
历史数据分析与机会分析并用
我觉得,预示未来无非是两种办法,第一个办法是数据分析,过去发生什么,现在发生什么。第二就办法是机会分析,中国是新兴市场,拥有更多机会。
首先看看中国消费者需求的变化。是什么因素驱动中国消费者购买。研究显示,紧凑型最低细分市场买车的原因是价格比较低,高档中型车是产品质量好,豪华车排在 第一位是品牌声誉比较好。低端车卖价格,中端车卖质量,高端车卖品牌。任何品牌都要走这三个阶段,价格、质量和品牌,这是无法逾越的产业规律。要吸引消费 者买车必须抓住主要购车的驱动因素,没有哪个品牌所有的购买要素都做得很强。根据我们的研究,紧凑型车的购买要素需要4个,中端车的购买要素需要5个,而 豪华车只需要3个购买要素。
回顾历史,2009年到2013年消费购车原因变化,反映了中国消费者对需求的变化。第一,一汽-大众质量具备竞争优势,指标 是120分,行业是140分,数越小产品质量越好,可靠性远超行业平均水平。从产品魅力角度而言,我们比行业平均水平高21分。研究显示,一汽-大众最核 心的竞争力排在第一位的是产品魅力和耐用性。第二方面一汽-大众的购车初期质量比行业高7个百分点,这是消费者购车的重要原因,也是一汽-大众口碑的重要 基石。另外,大众品牌的中国消费者接受度也具有很大优势。第三个比较强劲的优势的是安全,第四个是现代化。四大核心竞争力是产品质量、品牌、安全和性能。 一汽-大众未来的机会在哪里?就是现在问题所在的地方。从外观比较来看,行业占15%,一汽-大众只有4%,一汽-大众可以从外观设计下功夫。另一方是车 的品类问题,一汽-大众目前还没有SUV车型。在这两点发力,对一汽-大众的未来发展具有重要意义。
中 国消费者市场的变化同样也是消费人群的变化。豪华车首次购车比例大幅度降低,从非豪华车上升到豪华车,当然这不是首次购车。从教育程度来看,以前是个体 户,私营企业主,特殊人群,早期富起来的人。现在买车的人都是中产阶级,受过良好的教育,占三分之二。过去女性只有12%,现在是37%。年龄来看,非常 年轻,三十岁以下有31%,收入也是越来越高,月收入超过一万六,过去只有12%,现在增加到28%。所有这些信息,单一来看没有什么价值,但结合在一 起,目标消费人群的刻画就非常明晰了。
从 消费的区域变化来看,一线城市消费比重有所下降,下降了8个百分点;二线城市依然是当前的车市主流,09年占62%,现在下降到52%。三四线城市比例在 快速上升,其中三线城市从2009到2013年,五年间增长10%,可以说,未来三四线城市将推动汽车市场的持续发展。
从消费市场的演变来看,根据我们研究,从2001年到2013年细分市场变化,首先自主品牌在崛起,无论一线城市还是二线、还是三线城市,自主品牌的比例大 幅增加。再看市场演变,2001年主要细分市场是紧凑型车和入门型车占的比例非常高,经过十几年发展,中国消费者的消费选择正在向更高级别车型倾斜。从价格演变来看,入门中型车从2005年的10万元下降到9万,高档车从23万下降到20万,但 SUV的价格是一路上升的。
从中美消费者对产品需求演变来看。美国汽车市场当前的状况,反映了中国汽车市场的未来趋势。可以说,中国市场发展并不特殊,有很多规律。从产品质量角度看中 国消费者需求变化,产品质量问题分为两种,一个是设计缺陷,另一个是制造缺陷。目前中国汽车行业的产品质量问题,制造缺陷占三分之二,设计缺陷则占三分之 一,美国正好是反过来。中国汽车市场的未来是什么情况?未来的消费者到底需要什么产品?首先是外观设计,所有消费者评价很高的都是和外观设计紧密相关的。 研究表明,中国消费者满意度非常高的都是使用的方便性,上下车的方便性,顺畅度,导航系统等方面,这可能和中国市场第一次购车有关。但美国这方面,就是使 用性能,车开的过程中使用的性能非常重要。其次是车内的空气质量问题。再次是是高品质的打造,无论是座椅还是内饰,它有没有传递高品质的感觉,是不是看上 去非常廉价。消费者通过这些判断这个车是不是高品质、高性能。美国还有使用性方面,车子在运行过程中的使用性方面也非常在意。最后,产品设计方面,需要重 点打造的就是产品的燃油经济性。
最后跟大家做一个90后消费人群分析。目前中国车市是80后当家作主,占53%的市场。而90后刚刚崭露头角,只占4%。80后是在中国车市消费特点,从2010年的时候突然上升,也就是说80后开始进入30岁。按照这一逻辑,90后将在2020年与80后分庭抗礼。
那 么80后消费者有什么特点呢?研究表明,80后不仅看重汽车母品牌的声誉,还看重经销店的声誉。应该说80后比70后、60后更为复杂,80后人群更在乎 整个链条的用户体验。因此,未来90后也将更加注重用户体验,甚至比80后更复杂,了解更多,成熟更早。经销店的声誉是一个重要原因。其次,90后消费者 对品牌选择方面态度比较鲜明,比较开放,愿意考虑更多品牌。90后群体把口碑的推荐、品牌的声誉、售价低、性能放在很重要的位置。研究表明,从品牌认知度 来说,德系品牌统领90后的品牌意识,排第7位。一方面他们很羡慕这些品牌,但他们做决策买车的时候很重要,经济原因放在很重要的位置。自主品牌的战略比 例比较高,占42%,这个跟当前的经济实力相关。另一方面90后消费者需要什么产品性能,对哪些比较在意。研究表明,从90后最满意的性能可以看出,一个 是娱乐性能,一个是外观设计。
今天就用这些时间很快速地跟大家分享一下未来市场发展趋势,对于一汽-大众来说,未来市场还有很大发展空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16