京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据造车 车企与IT企业联盟的新掘金点
未来我们要生产什么样的汽车卖给消费者?在互联网时代,流行元素的更迭速度超过以往任何时候,而且车市竞争激烈,如果还要靠运气去搏或者赌一款车,一旦失败,承担的风险将是巨大的,无论是十亿级的研发投入,还是数年的时间成本。如果继续走完全依靠工程师、设计师和车企高管们直觉和经验的路子,就显得有些out了。
“互联网+”的思路给车企的数据调研带来了新的契机,而且数据调研样本量是传统调研样本量的百倍、千倍,同时,基于互联网的大数据分析相较于外包的线下调研方式更为准确、便捷。2015上海车展前夕,长安汽车和汽车之家达成战略合作,二者宣布将在新平台搭建、产品优化以及产品开发上展开跨界合作,建立起利用大数据造车的未来商业模式,打造一款令用户具有参与感的汽车。
长安汽车和汽车之家是首个宣布要用大数据造车的战略组合,而此前纷纷加入“互联网汽车”热潮的众多车企与IT企业,其合作大多也涵盖利用互联网大数据更好地造车的内容。比如上汽和阿里巴巴的战略合作,未来也会根据消费者需求定制汽车,消费者可以选择自己喜欢的颜色、配置等各种个性化需求。
在一些自主品牌人士看来,国内车企产品策略更为灵活,而且国内互联网应用,特别是电商方面已经超越了国外,能否实现“互联网+”、快速建立起大数据造车模式,将决定中国自主品牌未来5-10年能否超车合资品牌。
诞生背景:诉求与浪费
“我们在线下做数据调研的时候,消费者往往是希望配置越高越好,而经销商希望定价越便宜越好。配置越多价格就越高,新车搭载哪些配置有时非常难抉择,如何实现厂家成本和消费者诉求之间的平衡非常考验市场团队的判断力。”多位自主车企人士与经济观察报记者交流时吐槽。
汽车之家创始人兼总裁李想认为:“消费者需求的变化在加速。传统汽车制造,六七年换代的模式显然已很难适应当今的变化,甚至每年的小改款也显得不合时宜,能够按照消费者的需求去打造面向未来的企业和商业模式,这个决定了车企未来十年的胜负和行业地位。”
记者发现,国内诸多自主品牌和合资车企均有负责产品研发前端的市场调研团队,人数从几人到几十人不等,该团队多是位于企业市场部门之下的一个小组。特别是自主品牌近几年负责产品前端的团队发展迅速,例如广汽就成立了多达十多人的市场调研团队,而长安作为自主品牌新贵,则将原来市场部公关、传播、市场活动的职能剥离成立了集团产品策划部,是国内首个针对产品前端数据收集和分析设置专门部门的车企。
但由于自身团队人手有限,数据收集一部分靠团队对市场现有的畅销车型的全面剖析,另一方面来源于外包的调研公司,但如何确保外包调研公司收集的数据准确、样本够大和没有水分却成了难题。
“从别人家厨房里偷原料做的菜,始终缺些东西,大厨只好将就下,用这点东西极力做出花儿来哄哄食客了。”长安一位多年负责产品前端数据调研和分析的人士向经济观察报记者表示,“企业知道自己需要什么,喜欢什么口味,但是没有原材料也是干着急。”
大数据挑战:食材挑选
“再大的汽车厂家都会存在拍脑袋的情况,厂家做了很多调研,结果有些产品还是不行。”李想认为汽车之家开辟大数据造车模式可以有效解决当下车企在产品前端开发上的困境。与竞争对手易车全面转向电商不同,汽车之家在汽车类媒体网站的转型时代,开始了新的道路探索,即“大数据造车服务商”。
据了解,长安和汽车之家利用大数据联合造车的模式是:长安要改进一款车型,汽车之家会向其论坛注册的认证车主发放开放式问题,收集到非常准确的数据,比如用户希望增加什么样的配置。汽车之家内部人士透露,未来随着项目推进,在这个合作平台上,消费者可以按照自己需求定制属于自己的互联网智能汽车。
但是,样本量大了,如何从纷繁复杂的大数据食材中挑选出自己需要的菜却是一项难题。在“互联网+”时代利用大数据调研,就不会产生传统线下调研的问题?“用户调研得到的信息不一定准确,很可能随口说喜欢什么,而通过大数据能比较完整地了解用户的偏好,通过用户的网络行为来得到较为准确的用户行为。”汽车之家CEO秦致表示。
在李想看来,这种对用户有过基本判断和定位后再做的调研更为精准和有效,这是汽车之家开辟新的商业模式的差异化竞争优势。“这种模式比拍脑袋定产品设计,或者外包给调研公司找一堆大学生做线下调研的方式强很多。而且外包公司有时会根据汽车厂商喜好出调研结果,而不是消费者想要的结果。”
在阿里汽车事业部总经理王立成看来,大数据比消费者更了解自己。“大数据未来的应用是给消费者提供个性化服务,比如说太太要生孩子,丈夫在网上搜儿童尿不湿和衣服,我们就知道给你配备什么样的安全座椅,装在什么车上更有空间,店小二做不到,大数据能做到。”王立成表示。
不管是上汽和阿里的合作,还是长安和汽车之家的战略合作都没有排他性。这意味着,一旦双方探索出成熟的商业模式,未来国内其他自主品牌和合资车企均可进入。“如果到了那个商业模式,我们还是一个看客,这个企业就消失了。”李想表示。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22