数据要素成为汽车行业挖掘潜力线索、建立运营策略的关键。然而，鉴于汽车行业高客单价和产品力同质性的特点，线索保护至关重要。为此，汽车之家和阿里巴巴旗下的数据服务商瓴羊展开合作，旨在通过安全合规的方式打破数据孤岛，实现跨平台的数据流通与融合，以帮助车企精准锁定潜在客户群体。
近期，国家数据局发布的《关于促进企业数据资源开发利用的意见（征求意见稿）》中明确提出：鼓励企业采用数据空间、区块链、隐私计算、匿名化等技术模式，以促进数据安全流动和高效利用。于是本案例提出一种创新方案，采用瓴羊港上的隐私计算匿踪查询技术，结合汽车之家数据和瓴羊数据能力进行线索保护的匿踪查询，并通过智能算法全面剖析潜在线索，科学评判客群购买意向，提升转化率。
时间周期：
项目开始时间：2024年4月1号
项目完结时间：2025年4月1号
数据要素价值需求
1. 明确场景业务目标：数据要素驱动潜客评估
汽车之家希望通过数据能力赋能其平台上的车企从海量留资线索中甄选购车意向度高的潜客，并通过阶段性购车潜力分层，对不同级别的潜客采取不同的营销策略。同时，汽车之家非常注重保护其自有数据的隐私性，平台数据作为核心资产，不希望第三方数据源直接接触或了解其数据信息。因此，如何利用数据要素，在确保数据安全的前提下，赋能车企客户成为亟待解决的问题。
2. 选择合适的数据源：数据要素的合规获取与整合
为了实现业务目标，汽车之家需要找到合规且拥有丰富数据源的数据服务商。在本场景下，车企需要能够判断用户群体购车潜力的数据源。瓴羊一方凭借其强大的数据处理和分析能力，以及其数据来源和应用的合规性，成为本场景下的关键数据源。通过与瓴羊一方的合作，汽车之家能够合规地获取所需的数据要素，为后续的数据加工和模型训练提供有力支持。
3. 实现安全的数据流通：数据要素的隐私保护
为了确保数据流通过程中的隐私安全，汽车之家选择了瓴羊港作为数据流通平台。瓴羊港基于隐私计算匿踪查询技术，在汽车之家和瓴羊侧分别部署计算节点。在双方数据不出域的情况下，通过加密计算实现双方数据的融合和处理，最终共享处理结果。这一过程中，双方原始数据均得到严格保护，不会泄漏给任何一方，从而确保了数据要素的隐私性和安全性。
4. 数据加工与模型训练：数据要素的高效利用
基于历史数据和机器学习算法，瓴羊开发出线索评级模型，用于高效选定高潜人群。该模型充分利用了数据要素中的信息，对车企线索进行打分评级。通过这一数据加工过程，汽车之家能够实现对潜客的精准评估，为车企客户提供有价值的线索信息，从而助力车企实现营销目标的精准达成。
面临挑战
1. 数据质量与准确性挑战
1）数据真实性：在获取用户留资线索时，车企可能面临数据真实性的问题。由于数据来源的多样性，部分线索可能存在虚假或误导性信息，这增加了车企筛选和验证线索的难度。
2）数据完整性：用户留资线索往往包含多个维度的信息，然而，在实际操作中，部分线索可能因信息填写不完整或缺失关键信息而导致其价值降低。
3）数据时效性：用户购车意向可能随时间发生变化，而车企在获取线索时可能面临数据时效性的问题。过时或无效的线索不仅浪费了车企的营销资源，还可能误导营销策略的制定。
2. 数据处理与分析能力挑战
1）数据整合：车企在挖掘增量线索时，需要整合来自多个渠道和系统的数据。然而，由于数据格式、标准和质量的不同，数据整合过程可能面临较大困难。
2）数据孤岛：由于一方数据有限，没有三方数据的联合分析，车企面临数据挖掘能力不足的问题，导致无法从数据中提取出有用的信息和洞察。
3. 数据安全与隐私保护挑战
数据隐私保护：在挖掘增量线索的过程中，车企需要处理大量用户群体数据。这些数据一旦泄露或被滥用，将对用户隐私和车企声誉造成严重损害。如何在确保数据安全的前提下有效利用数据，成为车企需要解决的重要问题。
4. 数据驱动营销策略的挑战
营销策略制定：基于数据的营销策略制定需要车企具备强大的数据分析技术。然而，由于数据复杂性和算法技术的限制。车企可能难以制定出精准有效的营销策略。
数据处理
1. 数据类型丰富，聚焦购车潜力评估
汽车之家为了精准评估潜客的购车意向，特别注重数据类型的丰富性。除了自身的平台数据，另外通过与瓴羊一方的合作，获取了多种与购车潜力紧密相关的数据要素，包括但不限于用户群体特征数据（如历史购车记录、浏览车型偏好等）、以及潜在购车意向数据（如留资线索的活跃度、关注车型的类型等）。这些数据要素共同构成了对潜客购车潜力的全面评估体系，为后续的模型训练和数据加工提供了坚实的基础。
2. 数据处理量庞大，高效支撑业务目标
