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大数据数据共享再添成员,当大数据遇到智能汽车

五度易链 2018-10-17 1917 156

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 汽车行业的大数据概念分为狭义和广义两种。狭义的大数据指近些年兴起的、来自互联网和物联网的新型数据,例如由车辆传感器、车联网搜集上传的数据。其特点一是海量,二是数据来源广泛、结构复杂,包含文本、语音、图像、视频等形式,不是传统数据库的结构化数据。广义大数据还包含汽车厂商的传统数据,例如4S店销售网络收集的车辆维修保养数据、调研机构的市场调研分析数据等。

 

  大数据已经开始改变大家的生活,在购物平台和外卖平台的用户大数据已经被熟悉,现如今智能汽车也已经出现大数据共享,这种共享是什么呢,对我们又有何种影响。

       汽车大数据是什么

  汽车行业的大数据概念分为狭义和广义两种。狭义的大数据指近些年兴起的、来自互联网和物联网的新型数据,例如由车辆传感器、车联网搜集上传的数据。其特点一是海量,二是数据来源广泛、结构复杂,包含文本、语音、图像、视频等形式,不是传统数据库的结构化数据。广义大数据还包含汽车厂商的传统数据,例如4S店销售网络收集的车辆维修保养数据、调研机构的市场调研分析数据等。

  还有一些传统数据之前因为技术手段难以应用,近年来与新型数据一起得到了广泛应用。例如厂商呼叫中心的数据,因为是语音数据,之前很难批量分析应用,现在因为语音转文本和文本分析技术的成熟而变得利用价值更高。

  如果按产业链环节分,能为汽车主机厂创造价值的大数据又可以分为消费者洞察、数字营销、产品质量及售后服务、库存与供应链优化、销量预测与生产优化、研发等环节的大数据。其中最重要的是消费者洞察大数据。具体而言,汽车消费者洞察大数据包括消费者购买产品的支出、选择产品的渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。

  智能汽车数据从何而来

  汽车制造商通过车载传感器和计算机系统掌握了大量行车数据,通过近年的不断收集行车大数据,现在要从数据上赚钱了。车联网使汽车经销商们能拥有大量实时数据,车载传感器和计算机系统可接收并生成大量数据,包括汽车的定位、刹车力度等。一些最新款汽车可载有多达100种的可生成数据的处理器。数据被存储在云服务器上。云服务扮演着物与网络终端的连接作用,实现随时随地的信息共享。依托云服务,汽车上的很多动态信息在PC或者手机上都可以显示。车辆是否上锁,车内有多少油,车内空调预约是否开启都是云服务的应用范围。

  汽车大数据应用场景

  汽车行业发展至今已经不存在高深莫测的独门技术,都是成熟技术的组合搭配。同一个细分市场、相同售价区间内的不同品牌、不同车型如何打出差异化,选择和突出哪些配置和功能,全靠企业对消费者需求的把握。

  1. 市场调研

  车企以往通过市场调研机构了解消费者需求,大型车企每年在这方面的投入达亿元级。但传统线下调研存在样本量稀少,数据分析报告周期长,不能完整代表未来3-5年内的完整模型,同时存在产品定义(配置定义、人群定义、市场定义、价格定义)不精准的缺陷。

  车企利用这些大数据分析能够在市场调研、战略规划、产品研发、营销分析等领域精准决策。借助新型汽车大数据服务,车企不仅可以拓宽汽车行业调研数据的广度和深度,从大数据中了解汽车行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素,挖掘市场需求、竞争情报,提出更好的解决问题的方案和建议,保证企业品牌市场定位独具个性化,提高企业品牌市场定位的行业接受度,还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行精准预测。

