
阿里巴巴怎样利用大数据帮助消费者购车
随着近几年电子商务的蓬勃发展,消费者已经逐渐习惯通过互联网进行消费,电子商务覆盖范围也从一般生活消费品逐渐扩展到汽车等高单价产品。中国作为全球最大的汽车市场与电子商务市场,汽车电商的未来发展潜力巨大。而阿里巴巴集团作为中国电子商务网站的桥头堡,已经织成了一个巨大的网,并正在改变中国人的购车习惯。
有些人认为汽车电商就是在网上卖东西,在网上卖汽车,其实这是比较狭隘理解。其实,汽车电商是整个汽车产业的一种全新融合的生态,“电商”两个字,商务是最重要的,把生意做成。电商是一种手段,一种方法,用来提高效率,电商并非是简单的交易环节,而是包括在整个消费者认识这个品牌,以及整体交易环节,到最后的交车,可能都是电商要去做的。那么,阿里巴巴能为消费者做什么?阿里巴巴又有什么优势呢?
第一,让消费者及时了解厂商产品信息。马云的梦想是让天下没有难做的生意,而目前阿里巴巴集团旗下已经包含了众多的电商平台和相关生态圈。作为是一个大平台,可以为厂商开辟一个新的市场,而这个市场目前的规模是阿里平台上4亿多的高附加值用户,这些人都是潜在的消费者。阿里巴巴通过自己的平台把把厂商和消费者对接。让用户更容易知道厂商的产品信息,从而促成交易,繁荣汽车行业。
第二,用软件来提高消费者的用车便利性。从阿里巴巴已经布局的汽车相关业务来看,不仅有我们熟悉的汽车电商,还有车内应用,比如高德地图。以及汽车操作系统Yun OS,首款搭载Yun OS的荣威RX5预计也将在今年7月份上市。包括更智能的导航,以及语言识别系统等等,提高车主的用车便利性。
第三,新车首发,足不出户买豪车。阿里与很多汽车厂商合作,全年不间断的和所有品牌搞新车首发。特别是豪华小众品牌,比如玛莎拉蒂,SMART,捷豹等等。因为这些品牌的4S店数量都比较少,消费者没有办法第一时间了解到它。阿里巴巴每一次都为一个品牌带来巨大流量,让上千万的消费者关注到这样的品牌。通过线上为线下预约试驾,拉近与消费者的距离。不久前玛莎拉蒂SUV在天猫首发,99万9800元的售价,18秒内被销售一空。
第四,整车特卖,让消费者真正“淘宝”。不在主流的车型,过气的车型,用一次到位的价格,不管是三千台、五千台还是一万台,只要在阿里平台上,通通可以卖光。去年雪弗莱老款景程,原价11万多,特卖的价格是5折,阿里帮他卖到所有的县城和农村,有的村子一个村子就买20台。
第五,“车秒贷”帮助消费者更简单的贷款买车。“车秒贷”是阿里巴巴去年推出的购车金融服务。普通的购车贷款,不但办理时间长,而且需要消费者提供很多担保资料。但是经常使用阿里巴巴的用户,只要网购信用记录良好且实名认证的消费者都能申请贷款。不但简化了贷款时间,还有利于透明汽车市场,降低消费者的购车成本。
阿里巴巴推出的“车秒贷”。 消费者不用抵押凭信用直接拿到买车钱,是对线下汽车抵押贷的突破。有别于其他线上汽车金融产品,车秒贷用户在线上无需任何材料,只要登录天猫移动客户端,选取车型和贷款方案,等待极短时间后即可得到一个确定给到的贷款额度。车秒贷最快一笔授信审批通过只需要20秒,授信额度最高可达汽车指导价的80%。
对于很多年轻人来讲,如果你有20万的额度就可以很轻松的买一辆自己喜欢的车。信用原来是讲不清楚的,原来很多中国人不讲信用。阿里用大数据让信用量化,让中国人的信用越来越值钱,这是商业社会发展的必然阶段。
目前35个品牌,75款车型,消费者最高授信额度80%,享受0利率,3年超低利率。去年凯迪拉克ATS线上卖1200台,600台消费者付全款,600台是消费者按照23.9万,付利息买的600台,也就意味着很多消费者宁肯承担利息也要买一辆更好的车。
第六,线上与线下结合,完善汽车后市场,让消费者用车更方便。目前全国5万门店支持全国线上买的配件,线下安装。未来阿里巴巴要做到10万家门店做到线上买线下可以安装,阿里巴巴计划建造全国最大的车型库,为每个车主匹配最适合他的配件。
阿里巴巴的目标是40万个网点里连接10万个网点,分布全国2800个区县,消费者网上买的膜、机油等等任何产品都可以在自己家附近找到一个安装网点,我们让消费者的体验得到一个传承。
阿里巴巴要给车主提供全方位的服务。比如汽车美容享受折扣,可以95折加油,全年洗车免费等等。不管线上线下门店品牌,新的消费者,老消费者都会变成阿里的会员,并在用车的时候真正享受到便利。
阿里巴巴的优势是什么?
第一,拥有购买力极强的用户群
不管是70后,80后还是已经踏入社会的90后,这些年龄段的消费者是网购的主力人群,而且购买力很强。此外购买的商品的价值以及范围也越来越广,包括房产、旅游、迪士尼的门票,只要能够想到的,都能够在网上购买,因此汽车电商是大势所趋。可以说,今天主流品牌如果还不上电商,那未来一定不是主流品牌。
第二,触及经销商尚未完覆盖的三,四,五线城市
三四五线城市人群会变成消费者的主流。但是很多4S店基本开在一二线城市,但是一二线城市的市场规模日渐饱和,并且都在限牌,包括滴滴、快的的盛行很多消费者现在出去打车。阿里每天4亿消费者中,有62%来自于三四五线城市,已经触及到传统4S店没有覆盖的区域。
第三,生态圈优势
阿里整个生态圈,涉及到视频、社区、内容、娱乐、陌陌等等,通过所有数据和信息对每个消费者打标签,根据商品,品牌定位,把销售数据推送到消费者手中。去年双11,凯迪拉克ATSL新款上市,当时由八千台老的库存车要卖,原来卖23.9万,给到双11的价格是23.4万。最终八千多台车一个多月抢购而空。
总结:
阿里巴巴正在下一盘很大很大的棋,利用自身的流量以及用户数量的优势,帮助厂商推广产品的同时,让消费者更容易的找到适合自己的汽车,更方便的贷款买车,更轻松的养车,用车。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09