
未來10年汽車產(chǎn)業(yè)將會(huì)真正進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,首先是汽車本身的全面數(shù)據(jù)化智能化,再者在汽車營銷層面,特別是車主的行為數(shù)據(jù)化最為被車企看重。其他包括所有的駕駛操作及其每天的行為習(xí)慣,甚至于座椅的使用習(xí)慣都會(huì)形成相應(yīng)的數(shù)據(jù),還有就是以車為中心的數(shù)據(jù)化,零部件、車況、維修保養(yǎng)、交通、地理位置等信息都會(huì)形成龐大的數(shù)據(jù)被挖掘應(yīng)用而產(chǎn)生價(jià)值。其次是汽車數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,大數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造巨大的價(jià)值,大數(shù)據(jù)將成為車企和車商的有效資產(chǎn),于是這些數(shù)據(jù)將同其他資產(chǎn)一樣為車企和車商們帶來收益而變成他們的資產(chǎn)被應(yīng)用創(chuàng)造更多的價(jià)值。再者是汽車產(chǎn)業(yè)智慧化,人和汽車可以連接互動(dòng),同時(shí)汽車產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)將促進(jìn)形成更加智慧的汽車大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),基于互聯(lián)網(wǎng)汽車將構(gòu)建起龐大的、多層級(jí)的汽車大數(shù)據(jù)生態(tài)商業(yè)。曾經(jīng)經(jīng)常聽到一些傳統(tǒng)汽車制造商的人對(duì)互聯(lián)網(wǎng)造車一向嗤之以鼻,他們認(rèn)為汽車企業(yè)已經(jīng)有一百多年的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的積累。其實(shí),我們從大數(shù)據(jù)的角度思考一下,他們高傲的毫無道理,更顯得無知者無畏了。原因很簡單的,當(dāng)下的大數(shù)據(jù)時(shí)代兩年的時(shí)間積累就是人類有史以來的總和,那么單純的一個(gè)汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)積累,在大數(shù)據(jù)時(shí)代也許不需要幾個(gè)小時(shí)就可以完成了,這不是危言聳聽,而是真真切切的現(xiàn)實(shí),不服都不行。
那么在說說所謂的經(jīng)驗(yàn),人們在生產(chǎn)和生活中有太多的例證證實(shí),經(jīng)驗(yàn)沒有多少是靠譜的,就如中醫(yī)就是經(jīng)驗(yàn)的積累所致,而中藥的副作用有誰知道?未來的大數(shù)據(jù)時(shí)代是完全要靠數(shù)據(jù)支撐的,經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)不能也不該在未來的商業(yè)模式的構(gòu)建中做支撐,不然一定慘敗。當(dāng)下,絕大部分車企還停留在委托營銷機(jī)構(gòu)和代理公司做廣告投放,最終看效果怎么樣,還停留在結(jié)果報(bào)告階段,這種思路完全不是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用思路。大數(shù)據(jù)的思路應(yīng)該是,需要在互聯(lián)網(wǎng)的過程中去積累過程數(shù)據(jù),特別是在社交開放平臺(tái)上積累這些數(shù)據(jù),幾乎一切流程都是可視化的呈現(xiàn),這個(gè)過程能細(xì)到讓感興趣的用戶點(diǎn)擊你的行為,進(jìn)入你的目標(biāo)網(wǎng)站,他的停留時(shí)間,他的行為軌跡,行為結(jié)果或者與他的交互等等信息皆可掌控,就如每一個(gè)在微博上對(duì)你的內(nèi)容感興趣的用戶的所有行為,把這樣的用戶行為的全流程數(shù)據(jù)收集出來,才能算大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范疇。
