京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何推动汽车产业变革
随着大数据产业不断迅猛的发展,大数据的价值也越来越被传统产业所了解,各行各业都在挖掘大数据对企业能带来的巨大价值。政府也意识到大数据的未来价值,也一步步的推出对大数据利好的各种政策。
今年5月25日,李克强在贵阳出席中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会时表示,以大数据为代表的创新意识和传统产业长期孕育的工匠精神相结合,使新旧动能融合发展,并带动改造和提升传统产业,有力推动虚拟世界和现实世界融合发展,打造中国经济发展的“双引擎”。
大数据产业发展到今天,已经进入到价值变现阶段。各行各业对大数据技术和应用都有了初步的了解,大数据平台和技术的应用也开始普遍。一些公司也成立了大数据部门,大数据得到了企业的高度重视。汽车行业作为制造业的支柱产业,在竞争日益激烈的环境下,汽车厂商们更关注每一次跟自己有关的变革,他们也意识到了大数据的重大价值,也在规划利用大数据为自己在行业内的快速发展找到方向。
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。
大数据应用,其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值,而不是简单的数据计算。那么,对于汽车行业来说,管理者应该如何来借助大数据为汽车行业的运营管理服务呢?同时大数据应用又将如何突出其在汽车行业的情报价值呢?对此,我们从以下几个方面整理总结了大数据在汽车行业的创新性应用。
一、大数据让车企定位更精准
成功的品牌离不开精准的市场定位,可以这样说,一个成功的市场定位,能够使一个企业的品牌加倍快速成长,而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。汽车行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹,需要架构大数据战略,拓宽汽车行业调研数据的广度和深度,从大数据中了解汽车行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素,在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上,提出更好的解决问题的方案和建议,保证企业品牌市场定位独具个性化,提高企业品牌市场定位的行业接受度。
企业开拓新市场,需要动用巨大的人力、物力和精力,如果市场定位不精准或者出现偏差,其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的,由此看出市场定位对汽车行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确,企业才能构建出满足市场需求地产品,使自己在竞争中立于不败之地。但是,要想做到这一点,就必须有足够量的信息数据来供汽车行业研究人员分析和判断。在传统情况下,分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等,这些数据多存在样本量不足,时间滞后和准确度低等缺陷,研究人员能够获得的信息量非常有限,使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临,借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息,还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。
二、大数据成为汽车行业市场营销的利器
今天,从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动设备,互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨。每天在Facebook、Twitter、微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条,这些信息涵盖着、商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成汽车行业大数据,其背后隐藏的是汽车行业的市场需求、竞争情报,闪现着巨大的财富价值。
在汽车行业市场营销工作中,无论是产品、渠道、价格还是顾客,可以说每一项工作都与大数据的采集和分析息息相关,而以下两个方面又是汽车行业市场营销工作中的重中之重。一是通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息,掌握竞争者的商情和动态,知晓产品在竞争群中所处的市场地位,来达到“知彼知己,百战不殆”的目的;二是企业通过积累和挖掘汽车行业消费者档案数据,有助于分析顾客的消费行为和价值趣向,便于更好地为消费者服务和发展忠诚顾客。因此,可以说大数据中蕴含着出奇制胜的力量,如果企业管理者善于在市场营销加以运用,将成为汽车行业市场竞争中立于不败之地的利器。
三、大数据创新汽车行业需求开发
随着论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展,公众分享信息变得更加便捷自由,而公众分享信息的主动性促使了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。微博、微信、点评网、评论版上成千上亿的网络评论形成了交互性大数据,其中蕴藏了巨大的汽车行业需求开发价值,值得企业管理者重视。
网络评论,最早源自于互联网论坛,是供网友闲暇之余相互交流的网络社交平台。在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息,这些都构成了产品需求大数据。同时,消费者对企业服务及产品简单表扬与评批演变得更加的客观真实,消费者的评价内容也更趋于专业化和理性化,发布的渠道也更加广泛。作为汽车行业企业,如果能对网上汽车行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制订合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。
在大数据快速的发展过程中,也涌现了一些大数据产品服务商,在这里,我们关注一家专注汽车行业大数据应用的公司,北京慧数科技有限公司。慧数科技成立之初就立足做最专业的汽车行业大数据应用平台,从造车、卖车、买车、用车各个维度来分析汽车产业的数据,为车企的产品定位研发、渠道建设、产品改进等提供最专业的数据支持。据悉,慧数科技耗时100个日夜,在超过30位工程师的共同努力下,开发的汽车大数据应用平台——产品产品管理在9月初已经上线。透过慧数科技官网的新闻我们可以获悉到,这一产品可以准确获取超千万车主的产品评价信息,可以精准的分析本企业和竞争对手的每一款车型的总体评价信息,并用云图和图表的方式更智观的呈现。慧数科技汽车产品管理平台的上线,开启了汽车行业大数据应用的新篇章,为车企未来发展规划带来了更精准的方向引导,必将在大数据的发展历程上留下重重的一笔。
时间不停向前,技术也不停变革,未来在数据和技术的双动力驱动下,大数据产业的发展将更加迅速,更加产业化和精准化。
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】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 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 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28