提及大數(shù)據(jù)想必大家都不陌生，近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用正在逐漸滲透至各行各業(yè)，其中也包括汽車行業(yè)。大數(shù)據(jù)與汽車的深度融合，實(shí)現(xiàn)了對客戶的精準(zhǔn)畫像和營銷，滿足了客戶的需求，豐富了客戶的體驗(yàn)，達(dá)到搶占市場先機(jī)的目的。
行業(yè)整體還處于萌芽階段，但從營銷到研發(fā)的全產(chǎn)業(yè)鏈，再到智能、網(wǎng)聯(lián)、共享等未來趨勢，汽車行業(yè)已經(jīng)越來越依賴大數(shù)據(jù)。
“大數(shù)據(jù)”從2013年左右在汽車界成為熱點(diǎn)，但在實(shí)際落地應(yīng)用、直接為車企創(chuàng)造價(jià)值方面仍處于萌芽階段。
一、汽車大數(shù)據(jù)是什么
汽車行業(yè)的大數(shù)據(jù)概念分為狹義和廣義兩種。狹義的大數(shù)據(jù)指近些年興起的、來自互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的新型數(shù)據(jù)，例如由車輛傳感器、車聯(lián)網(wǎng)搜集上傳的數(shù)據(jù)。其特點(diǎn)一是海量，二是數(shù)據(jù)來源廣泛、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含文本、語音、圖像、視頻等形式，不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。廣義大數(shù)據(jù)還包含汽車廠商的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，例如4S店銷售網(wǎng)絡(luò)收集的車輛維修保養(yǎng)數(shù)據(jù)、調(diào)研機(jī)構(gòu)的市場調(diào)研分析數(shù)據(jù)等。
還有一些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)之前因?yàn)榧夹g(shù)手段難以應(yīng)用，近年來與新型數(shù)據(jù)一起得到了廣泛應(yīng)用。例如廠商呼叫中心的數(shù)據(jù)，因?yàn)槭钦Z音數(shù)據(jù)，之前很難批量分析應(yīng)用，現(xiàn)在因?yàn)檎Z音轉(zhuǎn)文本和文本分析技術(shù)的成熟而變得利用價(jià)值更高。
如果按產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)分，能為汽車主機(jī)廠創(chuàng)造價(jià)值的大數(shù)據(jù)又可以分為消費(fèi)者洞察、數(shù)字營銷、產(chǎn)品質(zhì)量及售后服務(wù)、庫存與供應(yīng)鏈優(yōu)化、銷量預(yù)測與生產(chǎn)優(yōu)化、研發(fā)等環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)。其中最重要的是消費(fèi)者洞察大數(shù)據(jù)。具體而言，汽車消費(fèi)者洞察大數(shù)據(jù)包括消費(fèi)者購買產(chǎn)品的支出、選擇產(chǎn)品的渠道、偏好產(chǎn)品的類型、產(chǎn)品使用周期、購買產(chǎn)品的目的、消費(fèi)者家庭背景、工作和生活環(huán)境、個(gè)人消費(fèi)觀和價(jià)值觀等。
二、汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景及價(jià)值分析
汽車行業(yè)發(fā)展至今已經(jīng)不存在高深莫測的獨(dú)門技術(shù)，都是成熟技術(shù)的組合搭配。同一個(gè)細(xì)分市場、相同售價(jià)區(qū)間內(nèi)的不同品牌、不同車型如何打出差異化，選擇和突出哪些配置和功能，全靠企業(yè)對消費(fèi)者需求的把握。
1. 市場調(diào)研
車企以往通過市場調(diào)研機(jī)構(gòu)了解消費(fèi)者需求，大型車企每年在這方面的投入達(dá)億元級。但傳統(tǒng)線下調(diào)研存在樣本量稀少，數(shù)據(jù)分析報(bào)告周期長，不能完整代表未來3-5年內(nèi)的完整模型，同時(shí)存在產(chǎn)品定義（配置定義、人群定義、市場定義、價(jià)格定義）不精準(zhǔn)的缺陷。