二、智能車聯(lián)網(wǎng)OBD遠(yuǎn)程診斷在情景電商領(lǐng)域的應(yīng)用未來通過人工智能AI和商業(yè)智能BI,就可以通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的算法,計(jì)算出來用戶自己都不知道的前置需求的,通過云端的推送及時(shí)解決用戶之所急,實(shí)現(xiàn)電商化的變現(xiàn)就是所謂的未來的情景電商模式。比如充分智能化的車聯(lián)網(wǎng)OBD云端的數(shù)據(jù)檢索,可以檢索到,通過車商安裝的傳感器收集到的數(shù)據(jù)源,這個(gè)數(shù)據(jù)源發(fā)送到云端,就可以檢索到正在行駛的汽車是否有爆胎或者自燃的危險(xiǎn),這時(shí)云端就可以推送解決方案到用戶的車輛或者用戶的手機(jī)上面,及時(shí)規(guī)避將要發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn);再比如通過無人駕駛汽車自動(dòng)或者默認(rèn)的路線圖指標(biāo)數(shù)據(jù),就可以計(jì)算出來這個(gè)用戶下一步要干嘛,及時(shí)推送解決方案,同樣可以實(shí)現(xiàn)用戶的前置需求或者及早防患于未然,當(dāng)然大部分車輛提前知道其行程,那么他們要通過的路段的下一個(gè)時(shí)段的交通流量也就一目了然了,預(yù)測下個(gè)時(shí)段交通數(shù)據(jù)將更有辦法解決城市道路的堵車問題,這也是汽車智能化之后大數(shù)據(jù)應(yīng)用的副產(chǎn)品,其實(shí)相關(guān)的智能化應(yīng)用會(huì)多大我們當(dāng)下想不到的程度。
三、駕駛行為大數(shù)據(jù)在車險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用我們再來看看大數(shù)據(jù)在汽車保險(xiǎn)上的應(yīng)用案例,汽車后市場的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,其實(shí)保險(xiǎn)公司早有在做,而且很簡單,那就是通過OBD或者其他的智能盒子來收集車主的駕駛行為數(shù)據(jù),如果一個(gè)人從來不違章,那么給他的保險(xiǎn)就可以打很低的折扣,如果對(duì)于經(jīng)常違章發(fā)生車禍的車主,那么就可以拒保,不僅增進(jìn)投保數(shù)量更能增進(jìn)保險(xiǎn)的質(zhì)量。再者就是車輛的使用時(shí)間和閑置時(shí)間,可以做分時(shí)租賃提供數(shù)據(jù)。我們可以看一下具體案例,Metromile公司利用汽車監(jiān)控設(shè)備顛覆了定價(jià)模式,實(shí)現(xiàn)按駕駛里程收取保費(fèi)的模式,自2012年6月產(chǎn)品推出,目前已經(jīng)被數(shù)千位美國用戶使用。它的里程定價(jià)模式是基于車載信息設(shè)備(汽車監(jiān)控)的技術(shù),通過用戶安裝的設(shè)備追蹤行駛里程而繳納保費(fèi)。用戶只需每月支付15-40美元的固定費(fèi)用以及2-6美分/英里的使用費(fèi)即可。操作時(shí)只要將贈(zèng)送的節(jié)拍器安裝到儀表盤就可以正常開車。它并不考量怎么開車,而關(guān)心開車距離。此類保險(xiǎn)在服務(wù)行駛量不大、尚未充分服務(wù)的細(xì)分板塊中有很大空間。平均計(jì)算,可為一位年行駛里程在10000英里的駕駛者節(jié)省40%的費(fèi)用。還有一些保險(xiǎn)公司為客戶提供新型商業(yè)解決方案。例如,美國利寶互助保險(xiǎn)公司(Liber ty Mutual)為公司或大型車隊(duì)提供GPS跟蹤監(jiān)控設(shè)備。企業(yè)用戶將該設(shè)備安裝在汽車上,可通過設(shè)備回傳的里程數(shù)、車速、加速情況和位置等信息,幫助車隊(duì)監(jiān)控并改善司機(jī)駕駛習(xí)慣,進(jìn)一步開展車輛安全管理,從而有效控制風(fēng)險(xiǎn)和保費(fèi)決策依據(jù),同樣可以提升公司效率和用戶的保費(fèi)基數(shù)。另外還有一些保險(xiǎn)公司提供車輛盜竊找回及事故援助服務(wù)。例如,英國的Insurethebox,該公司將含有GPS、運(yùn)動(dòng)傳感器、SIM卡和電腦軟件的盒子裝在汽車上,通過GPS技術(shù)追蹤定位失竊車輛,協(xié)助用戶找回。當(dāng)盒子檢測到車輛撞擊或意外事故時(shí),該公司會(huì)給用戶打電話,確定用戶人身安全。緊急情況下,還會(huì)呼叫應(yīng)急救援部門參與救援。盒子里的數(shù)據(jù)亦可協(xié)助用戶分析車輛損失情況和保費(fèi)精算情況。
