作者：白桦（Daniel Birke）、魏安垒（Alexander Will）、赵钊、林婷婷
鸣谢：崔牧云
在中国汽车消费逐渐从增量市场转变为存量市场，造车新势力和本土老牌车企的产品力和品牌力不断提升的大环境下，中国汽车市场的竞争开始进入白热化阶段。2020年初爆发的新冠疫情进一步加剧了市场竞争，这从车企的促销支出调整上可见一斑。从2017年初至2020年中，平均每辆轿车的促销支出上涨了约一倍，SUV则上涨了接近两倍（见图 1）。
进入2021 年以后，虽然消费者需求逐渐趋稳，但由于芯片短缺和供应链中断，中国车企普遍在供应端面临掣肘。这导致国内汽车行业的销售价格虽然保持在相对稳定的区间，但促销支出却在不断下降。通常，下半年是车企促销支出相对较高的时段，然而从 2021 年7月到2022年1月，平均每辆轿车和SUV的促销支出均下降了约27%（见图 1）。
2022年初，尤其是进入3月中旬以后，国内疫情呈快速多发态势，给汽车工业的正常运转带来了巨大的负面冲击。在供应端和需求端都遭受重创的情况下，车企开始重新提高促销支出以提振销量。2022年1月以来，平均每辆汽车的促销支出上涨了约5-6%，尤其在今年3月到4月期间，平均每辆SUV的促销支出增加了15%（见图 1）。
这与2020年疫情初次爆发的情况看似如出一辙，但不同的是，此轮疫情下的市场形势显得更为严峻，主要体现在：1）长春、上海、深圳等汽车工业重镇受疫情影响相继停工停产；2）芯片短缺持续致使汽车供应链承压；3）终端消费者尤其是一线城市消费者对市场的观望，导致短期内产销出现较大波动。
为了快速提振销量，多家车企选择使用最简单直接的方式，那就是加大促销支出
受近几个月来供应链中断、原材料成本上涨以及终端市场需求疲弱的影响，4月份，中国汽车产销量同比分别下降了46.1%和47.6%，为近十年来的同期月度新低。
对此，中央和地方政府出台了一系列促消费、稳增长的政策，以期拉动汽车消费，推动经济回归正常轨道。例如，在 2022年6 月 1 日~12月31日期间，对部分乘用车（单车价格不超过30万元的2.0升及以下排量乘用车）实行购置税减半；开展新能源汽车下乡活动；地方政府出台相应购车补贴政策等。
相关政策颁布后，各大汽车品牌也纷纷推出了购置税减征跟进措施，如购置税补贴、油费补贴、车辆免费保养等现金性和非现金性促销手段。当然，在销售终端，部分经销商在获得购置税减征政策优惠后，已经开始或计划收紧（部分车型的）优惠力度。这也反映出目前市场主体尤其是经销商面临的总体压力较大，以及在应对持续变化的市场环境时，全方位促销支出策略的重要性。
此轮疫情的复苏过程将更为缓慢，今年下半年的销量或将持续承压
近期的刺激政策对于我国汽车市场无疑是一剂强心针。但鉴于本轮疫情的深远影响，我国汽车产业总体面临的压力较大，此次行业复苏的过程预计将会放缓。 我们建议车企做好迎接一场“持久战”而非“闪电战”的准备，并在第三季度开始采用更为谨慎的促销支出策略。我们预计市场竞争将在 2023 年年中之前加剧，究其原因：1）新发布车型的数量自2022 年第三季度开始将显著增加，其中C级、D级和E级车居多（见图 2）；2）各车企或持续加大促销支出力度以挽回今年第二季度损失的销量；3）多项刺激政策可能将于2022年底结束，届时消费者需求可能会有一定程度的下降。
当真正的战役在2022年第三季度打响，中国车企应何去何从？
建立实时促销支出控制塔是当务之急
虽说没有灵丹妙药能解决中国车企面临的所有问题，但优化促销支出确实能为车企带来诸多积极影响。比如，每辆轿车的平均促销支出为2.2万元，SUV为1.7万元，如果车企能够节省5%的支出，那么一家年均销量为10万台的车企就能节约数亿元，大型车企则有望节约数十亿元。
我们认为车企亟需建立起自动化的实时促销支出控制塔，以支持促销策略决策。控制塔应具备实时监控中央和地方市场动态的能力，并整合和综合分析内外部数据，例如销量指标、经销商和车企库存水平、促销支出数据、在各城市的市场份额等。