  2. 战略规划

  定位是企业任何战略规划重中之重的内容,一旦定位不准,将直接把企业推向悬崖边,造成的损失完全不是用金钱能衡量的,极有可能是致命的,类似的案例在汽车圈举不胜举。车企通过收集产生于微博、微信、点评网、评论版上海量的网络评论交互性大数据,如商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态,建立网评大数据库,与竞品分析对比,找到自身产品与竞品相比的优缺点。通过对大数据的统计分析来充分了解市场信息,掌握竞争者的商情和动态,知晓产品在竞争群中所处的市场地位。以此日后更好地改进和创新产品,更精准地向特定人群推广产品,更精准地推广产品哪些特性。同时,车企还可以通过大数据统计分析,进行科学的需求和产品价格走势预测,并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价,从而使企业收益最大化。

  3. 产品设计研发

  产品端车企最迫切需要解决未来的问题。车企每年都要投入大量的经费用于研发,一款新车往往光研发费用就得十几亿,如想构建一个大体能覆盖主流市场的车型结构,研发费用肯定得过百亿。问题是投入巨资打造的车型,一旦没能抓住用户的需求痛点,那对企业绝对是致命的。因此摆在车企眼前头等大事就是—找准未来3-5年的用户需求,打造什么样的属于未来市场的汽车产品。基于大量真实的用户口碑等构建的汽车大数据,有助于车企研发设计出更适合用户需求的产品。随着成熟的汽车大数据技术逐步应用于车企生产、销售、服务工作中各环节,可以帮助车企总结过去经验,预判在新车研发周期的未来周期的市场需求走势(一般为3-5年),提升车企整体运营效率。

  4. 营销变革

  汽车大数据极大程度地改变了车企传统的营销方式,推动车企营销变革。以往的营销主要通过品牌传播,通过群体分析;在汽车大数据时代,营销变得更加精准,更加有效,甚至让交易达成直接变成了现实,形成闭环,极大程度地提高了营销的效率。同时,汽车大数据实现了线上和线下渠道的紧密结合,让传统的营销方式直接进去多屏的智能营销时代。汽车大数据通过用户画像分析、市场状况分析、场景分析、营销产品内容分析、洞悉用户的诉求点,利用个性化推荐技术,实现了真正意义上的个性化精准营销、智能营销。具体而言,车企通过大数据分析用户的消费行为、兴趣偏好、客户分布、发展趋势、消费能力、消费特征和产品的市场口碑现状,再制定有针对性的营销方案和营销战略,实现精准信息精准推送,更好地为用户服务和发展忠诚用户。

  最近进展:车企三巨头公开表态

  德国车企三巨头以及美国的福特都曾公开表示要转型成汽车服务提供商。车企可利用收集的数据提供反馈,帮助提高汽车性能、改进功能,还可在早期提示风险,避免一部分质量问题。另外,数据还可为驾驶者提供个性化服务。通用、福特等大型汽车制造商正发力用数据产生利润,而且甚至希望将服务提供商业务做到有像制造和销售业务一样的核心地位。

  据《华尔街日报》消息,明年初,现代将推出一项新计划,收集车辆上有关驾驶习惯的数据,如每天行驶里程与刹车强度,并用它来帮助车主获得汽车保险的折扣。现代表示,数据仅在业主允许的情况下收集,并作为驾驶员表现的评分与汽车保险公司共享。类似地,福特,通用汽车和其他汽车制造商也在与汽车保险公司合作,根据驾驶数据提供折扣。

  通用汽车在去年底推出的Marketplace车载应用就有通过定位寻找加油站或停车场的功能。利用Marketplace,车主通过中控系统还能完成买咖啡、订餐厅等服务。

  《华尔街提报》还提到,福特最近推出了一项新服务,他们与公司和市政当局签订合同,收集警车、货车等车队使用车辆产生的数据,来跟踪燃料消耗和行驶里程,监控驾驶员行为。汽车制造商将可以将数据和分析作为服务出售给车队运营商。而福特发言人表示,车队雇主可确认司机是否可选择退出监控。

        有公司表示,智能汽车的大量出现,和网络数据的共通将会提高汽车产业的总体价值。


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