四、維保大數(shù)據(jù)在二手車評(píng)估領(lǐng)域的應(yīng)用專業(yè)的檢測和評(píng)估一直是二手車市場發(fā)展的瓶頸,這里面的貓膩兒騙局環(huán)環(huán)相扣多到生手防不勝防的地步。隨著二手車市場的進(jìn)一步發(fā)展,一些原有的汽車專業(yè)網(wǎng)站也紛紛涉足這一領(lǐng)域,一些綜合性的門戶網(wǎng)站也開展了這一業(yè)務(wù)。網(wǎng)上賣車,最大的優(yōu)勢是避開中介,價(jià)格自己說了算,一般情況下,可以賣出比較理想的價(jià)錢。但是信息的不對(duì)稱和市場成熟度不夠,目前如人人車和瓜子二手車等也是賠錢賺不到吆喝,他們最近數(shù)據(jù)造假的底兒被揭開,讓人們才謊言大悟,原來二手車不僅僅是所謂的專業(yè)評(píng)估師忽悠人,這些一向口碑良好的二手車電商平臺(tái)也會(huì)忽悠人。那么,解決之道是什么呢?其實(shí)也很簡單,只有有了兩個(gè)方面的大數(shù)據(jù)的積累,這些問題就可以迎刃而解了。這兩方面的大數(shù)據(jù)就是首先要有這輛車的維保數(shù)據(jù),再者就是市場上相關(guān)車型的二手車成交的大數(shù)據(jù),這兩組數(shù)據(jù)綜合對(duì)比就完全可以得到這款車的真實(shí)的價(jià)值評(píng)估,因?yàn)槎周嚭托萝嚥煌к嚽沧匀痪鸵к嚽r(jià),能做到真實(shí)的童叟無欺的價(jià)值評(píng)估,單純靠評(píng)估師是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,因?yàn)槿耸亲畈豢孔V的,再者評(píng)估師是誰給他們發(fā)工資就為誰說話的,這點(diǎn)我們想都不敢想下去了,所以說有了大數(shù)據(jù)無論商家還是被商家雇傭的評(píng)估師都無法欺騙到你了。
五、智能導(dǎo)航大數(shù)據(jù)在交通智能化領(lǐng)域的應(yīng)用前面我們談到了大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用,特別是通過智能導(dǎo)航還可以提供更多層面的應(yīng)用,為智能化交通提供更多的空間和可能。大數(shù)據(jù)的智慧交通存在多種優(yōu)勢,所以說交通的智能化是總體的大趨勢,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能分析技術(shù),整合城市管理的其他數(shù)據(jù),將可以真正推動(dòng)智慧交通的發(fā)展?;旧峡梢栽谒膫€(gè)方面得到具體的應(yīng)用,一是提供城市道路的通行能力緩解交通壓力;二是有效減少交通事故的發(fā)生幾率;三是可以有力打擊各類交通違章和違法行為;四是提供給車主最為直接時(shí)時(shí)的交通信息服務(wù)。
六、大數(shù)據(jù)在汽車共享新商業(yè)模式領(lǐng)域的應(yīng)用談到共享經(jīng)濟(jì)模式我們就不能不談汽車領(lǐng)域的共享模式,當(dāng)然,當(dāng)下的滴滴僅僅只是做的出行市場的共享模式,并非汽車產(chǎn)業(yè)的全部,僅僅只是一個(gè)領(lǐng)域而已。那么,既然談到共享商業(yè)模式,我們就要從共享商業(yè)模式的根源談起。共享經(jīng)濟(jì)模式不可能獨(dú)立存在或者獨(dú)立自我生長,而是需要多種模式的生態(tài)之下共生共榮的,也就是說,必須需要底層的大數(shù)據(jù)作為支撐的。就比如分時(shí)租賃模式就必須讓車本身智能化,租車開車門都是自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的,通過手機(jī)APP就可以完成找車、開車門、駕駛車輛、支付費(fèi)用和還車等等一系列交易動(dòng)作,這期間不需要服務(wù)人員人工成本,極大地節(jié)約了成本支出,可以更快地讓這個(gè)產(chǎn)業(yè)迅速占領(lǐng)市場份額,當(dāng)然對(duì)一個(gè)新生事物來說,其絕對(duì)優(yōu)勢的商業(yè)模式才是它能否成行最根本的驅(qū)動(dòng)力,方便用戶又是這個(gè)驅(qū)動(dòng)力的內(nèi)核,讓用戶接受和最佳的體驗(yàn)也更是催生產(chǎn)業(yè)迅速擴(kuò)張的根基。事實(shí)上,共享商業(yè)模式不僅僅局限于消費(fèi)領(lǐng)域,它的更高維度或者更能發(fā)揮其效能的還應(yīng)該是非消費(fèi)領(lǐng)域的共享,比如汽車后市場的技術(shù)共享,汽車制造技術(shù)的共享,甚至于各個(gè)行業(yè)的高端技術(shù)的共享,通過大平臺(tái)和大數(shù)據(jù)這是可以實(shí)現(xiàn)的,不僅可以提升整個(gè)行業(yè)的智能化,更可以無限量提升各個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)力水平,創(chuàng)造更多的商業(yè)價(jià)值。
