
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
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15