京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代飞鸽振翅高飞
提起天津飞鸽自行车,许多人首先想到的大概就是新中国第一辆国产自行车、外交用国礼、还有儿时的回忆。如果说这些美誉代表着曾经的飞鸽,那么今年异常火爆的超级自行车则是这个传统企业在“互联网+”时代发出的新声音。
2015年8月份,飞鸽和乐视发布了他们合作研发的超级自行车,这款智能产品是互联网科技生态与传统行业互相融合的产物。新车发布的第二天,首批100辆现车通过互联网销售终端,仅用1秒钟就被抢购一空。而在2015年“双十一”期间,1111辆现车只用8分钟就宣告售罄。超级自行车的问世已经不仅仅是为了满足人们的出行需要,它营造的是一种健康、智能、时尚的生活方式。
在天津飞鸽车业发展有限公司研发中心总监李长松看来,传统自行车企业在产品上引入互联网元素,无论是在销售模式,还是经营环境方面,都大有好处。“我们的智能自行车在国内算是第一代了,影响力也很大。我们不否认在产品方面存在一些不完善之处,这也是我们今后要做改善的地方。但无论是线上的销售数据,还是线下实体店的参与热度,我们能感受到消费人群对超级自行车还是比较期待和认可的。”李长松说。
互联网对于产品实际生产有什么样的意义?李长松举了一个真实的例子:“我们之前给超级自行车配备了一个8000毫安的电池组,当时设定的待机时间是一周,如果是骑行(所有设备打开情况下)状态下可以超过6小时。但是后来消费者反馈的结果是,在骑行状态下,待机时间远远达不到,仅能持续4小时。得到反馈信息后,我们及时对软件系统进行了优化,对电池组运行模式进行改变。我们克服先前中控关机方式复杂的缺陷,改为通过头机关闭中控的模式节省电量,这样一个发出产品-收回反馈-进行改善的过程只用了1个月。之后,用户只要通过互联网进行升级,优化后的系统就能及时替换到他们的产品上。”
“对于超级自行车来说,投放市场后的反馈其实是很重要的。现在,我们获得这些反馈的信息和以前是完全不一样的,无论是信息反馈数量还是反馈速度都因为互联网而变得高效。”李长松说,“如果我们走传统路线,通过销售-发问卷-客户反馈-经销商反馈给厂商这样一个过程,大概需要2-3个月才能将用户体验反馈回厂商,然后我们再去进行改善。而现在,我们的客户反馈都是实时的,第一天发出的货,客户收到后第二天就会有意见反馈回来。”
李长松透露,飞鸽将在2016年把更多精力放在开发专业比赛用车上,并组建自己的车队,通过乐视体育的平台,以前推广和销售渠道不甚畅通的比赛用车将能够借助互联网平台更好、更快地进行推广。此外,飞鸽还计划推出适合专业选手的骑行训练车,这也将是以智能自行车形式出现的产品。例如通过对骑手在练习过程中的踩踏监测分析踏力是否均衡,方式是否合理,骑行姿势是否正确等,供骑手在后期有针对性地进行调整。李长松说,传统自行车行业是数量上的竞争,利润率只有3%-5%,现在的智能自行车是一个质的飞跃,目前利润率初步测算将达到20%-30%。
大数据时代,很多行业,尤其是传统行业
迎来了巨大的挑战。有的企业认为大数据时代让他们的生存环境异常艰难,也有的企业借助大数据的力量找到了新的发展方向和方式,天津飞鸽就是其中之一。借力互联网,善用大数据让这家传统自行车企业焕发出勃勃生机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27