在短期内，控制塔可以帮助销售和营销团队快速分析不同维度（如型号、地区、经销商等）和颗粒度的市场趋势或异常情况。此外，控制塔也应具备用于辅助领导层决策（如月度和季度政策）的标准化仪表板功能（见图 3）。
诚然，车企竞相提高促销力度导致恶性循环的风险依然存在。但车企应认识到，促销策略的制定不仅要考虑竞争对手的动向，更要确保促销支出策略与消费者的需求相匹配。车企可以向其他行业学习，如酒店、航空公司，甚至是同为低频消费的奢侈品公司，通过考虑不同客户的支付意愿差异，灵活调整促销政策，以达到提升销售额和利润率的目的。在当前以经销商为主的销售模式下，虽然很难在零售终端进行个性化和动态化定价，而且对不同经销商实施差异化报价也受到监管限制，但车企可以根据地区、车型、促销政策类型和时间段来调整价格。要了解如何通过多种可行的组合方案来调价，车企可以利用人工智能技术来制定促销政策，并密切监控其有效性。事实上，这一应用领域的发展非常迅速。如今，人工智能技术已经开始应用在汽车、消费品等多个行业，帮助企业制定基于大数据的促销策略，优化促销支出。
基于人工智能技术的促销优化措施
麦肯锡认为，车企在部署基于人工智能技术的促销支出优化措施时，可以重点关注四大方面：
- 提升数据透明度，全面评估促销手段
在我们与车企合作的过程中发现，许多企业没有足够的数据透明度用以评估其促销方案的成效和回报率。我们的研究显示，车企若能找到最合适的非现金促销方式，其效果可能优于现金促销。延长保修期、延长售后服务期、提供配件代金券等，都是中国市场上极具吸引力的促销手段。对车企而言，选装包等实物优惠的边际成本也远低于直接降价。我们的客户调研也显示，这些方案的回报率在所有方案中均排在前列（见图 4）。部分车企在金融服务方面的支出过高，我们也建议可加大实物或现金促销力度。
- 结合多维度数据，制定差异化方案
人工智能可用于测算不同区域、车型和促销时段的客户价格弹性，并且能估算价格随着时间推移的演变情况。我们利用人工智能技术对某车企的历史数据进行分析后发现，该车企的价格弹性在北京等城市很高，而在广州等城市却很低（见图 5）。
在进行上述测算之前，我们主要采取了三个步骤，包括在数据湖中汇集所有相关历史数据、运行统计模型、根据车企的目标（节约成本、推动销售增长）和限制因素（如产能）优化推荐（见图 6）。
车企收集数据应基于上文提到的促销支出控制塔，密切关注政策法规的最新变化和竞争对手的最新动态，充分结合专家洞见和实战经验做出大数据驱动的促销支出决策和方案。
- 持续输入数据，动态调整模型
车企要想大规模部署人工智能技术，就必须让其从抽象的方法变成真实可见的工具，并真正利用这一工具来制定促销支出优化方案。具体包含以下两个方面：
- 人工智能技术唯有在持续吸收数据的情况下才会取得最佳效果。一如Alpha Go于2016年击败李世石之前曾学习过海量围棋数据，基于人工智能技术的促销支出优化模型也能通过不断吸收数据而变得更加强大。
- 与固定不变的围棋规则不同，中国汽车市场的发展日新月异。因此，管理团队应以人工智能驱动的促销支出优化模型为参考，基于其提供的建议来制定最终决策。该模型要能实现各种场景的模拟，并以通俗易懂的方式呈现运算结果。
- 建设团队能力，巩固优化成果
车企若想嵌入基于人工智能技术的促销支出管理模式，就必须加强总部促销支出管理团队和区域团队的能力建设（见图 7），以根据当地客户需求和竞争环境制定差异化的促销支出方案。
人工智能促销优化模型在中国的应用
许多公司都开始着手利用数据来提升促销管理手段的有效性。某销量较大的中国车企就打造了一个促销支出控制塔，将支出效率稳步提升了3%~5%，为立足长远的自动化促销支出管理奠定了基础。该企业主要落实了两大举措：一，提升促销支出透明度，并通过对标竞争对手识别问题所在（见图 8）；二，对促销支出优化干预举措进行优先级别排序，提高短期促销效率。
