京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据显示二手车交易三大趋势_数据分析师考试
目前二手车交易的品牌分散度比较高、2到6年车龄受欢迎、2/3的用户希望购买到小型车或紧凑车型、购车理念已从“把车开坏再贱卖”向“我要换车,享受不同的驾驶体验”转变。
7月9日,通过大数据分析,二手车交易平台好车无忧联合创始人兼COO朱勇向记者介绍了目前二手车交易市场的新趋势。
另外,为了更好地服务于二手车买卖用户,7月9日记者见证了好车无忧与阳光保险集团正式签署战略合作协议。双方将从车险、车贷、客户信息等方面开展合作,共同提升服务品质与用户体验。
自去年7月5日上线以来,好车无忧先后获得由经纬中国、源码资本联合领投,成为基金、明势资本跟投的2000万美元A轮融资,团队从最初的几十人发展到现在的300多名,城市业务规模从最初的北京、深圳,发展到当下16个大中城市的“好车版图”。
“给二手车交易买卖双方带去最大的用户价值和最好的用户体验”是好车无忧始终秉承的理念。“希望卖车的车主把他的价格卖的比传统的经销商的价格高,让买家买的这个车比传统的从经销商买的那里要低,也就是说让买卖双方分享传统交易价差部分,就是一定让买卖双方获得最大的用户价值”,朱勇告诉记者。在互联网+模式下,好车无忧与传统二手车行业不同的是,它消除一切中间环节的C2C模式。专业评估师对车源进行专业检测,排除事故车、泡水车、火烧车,买家卖家直接见面交易。朱勇表示,C2C模式是很难运营的,因其交易链条很长。倘若任意链条出了问题,那么一个正常的交易将会流产。因此,好车无忧非常看重在交易链条中针对两方车主的服务与体验。目前好车无忧的评估师人数已有140位,是C2C模式里拥有评估师最多的一家,占全公司的40%。
记者了解到,在好车无忧购买的二手车都是确保车没有大的事故,车龄没有超过8年,最近3个月没有交易记录的。签约仪式上朱勇同时发布了好车无忧自上线以来,一年的数据分析。分析显示,过去一年里,好车无忧超过一半的二手车是在一周内售出,70%的车辆是在两周内售出,3天内售出的将近41%的比重。
朱勇告诉记者,目前二手车市场的消费趋势正在发生变化:
首先在车型方面,好车无忧出售的品牌二手车前3位的是大众、福特和标致品牌车型。数据分析发现,即使是这前3位加起来也不到整体销售的1/4。这说明,在二手车交易环节中,品牌分散度还是比较高的。
其次,交易车龄集中在6~8年内。数据分析,过去一年内,好车无忧售出的一半车都是车龄在2到6年的车,超过一半车辆行驶历程是3万到8万公里之间,20%的二手车价格在10万元以上。甚至还有在维保范围之内一年以内的准新车,准新车售出不到4个百分点。朱勇告诉记者,在C2C模式里,对于一年以内准新车目前来说交易比重比较低,6~8年以内的车占30%左右。这说明中国消费者还是希望车开到一定年龄的时候再更换升级。但是,这个比重在逐渐减小,说明中国车主买车理念开始慢慢由“把车开坏再贱卖”向“我要换车开,享受不同的驾驶体验”转变。
另外数据还显示,2/3的用户希望购买小型车或者是紧凑车型,说明目前二手车买家群体主要诉求还是要实惠。因为小型车和紧凑车型价值是偏低的,目前大家还是追求实用性。不过,这个比重也是慢慢变化的,数据显示,排量是在1.6到1.8的二手车销售现在正在逐月增长。
据易观智库的统计数据显示,2014年中国二手车电商平台的交易量和交易金额分别为61.52万辆和345.5亿元。好车无忧预计,未来3~5年内,C2C将占二手车电商20%市场份额。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24