
销量大数据:2014年闷声赚大钱的车型(3)_数据分析师
真诚换取信任:起亚K2、现代瑞纳
高性价比一直是国内消费者重点关注的内容,通常他们在进行购车咨询的时候都会问:保时捷卡宴和大众途锐哪个性价比更高?虽然说你已经买到了百万级的水平,就请只考虑任性不要考虑性价比这件事情了,但是这至少反映出中国消费者对于“高性价比”的执迷不悟,要远远比彰显自身趣味和品质更加重要得多。这就是市场的现实所在,你无法与它背道而驰。
而在对于高性价比关注的人群中,购车预算在十万元以下的穷人才是真正对高性价比有真实渴望的人,所以,那些主要针对穷人的小型车,在价格/配置等的设定上,就努力的向着“高性价比”的高地进发。
起亚K2和现代瑞纳都是典型的高性价比杰作,除了本身就较低的官方指导价之外,K2最近在北京某4S店爆出了超过2万元的最高优惠,价格进一步降低让人蠢蠢欲动。瑞纳的优惠幅度更大,有的甚至超过了2万元,单是合资品牌的身份,加上价格的极高诱惑力,就足以证明高效率的问题了。除此之外,它们还拥有出色的造型设计,这对于小型车的目标用户来说也是非常重要的。有了这些法宝,也就我无需再花钱投放什么广告、宣传了。
没有最便宜只有更便宜:吉利金刚、昌河铃木北斗星
2014年我曾经现场直击了杭州汽车限购前夜的疯狂,很多微型轿车直接打出了“占号神器”的招牌,拿出了一副只要有个2万多块钱就可以直接开走的架势,光光是一个拍照的钱,也要比车型本身值钱得多。再加上不少屌丝级消费者能拥有一台“四个轱辘俩沙发”、“遮风挡雨有空调”的车已经足够了,便宜便宜再便宜永远没有底线,才是最好的。
微型车市场的逐渐萎缩注定了价格决定胜利的法则,昌河铃木北斗星由于起步售价仅为2.78万元,而且四四方方的造型带来了最大可能的宽敞空间,所以要比起售价3万多元,但是却拥有时尚造型的奇瑞QQ更受欢迎。要知道,北斗星这个名字可没有奇瑞QQ那么出名的。
吉利金刚一直是小型车领域最特别的一个产品,虽然说这是一款上市已经很久的产品了,但是吉利对于它的宣传确实非常少的,几乎连我这个汽车媒体从业者都快要忘记了它的存在。不过每月的销量统计让我又重新认识到:吉利金刚竟然是自主品牌小型车销量的NO.1,真是让人意想不到。究其原因,相信也是因为其较低的市场售价。
最经典的家用车:大众捷达、马自达6、别克凯越
虽说国内汽车文化开始逐渐成型,但是大多数人还停留在对车没有概念的状态上,想要让他凭借自己的独立思考确定买哪一款车,其实是一件非常难非常难的事情。他必须通过同事、邻居、亲戚、朋友、前男友、汽车编辑、论坛红人的推荐,才能勉强有一丝丝的概念,而最终选择的那款车,也往往是同事、邻居、亲戚、朋友、前男友使用过的车型,就为了俩字儿:放心。
因此,那些市场口碑极佳、保有量很高的车型成为了他们首要选择的目标。在这个方面,大众捷达、桑塔纳、别克凯越、雪铁龙爱丽舍这些都是非常受欢迎的,市场口碑就是这些车型最好的宣传手段,其他的根本没有必要。
马自达品牌有一对奇葩,不管怎么更新换代,品质更优秀的新生代永远赢不了爷爷辈儿的老产品,这就是马自达6/睿翼/阿特兹,2014年的数据统计同样显示出马自达6的销量数据高于其他两位新产品,原因很简单,激情澎湃的马自达飙车党把马自达6推上了风口浪尖,“就是好啊就是妙”的口号让马自达6倍受欢迎。就算是埋进土里,也有大批的僵尸粉把它挖出来膜拜。
编辑点评:
新产品的问世,对于市场推广和广告投放的依赖性较高,当产品被人熟悉,且拥有别人没有的绝活儿时,它们对于市场推广的依赖性就会逐渐降低。当然,要想做到这一点,除了时间的累计、前期的高成本投入之外,还需要产品本身品质的出色表现。真诚的对待市场和消费者,才是成为的唯一途径。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02