近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、算法、分析引擎等技術(shù)的進(jìn)步，能夠提供新型大數(shù)據(jù)服務(wù)的公司逐漸涌現(xiàn)。相較傳統(tǒng)調(diào)研，汽車大數(shù)據(jù)公司的調(diào)研數(shù)據(jù)樣本量更大，更豐富，效率更高。
車企利用這些大數(shù)據(jù)分析能夠在市場調(diào)研、戰(zhàn)略規(guī)劃、產(chǎn)品研發(fā)、營銷分析等領(lǐng)域精準(zhǔn)決策。
借助新型汽車大數(shù)據(jù)服務(wù)，車企不僅可以拓寬汽車行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)的廣度和深度，從大數(shù)據(jù)中了解汽車行業(yè)市場構(gòu)成、細(xì)分市場特征、消費(fèi)者需求和競爭者狀況等眾多因素，挖掘市場需求、競爭情報(bào)，提出更好的解決問題的方案和建議，保證企業(yè)品牌市場定位獨(dú)具個(gè)性化，提高企業(yè)品牌市場定位的行業(yè)接受度，還能夠建立基于大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型對未來市場進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。
2. 戰(zhàn)略規(guī)劃
定位是企業(yè)任何戰(zhàn)略規(guī)劃重中之重的內(nèi)容，一旦定位不準(zhǔn)，將直接把企業(yè)推向懸崖邊，造成的損失完全不是用金錢能衡量的，極有可能是致命的，類似的案例在汽車圈舉不勝舉。車企通過收集產(chǎn)生于微博、微信、點(diǎn)評網(wǎng)、評論版上海量的網(wǎng)絡(luò)評論交互性大數(shù)據(jù)，如商家信息、個(gè)人信息、行業(yè)資訊、產(chǎn)品使用體驗(yàn)、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產(chǎn)品價(jià)格動態(tài)，建立網(wǎng)評大數(shù)據(jù)庫，與競品分析對比，找到自身產(chǎn)品與競品相比的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析來充分了解市場信息，掌握競爭者的商情和動態(tài)，知曉產(chǎn)品在競爭群中所處的市場地位。以此日后更好地改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品，更精準(zhǔn)地向特定人群推廣產(chǎn)品，更精準(zhǔn)地推廣產(chǎn)品哪些特性。同時(shí)，車企還可以通過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)行科學(xué)的需求和產(chǎn)品價(jià)格走勢預(yù)測，并針對不同的細(xì)分市場來實(shí)行動態(tài)定價(jià)和差別定價(jià)，從而使企業(yè)收益最大化。
3. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)
產(chǎn)品端車企最迫切需要解決未來的問題。車企每年都要投入大量的經(jīng)費(fèi)用于研發(fā)，一款新車往往光研發(fā)費(fèi)用就得十幾億，如想構(gòu)建一個(gè)大體能覆蓋主流市場的車型結(jié)構(gòu)，研發(fā)費(fèi)用肯定得過百億。問題是投入巨資打造的車型，一旦沒能抓住用戶的需求痛點(diǎn)，那對企業(yè)絕對是致命的。因此擺在車企眼前頭等大事就是—找準(zhǔn)未來3-5年的用戶需求，打造什么樣的屬于未來市場的汽車產(chǎn)品?；诖罅空鎸?shí)的用戶口碑等構(gòu)建的汽車大數(shù)據(jù)，有助于車企研發(fā)設(shè)計(jì)出更適合用戶需求的產(chǎn)品。隨著成熟的汽車大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步應(yīng)用于車企生產(chǎn)、銷售、服務(wù)工作中各環(huán)節(jié)，可以幫助車企總結(jié)過去經(jīng)驗(yàn)，預(yù)判在新車研發(fā)周期的未來周期的市場需求走勢（一般為3-5年），提升車企整體運(yùn)營效率。
4. 營銷變革
