京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在汽车后市场有哪些价值
近日,国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《行动纲要》)。《行动纲要》指出,将推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展,探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式,促进传统产业转型升级和新兴产业发展,培育新的经济增长点。那么,对于传统的汽车后市场,大数据将会产生哪些价值呢?
维修数据公开将让汽车后
市场形成整体
在政府提出的众多针对汽车后市场的政策中,汽车维修数据的开放成为该行业突破性发展的标志。维修数据公开以后,所融合形成的更多维度的大数据能够让整个汽车后市场形成一个整体,从而打破行业垄断所造成信息不对称壁垒。在大数据基础上,整条产业链上的维修、保养等各环节商家都能更专注于自己所在的行业,所需要的相关数据只要与专门做数据的商家对接即可,这样整个行业就都做轻了,汽车后市场的竞合时代也就由此开始。
从产业链来看,当前中国汽车后市场基本可分七个大类:养护、维修、改装、二手车、汽车配件、相关电商及金融保险。这七个大类其实可以再做细分,譬如养护就包括洗车、美容、机油及零件更换等服务。七大类汽车服务可以分为汽车服务、车联网相关及工具社区三种类型。当前而言,汽车服务类的众多商家正在由重向轻变化,开始由产业链低层向中间层过渡,做“服务汽车服务商”的服务商。这一类商家无论是做平台的还是做垂直服务的,在信息化方面都在向“大数据”过渡。
因为商家发现汽车后市场服务中的竞争不在于维修人员的多少,更需要的是对原厂配件、品牌配件、工时、维修信息等数据的适配,举个例子,比如机油滤清器(简称机滤)需要与上门的客户车型匹配,可原厂机滤很贵,一般的O2O公司都使用曼牌的,那曼牌的哪款机滤适合这个客户的车型呢?这就需要用数据库来做匹配支持。在数据获取上,有数据积累的商家可以通过更多的渠道获得信息,没有积累的则会与专业的数据库企业进行合作。整个产业链对大数据服务都有重度需求。
大数据能带给行业更多的在于商家对于客户以及业务的管理,这些数据具体到汽车后市场,则是对汽车后市场服务商家在沟通客户以及商业营销的综合性管理。尤其是车型、配件、品牌、保养等数据的灵活调取与应用方面,可以让商家近距离接触车主。甚至不用询问就能了解车主用车信息,可以进一步为车主提供一站式汽车服务方案。
那么,汽车后市场需要哪些数据呢?一个合格的数据服务提供商,应该做到以下几点:
——全品牌全车型全配件的数据信息。要有基于VIN的全车型全配件的通配架构,配件数据库包括:VIN码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。
——与国外同步的数据库关联结构。即时同步国外零部件供应商的信息,能够保证最新车型的零部件填充数据库。
——互联网化的API数据服务。保证每一个与其合作的商家,都能通过API接口对接并调取所需的数据库信息。
——至少5年以上的数据库制作经验。整个汽车后市场对数据的需求越来越大,同时也正在产生更大量的数据,数据处理经验以及数据库制作经验尤为重要。
大数据将在车后服务方面
解决很多问题
老生常谈的数据维护,从全品牌到全车款,海量的数据挖掘与匹配,没有一个足够强大的运营团队是不行的。
大数据时代,车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间,并且容易形成海量数据。在大数据平台上,基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总,汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据,从而可基于大数据挖掘对车主进行精细化的管理。
以上所讲的是广义上大数据对汽车后市场行业的影响,体现在车后服务方面,大数据确实能够解决很多问题。具体而言,大数据模式对于该行业的一些价值可以表现为以下几点:
——提升产业链配件交易的效率。目前,B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足50%,前文所述几大数据库是保证交易信息准确性的基础,网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息,重复换货频次降低。
——多种选择为商家带来价格优势。数据库不只是为商家提供原厂配件信息,同时也提供其他品牌的可替换配件,车主可以根据情况选择合适的配件,同时这也是品牌商家的一个销售渠道。
——改变了传统的咨询方式。将传统汽配行业1对1电话询件询价方式,提升为1对多的数字化询价方式,极大地提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。
同时,提供了交易配件的追溯源头可行性。数据库对配件厂商、配件分销商、配件连锁分销商、汽车保养商、配件B2B电商平台及O2O服务平台都有清楚的记录,并能够逆向查询,这样配件以及服务出现问题之后,便可以逆向找到交易源头,解决了汽车后市场服务的透明化与公正性的问题,无须再用第三方监督。
在行业影响方面,除了以上几点,在“互联网+传统”行业方面,大数据融入传统企业的CRM系统并倒逼传统企业升级转型,是“互联网+”落到实处的一个重要途径。总而言之,大数据将会为整个汽车后市场行业的进步提供更有利的基础。同时,无人驾驶、车联网、智慧交通及工业4.0等也将受益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09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