在处理数据量方面，瓴羊港作为数据流通平台，在将汽车之家平台数据和瓴羊侧数据进行加密融合时，其隐私计算匿踪查询技术支持高达10亿级的数据量处理。同时，在线查询方面，瓴羊港隐私计算匿踪查询技术具备千至万级的QPS（每秒查询次数），响应时间保持在毫秒级别，确保了汽车之家能够在短时间内快速响应车企客户的查询需求，从而及时制定和调整营销策略。
应用技术与实施过程
1. 项目实现路径概述
汽车之家与瓴羊携手合作，致力于打破数据孤岛，实现跨平台数据要素的高效流通与深度融合。本项目旨在通过这一合作，赋能车企更高效地挖掘高潜线索，提升营销决策的效率与精准度，进而优化资源配置，全面提升转化效果。
数据要素是本项目实施的基础，包括垂媒平台数据、用户群体特征数据（如历史购车记录、浏览车型偏好等）和潜在购车意向数据（如留资线索的活跃度、关注车型的类型等）。这些数据要素将作为评估潜客购车潜力的关键依据，通过数据加工和模型训练，实现对潜客的精准评估，从而助力车企实现营销目标的精准达成。
2. 数据源的合规获取与整合策略
数据类型的丰富性是本项目成功的关键之一。通过整合汽车之家自身的平台数据和瓴羊一方提供的数据要素，瓴羊构建了涵盖用户群体特征、潜在购车意向等多个维度的评估体系。这一体系能够全面反映潜客的购车潜力和需求，为车企提供有价值的线索信息。数据源均严格遵循《个人信息保护法》及相关法律法规，以保障个人隐私和信息安全。在数据整合过程中，瓴羊采用了数据清洗、数据去重、数据格式统一等预处理技术，确保数据的质量和一致性，为后续的数据加工和模型训练提供坚实的基础。
3. 基于隐私计算的数据流通与安全保护机制
3.1 隐私计算技术选型与应用
为确保数据流通过程中的隐私安全，隐私计算匿踪查询技术作为核心支撑，实现了在双方数据不出域的情况下，通过加密计算实现数据的融合和处理。这一技术有效保障了双方原始数据的安全性和隐私性，避免了数据泄露的风险。
预计算流程
1）本地部署与数据准备
● 本地部署：在汽车之家和瓴羊各自的私有云环境中，分别部署隐私计算节点。这些节点将作为数据处理的核心，负责数据的加密、存储和计算。
● 数据准备：双方分别整理和准备用于线索评级的原始数据。这些数据包括用户群体特征、潜在购车意向等，经过清洗、去重和格式统一等预处理步骤，以确保数据的质量和一致性。
2）数据加密与传输
● 数据加密：采用先进的加密算法对预处理后的数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。加密过程需确保密钥的安全管理，防止泄露。
● 数据传输：加密后的数据通过安全通道传输至各自部署的隐私计算节点上。此过程中需确保传输通道的安全性，防止数据被窃取或篡改。
3) 数据融合与索引构建
● 数据融合：在隐私计算节点的保护下，对汽车之家和瓴羊的数据进行安全融合。融合过程中不暴露原始数据，而是通过加密计算的方式实现数据的互联互通。
● 索引构建：基于融合后的数据，构建高效的数据索引和查询机制。这些索引将用于加速实时查询过程，提高查询效率。
4) 智能算法模型训练
● 特征提取：从融合后的数据中提取关键特征，这些特征将作为智能算法模型的输入。特征提取过程考虑到数据的隐私性和安全性。
● 模型训练：利用提取的特征，结合机器学习和深度学习算法，训练线索评级模型。训练过程中需确保模型的安全性和准确性，防止模型被恶意攻击或泄露。
5) 预计算结果存储
● 将训练好的智能算法模型和部分中间计算结果安全地存储在隐私计算节点上。这些预计算结果将用于加速实时查询过程，提高查询效率。
实时计算流程
1）查询请求接收与解析
● 当车企客户发起线索查询请求时，该请求会被发送至对应的隐私计算节点上。节点对查询请求进行解析，明确查询的具体要求和条件。
2）匿踪查询执行
● 查询匹配：基于解析后的查询要求，隐私计算节点在加密状态下执行查询操作。查询过程中，通过加密计算的方式匹配查询条件与数据索引。
● 结果筛选：根据匹配结果，筛选出符合条件的数据记录。此过程中需确保筛选过程的安全性和隐私性。
3）智能算法应用与评级
● 将筛选出的数据记录输入到预先训练好的智能算法模型中，进行线索价值的实时评估。模型会根据输入数据的特点和市场环境，动态调整线索的评级结果。
● 评级结果会综合考虑多种因素，如用户行为模式、购车意向强度、消费能力等，以全面剖析潜在线索的价值。
4）结果加密与返回
● 对评级结果进行加密处理，确保结果的安全性。加密过程需采用与数据传输相同的加密算法和密钥管理策略。
