汽车4S店虚拟展厅方案:把线下体验搬到线上的正确姿势

去年走访一家合资品牌4S店,销售顾问跟我吐槽:周末最忙的时候,一个销售要同时接待四五组客户,有的只是路过随便看看,有的想对比不同配置,有的想看特定颜色但店里没有现车。“客户想看星光蓝,店里只有水泥灰,我只能让他看色卡——十个人里有八个看完就走了。”

这不是个例。传统4S店的物理局限越来越明显:

库存成本高:每个颜色、每个配置都备现车不现实

空间有限:最多摆十几台车,热门车型经常没展位

时间约束:晚上8点关门,想下班来看车的用户只能周末

体验单一:静态看车,没法“开出去”感受

虚拟展厅不是要不要做的问题,而是怎么做才能真管用。

一、3D虚拟展厅不是“全景照片”

很多车企踩过的第一个坑:花几十万拍了全景照片,号称“VR看车”,结果用户点进去就是几张图片拼接,既不能动也不能交互,体验还不如刷短视频。

真正的3D虚拟展厅需要满足三个层次:

  • 基础层:看得全

展厅环境1:1数字化还原

车辆外观内饰360°无死角查看

多车型自由切换

  • 进阶层:玩得转

车身颜色实时切换

轮毂样式自由搭配

内饰材质对比

场景切换(展厅、户外、夜晚)

  • 高阶层:买得了

选配完直接算价格

意向金在线支付

预约试驾一键完成

分享给朋友参谋

领克线上展厅支持“全景看车”和“全车系/新能源车型筛选”,北汽魔方线上展厅支持“黄金版/铂金版/钻石版/星结版/魔镜版”配置切换——这才是虚拟展厅该有的样子。

汽车4S店虚拟展厅方案:把线下体验搬到线上的正确姿势-有驾

二、技术实现:从线下到线上的三道关

  • 第一关:高精度建模还原

4S店虚拟展厅的模型精度要求比普通配置器更高——因为要还原的不只是车,还有展厅环境。

线下门店奇瑞虚拟座舱3D建模还原项目里,我们做了三件事:

展厅结构:承重柱、接待台、休息区、灯光布局,全部1:1还原

材质还原:地砖反光、墙面质感、灯光色温,都要对得上

展车布局:每台车的位置、朝向、间距,和真实展厅一致

  • 第二关:轻量化处理

问题来了:这么精细的场景,用户用手机访问会不会卡?

保时捷911-单车和多车线上展厅项目里,原始场景面数超过2000万,手机端根本跑不动。经过轻量化处理后:

场景面数降至80万(压缩96%)

加载时间从18秒降至3.2秒

画质保留90%以上

核心手段我们在《汽车3D模型轻量化处理方法》里详细讲过,这里不赘述。

  • 第三关:多终端适配

用户可能在各种场景下访问虚拟展厅:

家里用电脑仔细看

路上用手机随便刷刷

到店用店里的大屏交互

分享给朋友用微信打开

一套资产,全端运行是基本要求。WebGL版本用浏览器打开,Unity版本用于线下大屏,小程序版本即开即用——模型统一,体验一致。

汽车4S店虚拟展厅方案:把线下体验搬到线上的正确姿势-有驾

三、场景还原:不止看车,更要“感车”

奇瑞捷途改装大师项目有个细节很值得借鉴:他们还原了线下4S店、沙漠、麦田、森林、城市夜景等多场景。

为什么这么做?

因为用户在展厅灯光下看到的车,和开到户外完全是两个样。展厅是暖光均匀照明,户外是自然光+环境反射。有些车漆在展厅里看着漂亮,开出去阳光下可能显得廉价。

蔚来ET7线下体验店大屏项目里,我们为同一台车开发了不同天气不同环境下的CG动效:

晴天:阳光直射,车身高光锐利,阴影清晰

阴天:漫反射,车身质感柔和,适合看细节

夜晚:城市灯光反射,体验夜间视觉效果

用户在虚拟展厅里就能提前看到爱车在各种场景下的样子,下单更有底。

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四、从看车到买车:转化链路不能断

虚拟展厅的终极目标不是“看得爽”,而是“买得快”。

北汽魔方线上展厅项目里,我们打通了从体验到转化的完整链路:

浏览:用户进虚拟展厅,自由看车

选配:切换配置、颜色、轮毂,实时算价

留资:意向车型选好后,一键预约试驾

转化:意向金在线支付,锁定优惠

数据显示,完整走完这四步的用户,到店成交率比普通线索高37%

五、成本与收益:算清这笔账

建一个虚拟展厅要多少钱?很多车企被这个问住了。

我们按规模拆一下:

汽车4S店虚拟展厅方案:把线下体验搬到线上的正确姿势-有驾

但更重要的是算收益账:

  • 节省库存成本:不用每个颜色都备现车

  • 延长营业时间:24小时不打烊

  • 提升转化效率:用户带着意向进店,成交更快

  • 降低获客成本:线上引流比线下地推便宜

某品牌上线虚拟展厅后,夜间访问量占全天35%,其中12%的用户第二天到店成交——这部分成交是纯增量

写在最后

汽车4S店虚拟展厅,本质上是把物理空间和数字体验结合起来。一套好的方案,应该让用户在家里、在路上、在店里都能获得一致的看车体验,从“随便看看”到“下定决心”的过程更顺畅。

你们在做虚拟展厅时,遇到的最大难题是什么?是模型精度、场景还原,还是转化链路?欢迎评论区聊聊。

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