京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
百度大数据瞄准“路”与“车”背后的三大猜想
继前一段时间用百度地图来说清明小长假的热力度后,百度又在北京汽车展上出没,不仅推出了实时搜索热榜,还顺势推出了2013年中国汽车行业报告。百度大数据瞄准路与车经济的背后打的什么牌?
百度瞄上了车联网?这并非不可能。对于号称要做最强机器大脑的百度公司来说,将大数据插入任何有价值的硬件是未来必走的路线。而现在的智能汽车就如同一个身体构造复杂,躯体更加庞大的大人体,互联网厂商可以在其上通过云技术,收集从座椅舒适到胎压稳定性,从车速到刹车频次,等等一切细节数据,形成驾车人在汽车上的体验数据,从而可以向汽车经销商实现提供产品改善策略。
另外一端,则是车载系统。这方面俨然重现了智能手机终端的场景:苹果和谷歌角斗。不过从苹果和谷歌的PK中也可以获知,基于云端服务的车载系统拥有的空间十分巨大。
这一云一端,是百度切入车联网的关键所在。
第二大猜想便是,百度会借此曲线进入汽车保险业。
大数据对于车险行业带来更多的是一种思维带动的产品转变,从被动的赔险设置,到更加灵活的车险产品设置,未来的车险能够让双方都体会到平衡。百度在此方面的进入,有两种可能性,第一是如上所述的那样从行车大数据切入,影响车险产品,百度地图的清明热力图就是一个小缩影。第二则是目前百度和中国平安在合作模式。平安瞄准的是百度大数据,这个平台上聚集了中国80%以上的网民流量,也就意味着是一个巨大的消费者行为数据库,显然对于平台想要实现互联网思维转型是一个不错的平台:通过研究消费者在互联网上的行为习惯,进行保险产品创新。
第三大猜想则可能是,百度想直插汽车品牌营销腹地。当下,整个汽车行业的数字化都处于起步阶段,太多可能性在等待拥抱。而从百度的这份汽车报告中提供的两个数据出发,在汽车品牌营销中,大数据可以带来不少机会。
首先是一个关于无线搜索的数据。2013全年百度平台上,汽车行业无线端搜索量占比为46%。从2013年下半年开始,无线端搜索量逐渐赶超PC端,个别时间占比已超50%。作为轮子上的经济,汽车品牌主恐怕在看到这组数据前也很难想象,有这么多的品牌搜索是发生在移动过程中。
其次是四线城市汽车网民的搜索份额。2013年四线城市汽车网民占整体的42.6%,三线城市的这个数字是22.9%。如果前者是提醒汽车品牌主要加速对移动营销的投入;那么第二个数据则说明:搜索即需求,此刻不满足,何时收获?
虽然目前有不少汽车经销商都喊着渠道下沉三四线城市的号子,但从目前的经验来看,小城市的汽车体验在很长一段时间里并不能实现如一二线城市那般完善,更多的汽车体验还是用眼在网上看的过程。所以品牌信息在网络上的渗透和扩散,是一个大学问。不管是豪车还是SU V,如果信息能够精准到达这些小城市的网民眼中,留下印象,那就事半功倍了。
而对比了这三种路径,你会发现,百度大数据对于汽车品牌的营销影响,就是这么一个侧写:车联网网住的是驾驶者的数据,而百度网住的是全平台,包括驾车的、将要驾车的,还有想要驾车三大人群的需求数据。这三者的行为数据价值汇聚到数据库,整合、分析后,几乎可以成为汽车品牌主对于潜在市场需求以及已有市场需求的全盘掌控。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11