七、行車記錄儀大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用有了智能行車記錄儀之后,駕駛行為、車輛軌跡、交通路況就很容易獲得了,如果這個(gè)行車記錄儀與云終端聯(lián)通的話,那么通過行車記錄儀拍攝的實(shí)時(shí)路況的大數(shù)據(jù)就變得有價(jià)值,如果一個(gè)城市里有幾十萬甚至上百萬輛車安裝了這樣的行車記錄儀,且可實(shí)時(shí)上傳所拍攝到的路況信息到云端,那么這個(gè)城市的所有路況信息的大數(shù)據(jù)就近在眼前了,他對(duì)其他車主也是最具價(jià)值的,同時(shí)由云端分享給需要實(shí)時(shí)路況信息的車主,甚至于未來預(yù)設(shè)導(dǎo)航目的地和行車路線后,預(yù)測下個(gè)時(shí)段的路況信息的數(shù)據(jù)結(jié)果都是可以通過云計(jì)算得出一個(gè)幾乎真實(shí)的結(jié)果,這些大數(shù)據(jù)不僅可以為企業(yè)帶來巨大的商業(yè)收益,更為汽車行駛和交通的智能化提供了最為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)來源。
八、大數(shù)據(jù)在汽車衍生及周邊消費(fèi)行為領(lǐng)域的應(yīng)用根據(jù)一個(gè)調(diào)研機(jī)構(gòu)對(duì)奔馳奧迪和沃爾沃車主的上網(wǎng)行為追蹤結(jié)果,通過大數(shù)據(jù)的分析表明,這些豪華車消費(fèi)者對(duì)電影和真人秀的視頻內(nèi)容最為關(guān)注,而對(duì)在網(wǎng)上和手機(jī)上瀏覽電視劇和體育方面的視頻相對(duì)較少。分析原因,一方面豪華車車主們沒有這么多時(shí)間去追劇,另一方面更關(guān)注實(shí)時(shí)的體育文字類新聞,而直接去看體育節(jié)目視頻回放或視頻直播的相對(duì)較少。同時(shí),不同品牌的潛在消費(fèi)者在視頻內(nèi)容方面差異也較大,例如寶馬潛在車主最喜歡看電影,沃爾沃的車主相對(duì)而言對(duì)電影興趣較小,奔馳車主對(duì)真人秀最不感興趣,而奧迪潛在車主對(duì)真人秀最感興趣。汽車大數(shù)據(jù)不僅可以滿足用戶出行、路況預(yù)測、用戶和用戶之間的交通信息;還可以將海量經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)提供給政府、社會(huì),使公共部門通過數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用,進(jìn)行交通大數(shù)據(jù)決策分析,對(duì)整個(gè)城市交通擁堵成因進(jìn)行分析,對(duì)異常道路進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,進(jìn)而改變交通狀況;再者就是通過汽車大數(shù)據(jù)同樣可以衍生至汽車周邊的消費(fèi)領(lǐng)域展開應(yīng)用。比如,。
九、買車賣車用車維保大數(shù)據(jù)在造車領(lǐng)域的應(yīng)用當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)造車一向被稱為PPT造車,事實(shí)上,僅僅只是他們造車的理念和規(guī)劃還存在PPT階段,要以發(fā)展的眼光看待才好,不然就太急于評(píng)價(jià),而過于著急一定看不見全豹。事實(shí)上,利用買車賣車用車維保大數(shù)據(jù)在造車領(lǐng)域的應(yīng)用的還是傳統(tǒng)車企,4S模式就是這方面應(yīng)用的最好的案例,4S包括整車銷售(Sale)、零配件(Sparepart)、售后服務(wù)(Service)、信息反饋等(Survey),而最后這個(gè)S(Survey)信息反饋就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。雖然說傳統(tǒng)車企的車型升級(jí)比較緩慢,但是他們的升級(jí)和改造或者開發(fā)新車型,這些大數(shù)據(jù)是最為重要的依據(jù)。再有一個(gè)事實(shí)更可以為這個(gè)的佐證,那就是3-5年以上的車過了保修期,大量的離開4S店維保,這給車企帶來非常大的數(shù)據(jù)來源上的困擾,已經(jīng)嚴(yán)重威脅到了他們更新?lián)Q代和開發(fā)新車型的進(jìn)程。