
大数据教父传道汽车业大数据变革
大数据与小数据
汽车销售最重要的是联结供求关系。在传统的销售模式中,汽车厂商通过广告等各种销售技巧把车卖出去,最后会发现总有卖不完的库存,总有一些目标消费者没有购买汽车,因为没有人知道这些顾客需要什么,生产的车型没能满足他们的需求。
这个矛盾该如何解决?几乎所有企业都尝试过降价促销,虽然这种做法在刺激销售的过程中也降低了利润,企业却并无它路。因为没有数据就无法对顾客需求进行分析。当然,企业可以走出去问消费者“你们需要什么?”,可以做访谈、问卷调查,但这是小数据,而且很多时候小型数据是错误的数据,与没有数据并无二致。
在大数据时代,这种盲目的运营模式被完全颠覆。我们知道顾客需要什么,并且最终能将客户需要的因素融合到生产的汽车当中,最终生产的每一辆汽车都能卖出去,每一个消费者都可以买到自己心仪的汽车。
要实现这一愿景,关键在于数据的搜集,以及在此基础上进行的大数据分析,这和小数据分析截然不同。在维克托眼中,大数据有三样区别于小数据的特质:大量、混乱、相关性。大量——更多数据带来的是对消费者更精准的需求把握;混乱——用较少的成本、资金即可获得大量、混乱的数据,即便因数据的不准确可能得出不正确的分析结果,但这最终导向大数据的第三个特质;相关性——数据之间或者两个事物之间必然存在相关性,这种相关性告诉我们事物正在发生变化,而并非导出发生变化的原因。作为数据研究的前瞻性学者,维克托的独特之处恰在于此:将着眼点投放于数据之间的“关联关系”而非“因果关系”,认为大数据的核心就是预测。
这种特性的大数据放置于汽车行业,会发生哪些碰撞呢?
1、有意义的选择
传统购车程序中,人们根据颜色、外观、引擎甚至安全性、豪华与否等角度选择,而对那些“不知道自己要什么”的消费者来讲,一个甚至几个类似“空间更大?”“座位更大?”的固定问题并不能真正戳中心房。
这时候,必须要知道每一位消费者的自身需求,提供更多选择的可能性。通过数以百万计的选项,满足每一个细项需求。真正的了解消费者,知道他们想要什么,而不是为什么。这些基于了解之上的需求选项比苦苦追问“为什么选这个”要有意义的多。
2、灵活的生产
通过大数据的统计知道消费者需要什么,按照偏好生产,与市场需求灵活匹配。
对现在的汽车生产商来说,他们清楚要做什么,但是要做到灵活的调整生产方式就有些难度了。了解—分析—供需匹配—提升销售,这一闭环的更迭速度基于对消费市场大数据的精准把握。
大数据如何改变汽车业?
过去的汽车行业变革,可以归纳为更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于大数据的变革却显而易见:和数据有关的改善——改善生产流程、商业思维、汽车生活。
1、汽车内部装置的改变
我们可以大胆设想这样的场景:车内系统自动采集驾驶者的驾驶习惯信息,为不同的驾驶者匹配不同的汽车设置;夜晚疲劳驾车时,驾驶者坐姿发生改变,车内会自动发出警告;又或者通过指纹识别车主、启动车辆等。这都是大数据的应用案例,有些已经应用在现在的汽车当中。
2、汽车生产思维的改变
流动性数据不断地产生,通过车内感应器对数据收集、传送,可以对可能出现的零部件故障、隐患进行及时的处理。一方面有利于解决汽车安全隐患,另一方面将帮助汽车品质的更新换代,提升产品的设计和构造。
维克托在论坛上谈到了二个案例。首先是劳斯莱斯,作为一家生产豪华车的公司,劳斯莱斯也是世界上第二大航空引擎制造商,并且已经变成一个大数据公司。通过在每一个喷气式飞机的引擎上建立测量、采集的数据中心,劳斯莱斯可以预测引擎的哪一个部件可能会发生故障。比如通过声音、振动的改变,提前在故障发生之前更换飞机引擎某些零部件,避免发生空难的可能。
另一个案例则是关于世界上最大的物流公司之一UPS。UPS有6万辆汽车进行运输工作,UPS在汽车里安装了传感器,将所有数据收集起来进行大数据分析,提高汽车的导航系统和物流线路布局,并且在去年节省了约5千万公里的里程。
3、出行需求的完美方案
汽车作为人类梦想的现实化身,它的出现解决了人类的移动需求。过去的汽车或许更多的是跟引擎的转动、机械的轰鸣相关,而大数据时代的汽车,则更多的考虑人类目前最迫切的需求——完美的出行解决方案。
依据整个生态系统制定出行方案,对蜗居都市的用车人群十分必要:在闹市区找到一个停车位,在上下班高峰期实时避开拥堵路段,在汽车的指引下找到最便捷的餐馆、加油站等。
通过对数据的有效利用影响未来发展格局:对新能源汽车来讲,通过数据模型分析城市内充电设备等基础设施的布局地点、使用结点,合理建设道路辅助设施;对无人驾驶汽车来讲,将车辆自身的数据收集能力、后台计算能力与整个出行生态系统实时匹配、整合、反馈,达成技术实现的可能。
小结:
互联网时代,生活似乎日益变得复杂。而大数据的任务就是通过技术后台的力量,将前端使用者从这些琐碎中解放出来,打造简单、直接、便捷的汽车生活。这不仅需要一辆汽车,还需要满足大数据的需求,才能从根本上改变我们销售汽车的方式,改善汽车的设计,在这个移动的封闭世界中,想你所想,做到真正的人车合一。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-06-052025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27