● 通过安全通道将加密后的结果返回给车企客户。客户可以在保护隐私的前提下查看和使用这些结果，以指导后续的营销和销售活动。
3.2 隐私计算匿踪查询技术详解
瓴羊港的隐私计算匿踪查询技术具有强大的数据处理能力和高效的响应速度。在对汽车之家数据和瓴羊数据进行融合和处理过程中，支持了高达10亿级的数据量处理。同时，在线查询方面，该技术具备千至万级的QPS（每秒查询次数），响应时间保持在毫秒级别，确保了汽车之家能够在短时间内快速响应车企客户的查询需求。
3.3 轻量化部署与快速应用
瓴羊港隐私计算匿踪查询技术的部署过程简便快捷，在1至3天内完成整个系统的安装和配置。这种轻量化部署的设计理念，极大限度地减少了对客户侧系统的干扰，确保了企业能够迅速投入到业务应用中去。通过匿踪查询技术，汽车企业得以在保证用户隐私安全的前提下，对海量线索进行深度分析，识别出关键的市场趋势和潜在客户。
3.4 数据流通与隐私保护平衡
本项目通过瓴羊港的隐私计算匿踪查询技术，实现了数据流通与隐私保护的平衡。在保障汽车之家、客户和瓴羊侧数据安全的前提下，促进了数据的共享和利用，为车企提供了精准、高效的营销服务。这一机制的成功实施，为汽车之家在未来的数据合作中树立了典范。
4. 模型训练：数据要素的高效利用
4.1 线索评级模型的开发与应用
瓴羊数擎基于AI智能算法开发了线索评级模型。该模型充分利用了数据要素中的信息，当企业将用户群线索录入后，通过匿踪查询技术对线索进行加密保护，并开始集中式建模和预测，实现了品牌对潜客的精准评估。
**4.2 **门店优选模型的开发与优化
除了线索评级模型外，瓴羊还开发了门店优选模型。该模型结合车企一方数据，如门店位置、库存情况等，并通过匿踪查询技术对线索进行加密保护，向客户推荐近距离门店，从而优化用户体验并提升线下门店用户到达率。
5. 总结
本项目通过数据要素的合规获取与整合、基于隐私计算的数据流通与安全保护、数据加工与模型训练等关键环节的实施，成功构建了线索评级模型和门店优选模型，为车企提供了精准、高效的营销服务。项目的成功实施不仅提升了汽车之家的数据服务能力，还为车企带来了显著的业务增长和市场竞争优势。
服务效果
汽车之家与瓴羊的携手合作，通过隐私计算匿踪查询技术，实现了多元数据的安全流通，为汽车行业挖掘增量线索开辟了全新路径。这一创新方案不仅强调了数据要素在现代营销中的重要性，更展示了数据流通如何为车企带来前所未有的增长机遇。
数据要素驱动，高潜线索占比飙升
在汽车之家平台上，该合作方案成功助力某豪华汽车品牌实现高潜线索占比高达58.5%。这一数据背后，是数据要素的高效整合与利用。通过隐私计算技术，方案在保护用户隐私的同时，成功捕捉了潜在客户群体的购车意向，为车企提供了高质量的线索基础。与低分线索相比，这些高分线索的到店率高出237%，充分证明了数据要素在提升销售转化效率方面的巨大潜力。
数据流通赋能，门店推荐精准高效
此外，方案中的门店优选模型通过数据流通，实现了对客户自选最近门店与推荐门店的高度匹配。重合度达到77%，城市准确率更是高达90%。这一成果不仅增强了数据的可靠性和实用性，更体现了数据流通在优化客户体验、提升服务效率方面的独特价值。
精细化运营结合，到店率显著提升
结合品牌的精细化运营策略，到店率进一步提升了超过30%。这一显著增长，是数据驱动运营模式与车企管理决策深度融合的结果。车企管理层能够依据真实数据，更敏捷地洞察市场变化，做出科学决策，从而显著提高投资回报率。
相关企业介绍
·****汽车之家
汽车之家成立于2005年，是中国领先的汽车互联网平台，为消费者提供优质的汽车消费和汽车生活服务。汽车之家致力于通过产品服务、数据技术、生态规则和资源为用户和客户赋能，建设“车媒体、车电商、车金融、车生活”四个圈，从“基于内容的垂直领域公司”转型升级为“基于数据技术的‘汽车’公司”。
·****瓴羊智能
瓴羊智能科技有限公司是阿里巴巴全资子公司，主营数据要素服务。瓴羊提供一整套数字化产品和服务，涵盖数据生产、数据消费以及数据流通等三大环节。帮助企业有效利用数据资源，促进数据与企业实际经营的深度融合，赋能企业增长和数字化转型。瓴羊已服务了上百家知名企业和众多中小企业的数字化建设，如一汽红旗、星巴克、自然堂、极氪、乔丹、中国移动和中海油等，覆盖零售、汽车与制造、互联网、金融等多个行业。
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