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為汽車這一傳統(tǒng)領(lǐng)域迎來了新的機(jī)遇,傳統(tǒng)車企越來越多地將車聯(lián)網(wǎng)、智能化等一系列新功能集中到汽車上,而除了傳統(tǒng)車企的不斷創(chuàng)新之外,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)造車的風(fēng)潮也不容小覷。在特斯拉、谷歌及蘋果的造車?yán)砟钜I(lǐng)之下,樂視超級(jí)汽車LeSEE無人駕駛概念車;智車優(yōu)行將樣車開到發(fā)布會(huì)現(xiàn)場;蔚來汽車與江淮汽車簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議;車和家將自建車廠和電池廠,打造小而美的智能電動(dòng)車等等,都是互聯(lián)網(wǎng)造車的典范。既然是互聯(lián)網(wǎng)造車,那就不單純的是線下硬件的打造,更多的還是通過互聯(lián)網(wǎng)與用戶的參與積累大數(shù)據(jù),為其造車提供具體的依據(jù)和在其車輛銷售流通領(lǐng)域的參與的全過程,才是互聯(lián)網(wǎng)造車的精髓。
大數(shù)據(jù)時(shí)代汽車后市場如何實(shí)現(xiàn)質(zhì)變上面談了很多的關(guān)于大數(shù)據(jù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用,我們再來看一下,當(dāng)下被熱炒之后又進(jìn)入冰河時(shí)代的汽車后市場電商領(lǐng)域,這是一個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用不盡成熟但又無法不依托于大數(shù)據(jù)才能崛起的行業(yè)。汽車后市場這是一個(gè)萬億級(jí)的市場,中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù),從2012年到至今,中國汽車后市場規(guī)模從2012年2490億開始,逐年遞增約1000億,至今達(dá)7660億,預(yù)計(jì)2016年年底將接近8000億,兩年之后,這個(gè)市場的總?cè)萘繉⑤p松突破萬億大關(guān)。這期間,市場形同于瘋狂。從2009年開始,每年汽車后新成立的公司近乎成倍增長,到2014年達(dá)到頂峰,并在2016年出現(xiàn)大幅回落。截止2016年6月30日,2016年新成立公司數(shù)量還不及2015年的十分之一。2015年汽車后市場成立的創(chuàng)業(yè)公司共有362家,發(fā)生投資事件342起。這意味著,在2015年,此領(lǐng)域平均每天誕生一家公司,發(fā)生一次融資事件,速度驚人。平均每天會(huì)誕生1家公司,發(fā)生1次融資事件。這期間投融資方面也很瘋狂。2009-2016年6月國內(nèi)汽車后領(lǐng)域融資事件共發(fā)生742起,其中2015年融資事件發(fā)生342起,為8年中的峰值,比2014年增加92%,卻也在2016年首次出現(xiàn)下滑趨勢,2016年上半年融資事件只有99起。2014-2016年3年間發(fā)生的投資事件數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn),國內(nèi)汽車后融資事件80%以上都發(fā)生在早期,3年中天使輪及A輪項(xiàng)目共發(fā)生512起,而在后期依然能活下來的項(xiàng)目寥寥無幾,甚至不足5%。D輪和E輪項(xiàng)目的總和只有9起,通過IPO退出的只有2家,分別是神州租車和一嗨租車。進(jìn)入到D輪后所有企業(yè)中,只有神州專車最終在今年7月份掛牌新三板,其余的7家企業(yè)中,有3家已被并購,其中快的打車被滴滴并購、e代駕被神州專車并購、易到用車被樂視并購。資本的瘋狂讓汽車后市場經(jīng)歷了一場熱潮后,馬上就迎來了冰河期。2015年下半年以來,確認(rèn)倒閉的曾經(jīng)融資成功的汽車后市場企業(yè)就有20多家,具業(yè)內(nèi)人士估計(jì)汽車后市場O2O領(lǐng)域到2016年6月份截止,已經(jīng)90%以上銷聲匿跡了。其中最具代表性的,是2016年以來兩家已經(jīng)融到B輪后的企業(yè)博湃養(yǎng)車和車風(fēng)網(wǎng)相繼倒閉。2016年4月5日,O2O洗車及養(yǎng)護(hù)平臺(tái)博湃養(yǎng)車宣布破產(chǎn)倒閉,博湃曾在2015年初獲得京東、易車1800萬美元B輪融資,投后估值高達(dá)六億美元。