汽車大數(shù)據(jù)極大程度地改變了車企傳統(tǒng)的營銷方式，推動車企營銷變革。以往的營銷主要通過品牌傳播，通過群體分析；在汽車大數(shù)據(jù)時(shí)代，營銷變得更加精準(zhǔn)，更加有效，甚至讓交易達(dá)成直接變成了現(xiàn)實(shí)，形成閉環(huán)，極大程度地提高了營銷的效率。同時(shí)，汽車大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了線上和線下渠道的緊密結(jié)合，讓傳統(tǒng)的營銷方式直接進(jìn)去多屏的智能營銷時(shí)代。汽車大數(shù)據(jù)通過用戶畫像分析、市場狀況分析、場景分析、營銷產(chǎn)品內(nèi)容分析、洞悉用戶的訴求點(diǎn)，利用個(gè)性化推薦技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的個(gè)性化精準(zhǔn)營銷、智能營銷。
具體而言，車企通過大數(shù)據(jù)分析用戶的消費(fèi)行為、興趣偏好、客戶分布、發(fā)展趨勢、消費(fèi)能力、消費(fèi)特征和產(chǎn)品的市場口碑現(xiàn)狀，再制定有針對性的營銷方案和營銷戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)信息精準(zhǔn)推送，更好地為用戶服務(wù)和發(fā)展忠誠用戶。
三、汽車大數(shù)據(jù)行業(yè)格局分析
大數(shù)據(jù)行業(yè)目前處于萌芽階段，還沒有巨頭公司產(chǎn)生。專注汽車行業(yè)的有上海數(shù)策、汽車數(shù)據(jù)工場、慧數(shù)汽車、汽車之家、J.D.Power等，另外還有一些公司如IBM、阿里提供泛行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)，汽車行業(yè)做得不夠深入。
大數(shù)據(jù)有三大基本條件：數(shù)據(jù)源、算法算力、應(yīng)用場景，不同數(shù)據(jù)公司各有側(cè)重和強(qiáng)項(xiàng)。
例如汽車之家是目前全球訪問量最大的汽車垂直網(wǎng)站，其公開數(shù)據(jù)是70%的真實(shí)購車用戶會到汽車之家查詢對比，日活躍用戶達(dá)3500萬，其強(qiáng)項(xiàng)在于數(shù)據(jù)源。
泛消費(fèi)類像阿里的大數(shù)據(jù)，依托淘寶、天貓的交易數(shù)據(jù)和支付寶、螞蟻金服的金融數(shù)據(jù)，阿里基于UNI ID識別每個(gè)賬號背后“真人”的全網(wǎng)行為，能夠跨屏幕、跨設(shè)備、跨媒體將每個(gè)人的零散數(shù)據(jù)打通。所以阿里的大數(shù)據(jù)不以某個(gè)行業(yè)為重心，而以每個(gè)個(gè)人為核心，描繪出每個(gè)用戶的個(gè)人大數(shù)據(jù)。
上海數(shù)策等獨(dú)立的大數(shù)據(jù)公司依仗的是算法、算力、建模能力，這類大數(shù)據(jù)公司的核心競爭力可以歸結(jié)為人，可以看成“一群數(shù)學(xué)家的創(chuàng)業(yè)”。
就特定應(yīng)用場景來談，以汽車之家為代表的汽車行業(yè)相關(guān)公司更占優(yōu)勢，因?yàn)槠溆脩舻氖褂眯袨?00%圍繞看車、選車、買車、用車的全周期應(yīng)用場景，行為包括看新聞報(bào)道、查配置、比價(jià)格、發(fā)帖回帖、談使用感受、吐槽抱怨等，能更精準(zhǔn)地幫助汽車企業(yè)優(yōu)化營銷效率和轉(zhuǎn)化率、提高研發(fā)效率和準(zhǔn)確度，這一點(diǎn)是泛行業(yè)數(shù)據(jù)公司、互聯(lián)網(wǎng)公司提供的大數(shù)據(jù)無法比擬的。
從以上梳理能看出，汽車垂直網(wǎng)站做大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)源和使用場景兩大先天優(yōu)勢，第三方數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)來源幾乎都離不開從汽車垂直流量大戶網(wǎng)站抓取，而這些網(wǎng)站許多數(shù)據(jù)是非公開、無法抓取的，這更鞏固了它們的數(shù)據(jù)來源優(yōu)勢。