京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
没有大数据,汽车经销商不要玩了!
最近网络上刊登了一篇名为《汽车经销商们 别指望大数据了》的文章,文章中作者开题指出:“大数据进展缓慢,传统营销模式仍占主导”;并指出大数据在内容方面太宏观,而经销商们关注的是微观市场。文章最后的结论是:行业论坛、培训讲座邀请就可以忽视了。因为那些概念太高大上太遥远,你们完全指望不上。
通过阅读那篇文章,想必作者应该是行业传媒人或者4S店相关人士。在行文中明显感觉到作者对大数据概念由迷茫到热衷,最后到不屑。对于文章中的部分观点,个人认为是值得商榷的。本文主要是汇总作者文章中所说的“几乎没有听说任何针对汽车经销商推出的大数据工具、产品、服务”并针对“汽车经销商们,别指望大数据了”的话题进行讨论。
正如作者所言,汽车行业进入了买方市场,市场结构和环境也发生了变化。由于环保和交通压力,一些城市陆续开始限购;公安部门公布新车6年内不用上检测 线年检;汽车品牌和4S店布局基本完成;中国人经过了高速发展的车盲事情,主流即将进入置换升级阶段;二手车存量与大流通时代即将来临;4S店布局到三线 四线城市;反垄断的出台进一步压低车辆价格和主机厂毛利;购车将向高档次升级等因素,这些都明确提出未来市场是二手车大发展与置换升级逐步加大的时代。
在此等环境下,汽车经销商集团只有玩转大数据,才能有机会在未来激烈的竞争中持续获利。否则,只会是被时代所淘汰的命运。笔者曾与国内主流汽车经销商集团以及上市 公司的高官们深入多角度多层级交流,大家一致认为未来的市场机会集中于:服务及增值、二手车、金融、互联网这几个方面。
汽车经销商集团具体的获利发展空间
在拓展汽车集团的业务链条过程中,一个方向是延长客户的服务周期,不惜尝试“A+B+C”的维修连锁与钣喷中心的模式,来自降身价;另一个方向是拓展业务范围,从汽车租赁、汽车金融、汽车保险、汽车经济、二手车等等业务形态获得产业价值。在这些过程中主要有几种模式已经被大家理论上认可:
1,汽车集团内车主汽车应用生命周期中的升级置换。如帕萨特客户三年后可以推荐奥迪宝马奔驰的升级置换,获得更多业务及获利空间,需要大数据及时支持。
2,汽车集团内单店战败客户分享到同城同档次集团内其他店进行营销成交,需要大数据及时支持;
3,汽车集团内标准耗材,轮胎、电瓶、火星塞等的集采,需要大数据支持;
4,集团内汽车 及客户的金融计划,需要大数据支持。
所以说,没有大数据,汽车集团就没的玩了。传统的卖车修车最多只能获得资本的社会平均利润,而那些对于投资人而言只是鸡肋!
所以需要明白,《汽车经销商们 别指望大数据了》这篇文章作者说的大数据其实是传统互联网销售的大数据,而我们在这里说的是汽车集团的内部客户应用大数据。其实互联网的大数据,正如易车抛弃 PC端百度阿拉丁一样,认为价值的含金量不值得了,现在市场是买方市场,进入服务增值时代,肯定有必要玩好企业内部大数据。目前在业内汽车集团主要采用的是M4S汽车移动互联网客户忠诚度工具。集团下的4S店应用M4S后,可以形成汽车集团数据仓库,可以对业务进行有效挖掘。最终实现汽车集团的数据价值,变现客户与数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 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 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23