汽車之家深陷“被封殺”的輿論泥沼，這讓行業上下首次直面「集客」模式的退潮。
回溯歷史，產銷不分家的製造業與垂直媒體式流量平臺之間，存在著汽車產業的“中間人”經銷商。三方順勢而為，攜手經歷汽車產業的輝煌十年。
而隨著消費場景、觸網模式、用戶心態、移動互聯網迅疾發展等多重因素的變化，消費變得複雜。經銷商的獲客途徑卻依舊沿襲，生意逐漸難做。
車企與消費者、流量與線下售賣，不論是身份角色，還是獲客來源，經銷商始終是被動狀態。而真正有能力的操盤者——汽車廠家——似乎仍舊束手無策，或者說誰都不願意做那個捅破窗戶紙的終結者。
利益恩怨先拋之一邊，我們來看看互聯網圈的可借鑑案例。
1月18日，2019極客公園創新大會上，拼多多創始人黃崢、CTO陳磊，分別從邏輯、技術層面，講述了真實世界的割裂與統一。用戶真的在下沉嗎？在黃崢眼中並非如此，移動互聯網的海量信息甚至在某種程度上拉平了用戶層。
基於平層的觀察讓拼多多誕生出一種新的用戶營銷邏輯：分佈式AI。相比海量數據的統一和完整，拼多多傾向於AI架構的代理，通過匹配私有數據和公有數據，調用雲資源技術計算，產生一個滿足消費者需求的結果。
創業場景的遷徙
拼多多CTO陳磊認為，創業場景每隔五年就會出現一次。從2000年以來，線上商業場景一直聚焦在搜索之上，搜索場景就是人找貨。
“電商行業本質上就是「流量×轉化率=銷售額 GMV」，在這個公式下，人被簡單的抽象成數字和流量，平臺如果需要更多的流量，就要盤更多的貨，鋪更多的線上線下渠道。”
從2004年、2011年，Facebook和微信先後誕生以來，互聯網的整體思維方式發生了顯著變化。基於社交的商業場景不斷崛起，依賴搜索進行的交易比重不斷下降。消費時間逐漸碎片化，興趣就變得更加隨機。在這種隨機的消費場景下，傳播模式發生改變，整個行業朝著後流量時代過渡。
基於此，以流量構建消費場景的模式愈加清晰。流行的操作方式是，一個使用場景（打車、外賣、電商）裡，平臺依據用戶需求搭建服務模型，根據湧入的數據來建立算法，不斷優化產品體驗。
迅速崛起、上市的拼多多
這一基礎上的分佈式AI的邏輯似乎不難理解，用戶數量、使用時長、數據積累、算法複雜度等等呈正相關增長，如何抽絲剝繭、尋找出更為個性化的算法機制成為關鍵。不光拼多多，今日頭條、美團、嘀嘀等海量入口都在各自耕耘。
陳磊介紹道，“最流行的趨勢是，技術本身不需要配置服務器、存儲、網絡，純粹就是一個邏輯。你把邏輯上傳到雲端它就能實時計算。意味著未來雲計算不是一個 2B 的業務，而是一個 2C 的業務。”
這意味著，此前一直困擾用戶的數據隱私，或將藉助開源代碼完成更明確的邊界規定。而隨之而來的個人數據模型也將更加匹配多樣性的消費需求，這是分佈式AI想要做到的。
其實市場上早已經有按需分配的雛形。微信推出的“好看”功能，你能清楚的看到朋友圈某位資深人士的點贊，更快捷的篩選出優質文章；淘寶網紅上新前會大量劇照路透，把生產投票權交給粉絲，按照喜好程度完成產品訂購、出廠上架的後續。
未來，基於社交的分佈式智能數據只會更細分、更直接的促成交易。一個簡單的例子，某美妝平臺上搜索一款面膜，假如我的幾個小姐妹都留下了經過允許可被公開的購買痕跡和正向評價，毫無疑問會點燃消費衝動。
集客走不通了，然後呢？
我們先來探討下買車方式的變化：
首先，用戶不再依靠單一垂直網站搜索，微信公眾號、朋友圈、今日頭條等新聞平臺有大量新車資訊供用戶參考；新造車隊伍中，品牌自有APP、社區同樣發揮作用；
其次，非首次購車的用戶往往輕車熟路，更傾向於線下多方位考察，直接進店試車、比價；
再者，有影響力的媒體人自有“看車團”、“汽車展銷會”性質的集群模式，自帶流量，更有針對性的瞭解品牌車型。
在此基礎上再看銷售漏斗，你會發現垂直網站甚至是綜合類流量平臺都只是吸引了用戶的部分注意力。
目標客戶、線索、機會、意向、待定、簽單/丟失，用大流量套這個銷售模型，尤其是在用戶的購買注意力十分分散的前提下，無異於“大而無用”。
天天汽車判斷，今後汽車營銷或將逐漸個人化、IP化、甚至是網紅化、微商化。追究根源，與拼多多的分佈式AI有異曲同工之處。
舉例來講，一個互動頻繁、關係緊密的品牌社區，將自發形成某種用戶式意見領袖，出於維護自我立場的考慮，用戶群會越來越緊密的圍繞發酵。
與此同時，一個手握多個用戶群、滲透能力非凡的汽車媒體網紅或許會成為某一類車型產品的金牌銷售員，只要其自身氣質與品牌氣質無限接近。
我們常說的“網紅帶貨”，在金融門檻越來越低、置換越來越便捷的互聯網時代，不是沒有可能，尤其是碰見一波消費動機移動化的新網民們。
某看車團現場
綜上所述，經銷商們放棄平臺導流不大現實，但也別盲目依賴。做好用戶線下互動、拓展客戶邊界關係、活躍日常交流（微信群、抖音等流行社交賬號等）不失為一劑良方。
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