
AI定价+大数据 迈迈车如何玩转双路夹击
如果不能跟上脚步,时代抛弃你,甚至都不会说再见。
对二手车行业这可能不再只是网络流行语。“AI+大数据”很快就会成为平台互相PK的大招。此外,市场上还活跃着大量自媒体创业车商,对竞争激烈的各大平台来说,压力之下借助外部辅助力量来一次大变革也未尝不是新的机会。
而传统二手车经销商更加痛苦,面临得不只是门店获客成本攀升、客户体验难以优化、管理工具不够精细、营销服务能力不足等痛点,还有资金不足、人才缺失、采购成本高、单品类服务等问题,尤其在中小规模经销商身上,这些痛点更痛。这给了迈迈车这种创业企业机会。
迈迈车以二手车车源为切入口,逐步渗透二手车产业链,可以助力经销商加快转型,并形成一个“S2B”的有机生态体。“S2B”是迈迈车CEO江奇涛对二手车交易模式的创新思考。其核心能力是供应链整合能力,核心表现是对B端的各种赋能。迈迈车作为一个服务平台,一端连接着二手车经销商,另外一端连接着海量的精准车源,通过自身的业务模型优化和延伸,在帮助经销商进行线上车源检索的同时,也让车商的购买、服务和体验更为顺畅。
海量车源+AI定价+大数据匹配模式构筑护城河
迈迈车通过不断创新业务模式,将触及车源、估价、检测、交易、金融支持等进行深度的融合,其构建的独特护城河优势正在逐渐凸显出来。
首先是车源量的优势。众所周知,得车源者得天下。迈迈车的车源构成主体是批量车,主要为租赁公司、抵押担保公司等,这些车源以回笼资金为第一诉求,处置速度优于卖出价格,且均为批量规模级。再加上传统的C端车源,迈迈车已能触达市场50%以上的车源。随着迈迈车线下门店布局不断增加,吸引着众多优质车源信息和商家进场,车源量增加的情况下,用户的选择会更多,这样形成了一个正向的循环。
第二是基于AI智能定价和大数据精准推送,来满足下游二手车商的需求。通过AI定价体系来确定需求的合理性,以系统的定价为标准采购车源。经过数据分析匹配,精准推送,快速的让有需求的二手车商获得车源信息,采用的ARQS车检体系高于国家标准级别的车况鉴定,保障车况无误差。这比传统的撮合类型的平台大大提高效率,同时大数据的分析降低了人为因素的影响,而交易数据积累对于金融赋能效率的提升给与了强有力的风控支持。
正因如此,迈迈车通过车源、车商之间的高效连接,加上自身服务的不断延伸,构建起成本低、效率高、风控好的消费体验,在提升整个二手车交易效率的同时,也形成了独特的护城河。
未来有更多故事可讲
随着整个二手车行业的发展来看,迈迈车在未来也有更大的想象空间。目前迈迈车着力打造信息化支撑,有价有货的分销平台。未来两年间,迈迈车将逐步提升交易效率,提供供应链金融、内容平台引证、认证帮检服务,乃至开展汽车租赁业务。
而迈迈车更希望成为中国的Manheim。这家年交易额超过500亿美元的二手车批发交易商,主要提供线上线下交易和库存融资,客户包括美国绝大部分已经认证的经销商,拥有足够多的交易记录量和庞大的数据库。这点与迈迈车的模式非常类似。
迈迈车CEO江奇涛表示,迈迈车是开放的平台,理念是建立效率最高的平台,开放平台的效率一定是大于封闭平台的,迈迈车跟所有的平台,都是合作共存的关系,欢迎A、B、C端的车源出现在迈迈车平台上。迈迈车一直在聚焦把一件事情做好:即让二手车获得更高的周转效率。在这样一个逻辑之下,随着迈迈车AI和大数据技术的升级以及市场运营布局的完备,其未来的想象空间将会更大。
对于刚刚迈过A+轮融资门槛的迈迈车来说,有种渴望破局,但步调间却还保留着沉稳的影子。在新的发展机遇下,迈迈车合理运用AI和大数据应用、数字化和物联网在二手车流通领域的实际应用,一种全新的二手车交易模式开始崭露头角,让我们一起期待!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15