現在，傳統調研模式無法滿足車企在數字化轉型過程中，實現消費者反饋數據精準分析的迫切需求。
隨著互聯網、物聯網、算法、分析引擎等技術的進步，越來越多車企透過大數據技術，看到了消費者之聲、媒體口碑以及競品狀態等信息可視化的希望。
車企在對客戶進行數字化聆聽規劃的過程中，會從三個層面來實現：數據層、分析層和應用層。
數據層
數據層面的聆聽可通過云數據采集平臺來實現。一個出色的數據采集平臺需囊括數據采集、清洗、存儲等多種革新技術，還需要結合先進的多層面架構，從而滿足同時可以在數十臺終端服務器上運行。各個終端需根據實際情況靈活配置線程數，構成一個龐大的網絡，在短時間內抓取大量的網頁數據。
海量的線上數據，對能夠將大量數據獨立儲存在每臺終端中的緩存池的要求很高，當數據采集完畢后，還需滿足能夠獨立存入數據庫中，避免短時間內大量數據入庫造成的沖擊。
此外，數字化客戶聆聽還需攻克以下三大難關：1、默寫訪問的限制；2、大規模的靜態、動態頁面數據的快速采集；3、圖片文字的快速識別。這三點在我們看來，都是需要基于大數據的數據建模技術來實現，此處就不作過多贅述。
分析層
分析層面的數字化聆聽是指在中文語義識別的基礎上，構建大規模的語料庫。通過語料庫對新詞的發現并結合行業詞匯，可整合成專業詞匯。在網絡詞匯豐富的本體基礎上，再加入大量的汽車行業、網絡等特定語言規則，構建立足于汽車行業的中文語義分析系統。
后臺每天需采集數以萬計的網頁語料，不斷豐富本體的規模，使其更貼近汽車行業的實際應用場景。基于檢索的句法結構邏輯表達式，對語料進行不斷訓練，搭建一套適用于汽車行業的語義分析模型。通過構建基于汽車行業的情感分析技術，可有效識別消費者對汽車的評論內容和情感傾向。
應用層
數字化聆聽的應用層面主要依靠互聯網大數據，對傳統市場調研模式進行革新，幫助車企實現在市場分析、競品分析和產品分析這三方面的有效應用。
首先是市場分析方面，通過監測全網的車系輿情聲量，可實現本品和競品的競爭態勢對比。與此同時，通過結合銷量、廠商指導價、軸距等信息綜合對比分析，能夠清晰定位出產品在細分市場中所處的位置。
競品方面的應用主要體現在：幫助車企了解消費者的配置需求、本競品的優劣勢，并結合歷史數據了解未來的配置趨勢。通過洞察配置趨勢，車企能夠快速調整配置策略，滿足消費者的需求。
對產品分析而言，通過語義分析得出消費者在論壇、口碑、微博上內容的評論對象和情感傾向，可了解消費者所青睞或希望改進的地方。通過監測全網的經銷商報價，實現本品和競品區域價格對比，同時監測本品經銷商報價以規范銷售秩序。
在這樣一個快速轉型的時代，互聯網賦予了消費者在汽車設計、銷售、物流與售后等業務鏈條方面極高的話語權。
因此，實現從消費者“關注”到“消費”整個過程核心行為要素的實時監測，洞察客戶對車輛的關注點和走勢，掌握不同客戶的潛在需求及預期，監控產品輿情反饋并積極做出有效應對，對車企而言格外重要。
在搶占數字經濟的趨勢紅利過程中，最先擁抱大數據實現精細化經營的車企，勢必會成為頭號玩家。