京東的導(dǎo)流對(duì)博湃的擴(kuò)張也起到了至關(guān)重要的作用,使其不到一年便成為汽車養(yǎng)護(hù)行業(yè)的老大,然而極度的擴(kuò)張和燒錢補(bǔ)貼讓博湃迅速資金鏈斷裂失去造血功能,不到一年便倒下了;2016年8月1日,汽車電商O2O平臺(tái)“車風(fēng)網(wǎng)”宣告倒閉,這曾是一家估值超過10億的獨(dú)角獸公司,而資金鏈斷裂卻也成為壓倒車風(fēng)網(wǎng)的最后一根稻草。縱觀汽車后市場領(lǐng)域在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的表現(xiàn)來看,汽車后市場產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型的最終落腳點(diǎn)無非要著眼于整個(gè)汽車零配件產(chǎn)業(yè)鏈的各類B2B商家,而汽車服務(wù)的所有環(huán)節(jié)都無法脫離線下,互聯(lián)網(wǎng)能夠改變的是線上的預(yù)約服務(wù)、汽車零部件適配、工時(shí)費(fèi)用結(jié)算、網(wǎng)絡(luò)投保等可以在線上操作的服務(wù)項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)部分,剩下的保養(yǎng)、維修、換件、美容、洗車、定損實(shí)際操作的業(yè)務(wù)部分,仍舊是通過上門或者定點(diǎn)進(jìn)行操作。所以說,汽車后市場是一個(gè)場景化被固化的服務(wù)行業(yè),而非單純的線上數(shù)據(jù)集合,其發(fā)展和顛覆的可能性也只有在大數(shù)據(jù)支撐下通過線上與線下的無縫連接加協(xié)同來實(shí)現(xiàn)才是可能性最高的路徑。
從產(chǎn)業(yè)鏈來看,當(dāng)前中國汽車后服務(wù)市場基本可分七個(gè)大類:包括養(yǎng)護(hù)、維修、改裝、二手車、汽車配件、相關(guān)電商及金融保險(xiǎn)等。這七個(gè)大類其實(shí)可以再做細(xì)分,譬如養(yǎng)護(hù)就包括洗車、美容、改裝及零配件更換等服務(wù)。七大類汽車服務(wù)商家可以分為汽車服務(wù)、車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)、及工具社區(qū)等三種類型,其中汽車服務(wù)類型的服務(wù)商家分類最細(xì),這些個(gè)細(xì)分服務(wù)領(lǐng)域都誕生了很多優(yōu)秀項(xiàng)目。當(dāng)前而言,汽車服務(wù)類的眾多商家正在由重向輕變化,開始由產(chǎn)業(yè)鏈低層向中間層過度,做“服務(wù)汽車服務(wù)商的”服務(wù)商。這一類商家無論是做平臺(tái)的還是做垂直服務(wù)的,在信息化方面都在向“大數(shù)據(jù)”過渡。因?yàn)樯碳覀儼l(fā)現(xiàn)汽車后市場服務(wù)中的競爭不在于維修人員的多少,更需要的是對(duì)原廠配件、品牌配件、工時(shí)、維修信息等數(shù)據(jù)的適配,誰的數(shù)據(jù)最多、最全、最詳細(xì),誰就最有競爭力,這意味著能夠給予全品牌全車型服務(wù)數(shù)據(jù)匹配。舉個(gè)例子,比如機(jī)油濾清器(簡稱機(jī)濾)需要與上門的客戶車型匹配,可原廠機(jī)濾很貴,一般的O2O公司都使用曼牌,那曼牌的哪款機(jī)濾適合這個(gè)客戶的車型呢?這就需要用數(shù)據(jù)庫來做匹配支持,汽車后市場配件服務(wù)數(shù)據(jù)是必不可少的。在數(shù)據(jù)獲取上,有數(shù)據(jù)積累的商家可以通過更多的渠道獲得信息,沒有積累的則會(huì)與專業(yè)的數(shù)據(jù)庫企業(yè)進(jìn)行合作。整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)大數(shù)據(jù)服務(wù)都有重度需求,配件通賠數(shù)據(jù)最終是要融入汽車后市場產(chǎn)業(yè)鏈的所有環(huán)節(jié)的。以此說汽車服務(wù)行業(yè)的競爭進(jìn)入到了數(shù)據(jù)競爭時(shí)代一點(diǎn)不為過,特別是電商平臺(tái),最終拼的都是大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)也才是他們平臺(tái)的核心競爭力,所以說,掌握大數(shù)據(jù)者生,沒有掌握大數(shù)據(jù)者都會(huì)死得很慘,這已經(jīng)被無數(shù)個(gè)死去的O2O平臺(tái)所驗(yàn)證,當(dāng)然現(xiàn)在還在茍延殘喘的也未必就掌握了大數(shù)據(jù),只不過他們的錢還沒燒光而已,但死是早一點(diǎn)遲一點(diǎn)的事情,而死卻是必然的。
