京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据带你看:新年第一周车市观察报告
2016年新年第一周,在HCR HiMobile汽车大数据监测平台的热门车型排行榜里,闯进了2个新的面孔:一个是广汽菲亚特的菲翔、另外一个则是丰田卡罗拉双擎。
2016年第一周国内汽车市场用户关注排名(1.1-1.8)
数据来源:HCR HiMobile 汽车大数据监测平台
数据量:N1= 23300(人) N2= 4836309 (条)
1月6日,广汽菲亚特克莱斯勒官方宣布菲翔全系整车降价1.4万而配置保持不变,此后菲翔在关注排行榜里直线飙升位列第二,表现出用户对车辆价格的敏感度仍是国内消费者选购汽车的第一影响要素。
通过监测数据洞察市场背后千丝万缕的联系我们不难发现,这两款车的表现极具代表性,菲翔降价引起用户线上关注度持续飙升透视出潜在消费者从移动媒体获取产品信息的时效性、移动媒体强大的营销效果以及移动设备已深入渗透到大众生活中,他在改变着人们生活方式的同时,也将带来线上营销领域将的一场全新变革。此外,菲翔的开年降价显示紧凑型轿车市场依然白热化的竞争状态及该细分市场的饱和给份额占比较低品牌形成的巨大压力。
对于卡罗拉双擎而言,日系车在经历了太多环境因素的影响之后,目前正在逐步恢复市场占有,此次开年推出的卡罗拉混合动力车已受到极大的关注,双擎混动车型的出现打破了混动市场价格的底线,他的E-CVT动力模式是否将代表未来混动力车型的主流趋势,需要静待观察,从最近的利好消息层面看,昨日北京市刚刚发布的摇号信息显示,2016年北京市小客车指标年度配额15万个,其中普通指标额度9万个,示范应用新能源指标额度6万个,新能源车占比40%,这或将引爆新一轮重点限购城市对新能源汽车市场的支持,而双擎的开年表现已经做出了自己的姿态和未来的布局。
总体来看,排名第一的仍然是宝骏560,用户对该款车的火热劲头持续不减,他已经在线上领域撼动了哈弗H6以往的表现,通用旗下的五菱和宝骏两个子品牌每推出一款新车总能在市场上引起较大的震动,消费者表现出高涨的热情和飙升的销量值得我们反思,他是如何理解和判断细分市场,又如何准确的把握消费者需求及营销运作的高效性,更值得我们去学习。
从车型市场份额数据来看,主流车型排行榜里,各类型汽车市场份额占比仍然以SUV和轿车为主,分别各占约47%
各类车型市场份额占比(2016.1.1-1.8)
数据来源:HCR HiMobile 汽车大数据监测平台
数据量:N1= 23300(人) N2= 4836309 (条)
SUV车型排名TOP5(2016.1.1-1.8)
数据来源:HCR HiMobile 汽车大数据监测平台
数据量:N1= 23300(人) N2= 4836309 (条)
CAR车型排名TOP5(2016.1.1-1.8)
数据来源:HCR HiMobile 汽车大数据监测平台
数据量:N1= 23300(人) N2= 4836309 (条)
在刚刚过去的2015年围绕SUV车型的话题太多,尤其是自主品牌SUV的市场表现不失众望,各自主品牌在该细分市场竞相发力,不断推出新的车型,模仿借鉴的话题也引发了不小的争论,从目前的市场占比情况看,这一状态在新的一年仍将持续。除SUV外国产品牌在中型轿车市场所发力也将成为2016年市场的热点。
从卡罗拉双擎的表现来看,我们观察用户在选择该车时做出的竞争对手选择情况。用户
卡罗拉双擎对比TOP5车型竞争关系(201601.1-8)
数据来源:HCR HiMobile 汽车大数据监测平台
数据量:N1= 2563(人) N2= 58949 (条)
行为轨迹显示,雷凌双擎仍然是卡罗拉双擎的核心竞争对手,比亚迪唐和奥迪A3也与卡罗拉双擎之间进行了反复的对比,相比而言较吸引走双擎用户的车型则是凯美瑞和普锐斯,秦和标致408的竞争力相对稍弱。
新的一年,新能源汽车仍将是2016年汽车领域的热点,产品研发、渠道布局、动力与续航里程,配套设施和最重要的价格因素都将会有实质性的进展。2016的另一个重磅汽车话题是互联网汽车,乐视已经推出了他的首款概念汽车FF ZRRO1,这款车的颜值与内饰将完全颠覆你对汽车的三观,国产品牌、新能源与互联网汽车将是今年汽车市场的重点主题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12