汽车圈能从拼多多的「分布式 AI」学到什么？
汽车之家深陷“被封杀”的舆论泥沼，这让行业上下首次直面「集客」模式的退潮。
回溯历史，产销不分家的制造业与垂直媒体式流量平台之间，存在着汽车产业的“中间人”经销商。三方顺势而为，携手经历汽车产业的辉煌十年。
而随着消费场景、触网模式、用户心态、移动互联网迅疾发展等多重因素的变化，消费变得复杂。经销商的获客途径却依旧沿袭，生意逐渐难做。
车企与消费者、流量与线下售卖，不论是身份角色，还是获客来源，经销商始终是被动状态。而真正有能力的操盘者——汽车厂家——似乎仍旧束手无策，或者说谁都不愿意做那个捅破窗户纸的终结者。
利益恩怨先抛之一边，我们来看看互联网圈的可借鉴案例。
1月18日，2019极客公园创新大会上，拼多多创始人黄峥、CTO陈磊，分别从逻辑、技术层面，讲述了真实世界的割裂与统一。用户真的在下沉吗？在黄峥眼中并非如此，移动互联网的海量信息甚至在某种程度上拉平了用户层。
基于平层的观察让拼多多诞生出一种新的用户营销逻辑：分布式AI。相比海量数据的统一和完整，拼多多倾向于AI架构的代理，通过匹配私有数据和公有数据，调用云资源技术计算，产生一个满足消费者需求的结果。
创业场景的迁徙
拼多多CTO陈磊认为，创业场景每隔五年就会出现一次。从2000年以来，线上商业场景一直聚焦在搜索之上，搜索场景就是人找货。
“电商行业本质上就是「流量×转化率=销售额 GMV」，在这个公式下，人被简单的抽象成数字和流量，平台如果需要更多的流量，就要盘更多的货，铺更多的线上线下渠道。”
从2004年、2011年，Facebook和微信先后诞生以来，互联网的整体思维方式发生了显著变化。基于社交的商业场景不断崛起，依赖搜索进行的交易比重不断下降。消费时间逐渐碎片化，兴趣就变得更加随机。在这种随机的消费场景下，传播模式发生改变，整个行业朝着后流量时代过渡。
基于此，以流量构建消费场景的模式愈加清晰。流行的操作方式是，一个使用场景（打车、外卖、电商）里，平台依据用户需求搭建服务模型，根据涌入的数据来建立算法，不断优化产品体验。
迅速崛起、上市的拼多多
这一基础上的分布式AI的逻辑似乎不难理解，用户数量、使用时长、数据积累、算法复杂度等等呈正相关增长，如何抽丝剥茧、寻找出更为个性化的算法机制成为关键。不光拼多多，今日头条、美团、嘀嘀等海量入口都在各自耕耘。
陈磊介绍道，“最流行的趋势是，技术本身不需要配置服务器、存储、网络，纯粹就是一个逻辑。你把逻辑上传到云端它就能实时计算。意味着未来云计算不是一个 2B 的业务，而是一个 2C 的业务。”
这意味着，此前一直困扰用户的数据隐私，或将借助开源代码完成更明确的边界规定。而随之而来的个人数据模型也将更加匹配多样性的消费需求，这是分布式AI想要做到的。
其实市场上早已经有按需分配的雏形。微信推出的“好看”功能，你能清楚的看到朋友圈某位资深人士的点赞，更快捷的筛选出优质文章；淘宝网红上新前会大量剧照路透，把生产投票权交给粉丝，按照喜好程度完成产品订购、出厂上架的后续。
未来，基于社交的分布式智能数据只会更细分、更直接的促成交易。一个简单的例子，某美妆平台上搜索一款面膜，假如我的几个小姐妹都留下了经过允许可被公开的购买痕迹和正向评价，毫无疑问会点燃消费冲动。
集客走不通了，然后呢？
我们先来探讨下买车方式的变化：
首先，用户不再依靠单一垂直网站搜索，微信公众号、朋友圈、今日头条等新闻平台有大量新车资讯供用户参考；新造车队伍中，品牌自有APP、社区同样发挥作用；
其次，非首次购车的用户往往轻车熟路，更倾向于线下多方位考察，直接进店试车、比价；
再者，有影响力的媒体人自有“看车团”、“汽车展销会”性质的集群模式，自带流量，更有针对性的了解品牌车型。
在此基础上再看销售漏斗，你会发现垂直网站甚至是综合类流量平台都只是吸引了用户的部分注意力。
目标客户、线索、机会、意向、待定、签单/丢失，用大流量套这个销售模型，尤其是在用户的购买注意力十分分散的前提下，无异于“大而无用”。
天天汽车判断，今后汽车营销或将逐渐个人化、IP化、甚至是网红化、微商化。追究根源，与拼多多的分布式AI有异曲同工之处。
举例来讲，一个互动频繁、关系紧密的品牌社区，将自发形成某种用户式意见领袖，出于维护自我立场的考虑，用户群会越来越紧密的围绕发酵。
与此同时，一个手握多个用户群、渗透能力非凡的汽车媒体网红或许会成为某一类车型产品的金牌销售员，只要其自身气质与品牌气质无限接近。
我们常说的“网红带货”，在金融门槛越来越低、置换越来越便捷的互联网时代，不是没有可能，尤其是碰见一波消费动机移动化的新网民们。
某看车团现场
综上所述，经销商们放弃平台导流不大现实，但也别盲目依赖。做好用户线下互动、拓展客户边界关系、活跃日常交流（微信群、抖音等流行社交账号等）不失为一剂良方。