大數(shù)據(jù)能帶給汽車后市場行業(yè)更多的在于商家對(duì)于用戶以及業(yè)務(wù)的管理,這些數(shù)據(jù)具體到汽車后市場,則是對(duì)汽車后市場服務(wù)商家在溝通用戶以及商業(yè)營銷的綜合性管理。尤其是車型、配件、品牌、保養(yǎng)等數(shù)據(jù)的靈活調(diào)取與應(yīng)用方面,可以讓商家近距離接觸車主。甚至不用詢問就能了解車主用車信息,可以進(jìn)一步為車主提供一站式汽車服務(wù)解決方案,甚至于可以滿足用戶的前置需求而形成最為優(yōu)勢凸顯的情景電商模式。所以,汽車后市場大數(shù)據(jù)尤其是配件通配數(shù)據(jù),對(duì)于當(dāng)前這個(gè)領(lǐng)域的商家來說是至關(guān)重要的,利用大數(shù)據(jù)來適配車后服務(wù),是整個(gè)汽車后市場行業(yè)在服務(wù)模式發(fā)生質(zhì)變的原動(dòng)力。那么,汽車后市場需要那些具體的大數(shù)據(jù)呢?一個(gè)合格的數(shù)據(jù)服務(wù)提供商,應(yīng)該做到以下幾點(diǎn):全品牌全車型全配件的數(shù)據(jù)信息,要有基于VIN的全車型全配件的通配架構(gòu),配件數(shù)據(jù)庫包括:VIN碼識(shí)別庫、車型配置庫、保養(yǎng)規(guī)則庫、配件原廠件號(hào)品牌件號(hào)通配數(shù)據(jù)庫等。當(dāng)然,還必須具備與國內(nèi)外汽車市場新車新和改款車型同步的數(shù)據(jù)庫具有關(guān)聯(lián)和同步的機(jī)制與能夠同步的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。即時(shí)同步國內(nèi)外零部件供應(yīng)商的更新信息,能夠保證最新車型的零部件填充數(shù)據(jù)庫,達(dá)到同步更新的效果。而互聯(lián)網(wǎng)化的API數(shù)據(jù)服務(wù)就算要通過SAAS模式,保證每一個(gè)與其合作的商家,都能通過API接口對(duì)接到并調(diào)取所需的數(shù)據(jù)庫信息。這就如當(dāng)下的地圖制造商一樣,作為最底層的應(yīng)用,開放給全行業(yè)商家或者個(gè)人用戶,汽車后市場大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用,就如互聯(lián)網(wǎng)之于網(wǎng)民,電力之于居民一樣的道理。如此規(guī)模是大數(shù)據(jù)庫至少5年以上的數(shù)據(jù)庫制作經(jīng)驗(yàn)與積累,整個(gè)汽車后市場對(duì)數(shù)據(jù)的需求越來越大,同時(shí)也正在產(chǎn)生更大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)庫制作經(jīng)驗(yàn)尤為重要。從全品牌到全車款,海量的數(shù)據(jù)挖掘與匹配,沒有一個(gè)足夠強(qiáng)大的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)是不行的,這樣的團(tuán)隊(duì)至少要百人以上,因?yàn)樽罨A(chǔ)的零配件數(shù)據(jù)就至少要有5000-6000萬條數(shù)之多。面對(duì)萬億級(jí)的汽車后市場,大數(shù)據(jù)優(yōu)化將成關(guān)鍵中的關(guān)鍵。2015年被認(rèn)為是汽車后市場格局重構(gòu)元年。根據(jù)公安部交管局公布的數(shù)據(jù),全國有35個(gè)城市的汽車保有量超過百萬輛,北上廣深等10個(gè)城市則超過200萬輛以上。然而,如此巨大的一塊蛋糕,迄今為止卻沒有幾家互聯(lián)網(wǎng)上市公司出現(xiàn)。于是乎,汽車后市場開始迎來各方資本的青睞,業(yè)內(nèi)預(yù)見,“互聯(lián)網(wǎng)+汽車后市場”的大變革即將到來,而大數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的地理屬性和渠道的優(yōu)化將成為勝負(fù)關(guān)鍵。
