汽车大数据时代悄然来临 逐步覆盖全链条_数据分析师考试

传统的汽车行业数据来源不畅、结构单一、应用较浅，无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及，正在诸多方面改变着人们的车辆购置和使用习惯，使传统的汽车数据收集、分析和利用方式发生重大转变，必将推动汽车产业全产业链的变革，为企业带来新的利润增长点和竞争优势。

以上是在中国汽车技术研究中心、中国汽车流通协会等单位共同举办的“2015中国汽车产业数据研究峰会”上，参会代表们达成的共识。会议围绕如何利用网络化、数字化推动我国汽车产业发展这一主题，进行了广泛而深入的讨论。

逐步覆盖全链条

据与会专家介绍，目前在数据收集方面，车企、经销商、互联网及消费者等多渠道的数据收集方式日趋完善，使汽车大数据逐步覆盖全链条。车企大数据包括客户信息、交易信息、车辆信息、生产信息、采购信息、维修信息、投诉信息等，随着企业信息管理水平的提高以及新的数据采集技术的使用，这些数据都将逐步得到完善。

随着数据的收集应用，汽车经销商通过移动互联、后台音频整理、证照识别录入等新技术的使用，实现从消费者“关注”到“消费”整个过程核心行为要素的实时监测，确保消费者入店行为数据的全录入，同时监测车辆4s店维修保养信息。通过统计微博、峰会、网页等互联网大数据，企业可以监控客户进入首页，查看车辆详情及停留时间，洞察客户对车辆的关注点和走势，掌握不同客户的潜在需求及预期，监控产品舆情反馈等等。在消费者方面，车联网将对客户使用车辆的信息进行监测，包括车主行为数据、车况数据、位置数据、驾驶数据等。

在数据分析方面，需要将多渠道、标准不一的客户数据进行整合，建立汽车大数据库。

据专家介绍，建立汽车大数据库主要分6步：数据融合、用户识别、全网用户识别、用户标签、用户聚类、用户细分。数据融合是把分散在不同系统之间的数据整合在一起，包括生产数据、销售数据、售后数据、互联网数据等。用户识别是通过数据清洗，识别出每个客户的详细信息。全网用户识别是采集客户的网上行为数据，进行全网客户识别，产生360度全方位客户视图。用户标签是将每个客户的特点、爱好、生活习惯，进行细致区分，并以标签化进行用户定义。用户聚类是指根据客户的标签进行分组。用户细分是对客户完成精准细分，针对目标客户开展一对一精准营销。通过这6步即建成统一、整合、可直接使用的数据库。

数据应用全方位

在数据利用方面，汽车行业对互联网、大数据等新兴科技的利用涉及到产业链的各个环节，包括：用户洞察、开展精准营销、改善客户管理及服务、改善产品研发和提升产品质量、业务运营监控、汽车后市场、交通领域、汽车流通等方面。通过对多渠道的汽车大数据进行融合及挖掘，能够深刻地了解客户需求及动向、掌握客户信息、进行市场细分、竞争分析、掌握客户满意度等。大数据还可用于开展精准营销，通过整合汽车媒体、微信、官网等互联网渠道潜客数据，扩大线索入口，提高非店面的新增潜客线索量，并挖掘保有客户的增购、换购、荐购线索，从新客户和保有客户两个维度扩大线索池；运用大数据原理，定义线索级别并进行购车意向分析，优化潜客培育，提高销售线索的转化率，提升销量。

大数据应用于客户管理方面，可以提升客户满意度，改善售后服务。通过建立基于大数据的CRM系统，了解客户需求，掌握客户动态，为客户提供个性化服务，促进客户回厂维修及保养，提高配件销量，增加售后产值，提升保有客户的利润贡献度。

大数据可以改善产品质量，促进产品研发。通过用户洞察，进行产品设计改进及产品性能改进，提高产品可靠性，降低产品故障率。

大数据应用在企业运营方面可通过搭建业务运营的关键数据体系，开发可视化的数据产品，监控关键数据的异动，快速发现问题并定位数据异动的原因，辅助运营决策。

助推汽车行业发展

另据专家介绍，目前汽车行业对大数据的收集、分析和利用仍处于探索阶段，因此，此次中国汽车产业数据研究峰会的召开正当其时。与会代表纷纷表示，峰会的成功召开，给业内企业提供了汽车行业利用互联网、大数据转型升级的经验交流平台，使业内企业能全面了解汽车行业各个环节利用互联网、大数据等新技术的最新进展，有利于各种新理念和新技术的快速应用，大大加快了汽车行业互联网化、数字化的进程，对于推动汽车行业的发展有着十分积极的意义。