
车联网谈物流O2O三大关键词:产业链、大数据、生态化
自国务院总理李克强提出互联网+以来,越来越多的传统行业开始拥抱互联网,而O2O则是被采用最为普遍的模式之一。2013年以来,传统行业向互联网转型的企业和O2O产品如雨后春笋般迅速在市场中占有一席之地。但O2O模式的“泛滥化”成长也并非所有人都能认同,日前,某物流行业观察人士就在社交网络上抛出一段观点,称物流O2O企业“同质化严重,盈利模式不清”,并大胆预测“2016年物流O2O会死一大堆”。
不过对于这样“悲观”的论调,意在打造国内商用车车联网“独角兽”型企业的北京中交兴路车联网科技有限公司(以下简称中交兴路)并不认同。“目前物流O2O行业确实处于结构性调整,但并非灾难性的,而是市场自发形成的行业资源优化配置。”中交兴路相关负责人表示,“调整结束后,物流O2O行业将告别资本资本驱动型发展,转而进入生态驱动型发展阶段”。
面对市场洗牌,中交兴路认为物流O2O企业需紧跟商用车车联网趋势以立足。所谓商用车车联网,是汽车制造商、车载终端企业、电信运营商、IT企业、硬件供应商、交通信息内容运营商及服务商等组成的一长串产业链。它是全方位解决车与车、车与路、车与人、人与货关系的系统方案,但是目前国内商用车车联网最热门的应用环节大多还仅仅是关注与解决车与人关系的车载终端产品,政府管理部门、整车厂、IT企业、货物供需双方之间尚未形成有效的协调机制和完整的产业链,企业和产品职能的单一性,决定着一部分物流O2O企业被OUT的命运。中交兴路预测:未来,物流O2O企业与商用车车联网产业链上中下游环节的整合将成为必然,物流O2O产品的服务模式将趋于系统化。
“车联网”作为移动互联网大背景下的产物,不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性,都离不开大数据的支撑。目前国内针对商用车的车联网服务项目也基本都是通过大数据分析技术完成的。例如:通过车辆运行的大数据,可以快速地分析出相同路线的油耗情况,事故多发路段的提前预警,精确分析计算车辆的行程,随时了解到货物的运行状态信息及货物运达目的地的整个过程。
此外,通过大数据监测车辆运行情况,还可获取高速、国道、省道的实时路况,同时对司机的驾车规律进行分析,为加油站、维修站、服务站的选址提供了参考数据。
“目前车联网产品和商业模式仍处于创新期,商业模式以B2B为主,还有少部分用户直接付费收入。”中交兴路相关负责人提到,“未来随着产业链各级的探索和创新,必然会出现新的商业模式,特别是互联网厂商的介入,将带来新的发展思路,并最终向车联网生态圈进行演进。”
事实上,中交兴路一直在构筑一个以自身产品为核心的的生态系统。相关负责人介绍,“对于O2O模式来说,线下支持网络非常重要,我们在24个省都有自己的分支机构,今年我们与北汽福田建立起了前装车载系统合作,与天安保险合作推出了国内首款UBI车险,年内,我们还将有更多产品问世,产业链的高度整合和大数据技术的普遍应用促进了我们的产品升级和生态圈的扩张,最终的目的仍然是给司机和货运群体带来更多的实惠和价值。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05