京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
汽车大数据技术在服务数字化领域至少有三大应用前景
过去几年,汽车产业的数字化的发展是不均衡的,整车企业本身的数字化进程非常缓慢,相比之下,消费者对数字化的需求已经在倒逼整车企业加速自己的数字化进程。
本文章论述了汽车大数据技术在服务数字化领域中的三大应用前景
近年来各种后市场的互联网化尝试不断碰壁,这让越来越多纯互联网人深感挫败感,说好的互联网+红利,说好的社交红利呢?在线上碰壁的小伙伴过去一年纷纷转型线下,作为身在其中的从业者,如果不是因为媒体出身、好为人师的恶习难改,我真的不愿在同行高歌猛进的时候泼凉水—看着战术勤奋的对手在战略上犯错其实很爽,比如神州之于滴滴。
前几天我说中心店+社区店模式不靠谱,招致不少人的质疑,这不是我没事找事,是因为有小伙伴的社区店模式没走通,我把自己的思考记录下来,防止自己犯傻。我不喜欢和同行争论产业趋势,真正的创新者,必须独立思考,不从众才有可能独享红利,那种人云亦云的事情,我说不来,也做不来。所以,当要在当地投资有壹手门店的三四线城市维修厂老板都给我介绍他要转型中心店+社区店模式的时候,我是真忍不住要反问两句—这真的靠谱么?
作为理工男,我对技术充满乐观,过去40年,IT技术突飞猛进,作为IT技术的代表,以高精度传感器、移动宽带、卫星导航为代表的大数据技术正在连接越来越多的人和企业,原本这些技术只是让BAT做广告、玩游戏赚到越来越多的钱,但在媒体和游戏的高频用户连接的背后,原本不可预测的人类行为正变得越来越容易预测,行为如果可预测,大数据技术的下一站就是借助算法模型,找到那些可以改变人类群体行为的方法,能够用潜移默化的媒体技术控制群体人群的行为,这远比当下卖广告、卖东西、做游戏更有赚钱前景。
作为后市场从业者,我深深感受到越来越多的保险、后市场、整车企业正义无反顾的冲向数字化这条道路,作为最早数字化的保险行业,也最早行动,这也是过去几年整车行业备受保险行业打击而无计可施的原因—虽然在生产制造领域整车企业已经有丰富的数字化经验,但在服务的数字化方面,保险行业领先整车企业一个时代,技不如人必然挨打。当下,作为整车企业体系里最早接触数字化的媒体公关市场人,正成为整车产业的数字化先锋,数字化转型首先是这些人的转型。遗憾的是,这部分汽车人投身的是汽车研发生产制造营销的数字化,缺乏服务数字化经验让这部分汽车精英也无计可施。
我认为汽车大数据技术在服务数字化领域至少有三大应用前景。
其一是利用大数据技术,实现汽车销售服务从BI商务智能的事后研判,向实时的AI人工智能服务管理转变。这个是我率先提出的概念,也是我和小伙伴正在做的事情,不详细说明,愿闻其详的小伙伴欢迎报名我正在张罗的汽车大数据论坛。对于后市场而言,完全靠人来运营管理,及时吹嘘+互联网,效率也不可能比传统后市场企业更高。我相信BAT的各种大数据洞察能力都将成为未来AI人工智能服务管理的有力支撑。
其二是基于大数据技术对传统保险、销售、服务营销技术的战术优化,这个不仅体现在过份吹嘘的精准广告技术上,更有实战价值的是体现在保险UBI产品上,体现在续保营销优化技术等领域。已经有一些保险公司和汽车经销商在使用这类技术改善自己的营销服务能力。但这些技术的潜力远远没有被发挥出来。我希望接下来的汽车大数据系列论坛能够给更多致力于数字化的保险公司、主机厂、经销商、后市场同仁带来新思路。
其三是基于大数据技术的用户洞察,征信和风险控制是这类大数据技术的核心。对于汽车保险、汽车金融、二手车等高毛利业务,利用大数据技术进行风险控制已经有很多实战案例,我认为这些以Fintech技术未来几年会成为金融公司、主机厂的核心竞争力,现有的技术研发公司未来必然会被金融和产业巨无霸变成私有云服务,没有这些专业服务技术支撑的公司将很难参与竞争。汽车金融、汽车生产制造品牌等上游的高度数字化必然引发下游产业的全面数字化,否则所谓大数据技术都是无源之水、无本之木。
过去几年,汽车产业的数字化的发展是不均衡的,整车企业本身的数字化进程非常缓慢,相比之下,消费者对数字化的需求已经在倒逼整车企业加速自己的数字化进程。一旦作为上游的主机厂加速数字化,这将引发整个产业的全面数字化转型,大数据技术的成熟,正需要一个巨大产业生态来验证它的威力,相比快消品,汽车产业正是最佳试验田。当大多数人涌入已经过剩的线下实体店的时候,如果没有更先进技术来进行效率提升,产业就没有未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 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 ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13