例如汽車之家去年推出的的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品車智云就是基于十多年汽車之家用戶在網(wǎng)站上所有瀏覽軌跡、點(diǎn)擊行為和在論壇里的發(fā)帖、回帖的文本內(nèi)容提取出來，通過文本挖掘的方式生成數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)分析用戶對某款車的偏好、喜好程度、對比過哪些競品、對車的優(yōu)缺點(diǎn)評價(jià)等內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)之所以價(jià)值無窮，就是因?yàn)樗粌H是聚焦汽車行業(yè)消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)，更涵蓋從造車端到用車端的整個(gè)價(jià)值鏈條的各環(huán)節(jié)。
四、汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析
以某個(gè)時(shí)間點(diǎn)榮威RX5與吉利博越的用戶畫像對比為例說明。
車智云數(shù)據(jù)顯示，RX5車主平均年齡33.5歲，博瑞32.9歲，后者較年輕。車主年齡分布上，RX5的前兩大年齡段是31-35歲和27-30歲；博越車主前兩大年齡段是27-30歲和31-35歲。
從行為軌跡來看，RX5車主APP三天活躍率排名前三的是：快手、微信、陌陌。而博越車主APP三天活躍率排名前三的是：快手、墨跡天氣、微博。
僅僅以上信息就能反饋至榮威RX5廠家繼而做出相應(yīng)市場調(diào)整。例如在推廣傳播層面根據(jù)用戶年齡分布和社交娛樂類APP偏好做出營銷渠道和營銷力度優(yōu)化；在車型開發(fā)改進(jìn)層面更加注重車聯(lián)網(wǎng)等娛樂多媒體系統(tǒng)的升級。
這就是汽車大數(shù)據(jù)公司產(chǎn)生價(jià)值的過程。這個(gè)價(jià)值不僅在營銷層面，還可以深入到設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)制造各個(gè)環(huán)節(jié)。
例如汽車之家有口碑欄目，用戶在購買、使用一段時(shí)間以后可以在該欄目發(fā)口碑帖。上傳購車發(fā)票等環(huán)節(jié)保證了真實(shí)車主、真實(shí)數(shù)據(jù)。口碑帖內(nèi)容包括車輛具體版本、價(jià)格、購買地點(diǎn)、最滿意、最不滿意、空間、動力、操控、油耗、舒適性、外觀、內(nèi)飾、性價(jià)比、為什么選擇這款車等內(nèi)容。而每個(gè)帖子后還有大量車友跟帖討論，形成對車型評價(jià)的海量信息。
車智云通過文本挖掘的方式把這些信息提煉出來，構(gòu)建一套用戶使用體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)體系，根據(jù)這個(gè)指標(biāo)體系進(jìn)行定向的挖掘。
比如用戶對老款哈弗H6的核心評價(jià)是“經(jīng)濟(jì)實(shí)惠、口碑較好，外觀和空間還行，但是動力有點(diǎn)弱……”。這些信息被挖掘出來提供給長城，成為哈弗后來推出H6 1.5T版本、優(yōu)化產(chǎn)品動力的原因之一。
這樣的例子在汽車行業(yè)越來越多，而且汽車行業(yè)最熱的智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化也將重度依賴大數(shù)據(jù)。5月24日，上汽集團(tuán)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部副總經(jīng)理劉峰在2018上海大數(shù)據(jù)人工智能創(chuàng)新應(yīng)用峰會上說：“汽車智能網(wǎng)聯(lián)的價(jià)值在于它的應(yīng)用，而大數(shù)據(jù)則是其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的先決條件。”
與這樣的前景相比，目前的汽車大數(shù)據(jù)還處于萌芽階段。以消費(fèi)者洞察大數(shù)據(jù)為例，投入最大的廠商如上汽通用近年來在1億元以上，行業(yè)大多數(shù)廠商每年投入在百萬元級，未來增長空間巨大。
越來越多跡象表明，大數(shù)據(jù)未來是有可能與“汽車四化”相提并論的風(fēng)口。
（原標(biāo)題：都在說汽車大數(shù)據(jù)，可是它是如何影響傳統(tǒng)車企的？）