當(dāng)下大家都知道汽車后市場是一塊肥肉,搶灘登陸進(jìn)來創(chuàng)業(yè)的很多,但是有一個(gè)重要的問題很多人還沒有解決,那就是即便找到痛點(diǎn)但其解決方案還是有問題,痛點(diǎn)不是賣點(diǎn),能否成為賣點(diǎn)為未可知,比如上門維修,解決不了的是上門前的精準(zhǔn)診斷,而通過車聯(lián)網(wǎng)智能硬件OBD可以很好的解決這個(gè)問題,但是OBD需要安裝和數(shù)量優(yōu)勢才可以產(chǎn)生大數(shù)據(jù),有了大數(shù)據(jù)才可以真正從底層顛覆修車的信息不對(duì)稱的痛點(diǎn)。從目前來看,汽車后市場領(lǐng)域的競爭是上來了,但還談不上紅海。大家集中在做汽配零件、汽車用品,還有就是汽車未來的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。首先要懂這個(gè)市場,沒有比較深的理解,做的模式很難成功。不能只做線上,線下同樣很重要。不管是線上還是線下,提高效率、縮短流通環(huán)節(jié)從而解決行業(yè)痛點(diǎn)的項(xiàng)目,才能走得更遠(yuǎn)。目前中國的平均車齡是3-4年,還不太需要保養(yǎng),等到了6-7年時(shí),汽車后市場會(huì)有一個(gè)非常高速的發(fā)展期。原來傳統(tǒng)的汽配發(fā)展是有局限的,互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)手段來了之后,越早進(jìn)入這個(gè)市場越好。但他們路徑都走偏了,于是白白燒掉了資本的幾千億居然沒有任何效果,冰河時(shí)代到來的唯一好處是,他們沉寂后會(huì)尋找新的征途。就如最近太多的車企都在搞新能源,但國內(nèi)的所謂的新能源無非就是電動(dòng)車,事實(shí)上這也是一個(gè)誤區(qū),其實(shí)更是在生產(chǎn)垃圾車,為騙補(bǔ)貼他們生產(chǎn)的車只不過是走個(gè)過場而已,真正能夠讓消費(fèi)者使用,還需要很長的時(shí)間研發(fā)和技術(shù)的突破,特別是電池技術(shù)的突破,事實(shí)上國內(nèi)廠家多半都是使用的三星和LG等廠商的電池。再者即是電動(dòng)車的未來不可能是一個(gè)獨(dú)立存在的,不可能像傳統(tǒng)燃油車一樣獨(dú)立占據(jù)市場的主體地位的,未來的汽車市場的車型一定需要具備智能化、互聯(lián)網(wǎng)化,乃至新能源驅(qū)動(dòng),缺一不可的,如果單純僅僅只做新能源或者說只做電動(dòng)車的話,都會(huì)死得很慘的,他們想通過電動(dòng)車彎道超車的策略一定會(huì)出師未捷身先死。汽車后市場的電商平臺(tái)也一樣,只有具備大數(shù)據(jù)積累的企業(yè)或者平臺(tái)才有抓住下一波時(shí)機(jī)的機(jī)會(huì)。汽車維修廠在互聯(lián)網(wǎng)上買配件,效率會(huì)更高、成本也會(huì)更低,體驗(yàn)當(dāng)然也會(huì)更好,它所改變和優(yōu)化的是一個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式。實(shí)際上,能夠整合汽車后市場大數(shù)據(jù)的真正的平臺(tái),在業(yè)內(nèi)并不多見。因?yàn)檫@首先是個(gè)苦力活,需要把先進(jìn)技術(shù)和傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)跨界融合。汽配行業(yè)很傳統(tǒng),產(chǎn)品分散、需求分散、商家分散,從業(yè)門檻也很低,但很難做大。汽車后市場大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展過程也是產(chǎn)品逐步升級(jí)、迭代的過程。
互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),行業(yè)出現(xiàn)“巨無霸”有了可能。但行內(nèi)人知道,B2B汽配電商平臺(tái)第一步就是建數(shù)據(jù)庫。市面上有13萬種在售和停售車型,一輛車的常用配件有2000多個(gè),不同年款、不同排量的車型配件又不同,算下來就有近6000萬基礎(chǔ)數(shù)據(jù),更會(huì)有近2.6億個(gè)匹配關(guān)系。建里這樣的數(shù)據(jù)庫工作量超級(jí)的巨大,但只有突破這個(gè)天花板,才能建立完全沒門檻、不需要任何專業(yè)知識(shí)就能準(zhǔn)確選購配件的電商平臺(tái),整個(gè)產(chǎn)業(yè)的質(zhì)變才會(huì)成為可能。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10