京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何帮汽车产业带来变革和商业增值
毫无疑问,制造汽车是一门艺术,汽车设计仍然涉及很多素描,雕塑和审美情趣,这是汽车行业取得成功的重要因素。但是如今的汽车制造商也知道这是一门科学,大数据的有效利用正在成为汽车产业发展越来越重要的一个方面。
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。
大数据帮助汽车厂商找准市场定位
在汽车行业,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。
汽车企业只有定位准确乃至精确,企业才能构建出满足市场需求的产品,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。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。依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求,所以高度智能化、自动化的数据采集与挖掘显得尤为重要。
大数据逐步覆盖汽车产业全链条
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,汽车经销商能够实现从消费者“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。通过慧数汽车大数据平台,车企能够洞察客户对车型和品牌的关注点和走势,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,建立用户画像。慧数汽车大数据平台能够洞察全网汽车用户,从职业、收入、爱好、地域等多个维度对用户进行画像扫描,为车企提供最真实的用户信息,进而协助完成精准营销。
汽车大数据全方位应用
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。
更好更快的开发汽车
汽车大数据的发展,车企能够借助大数据来改进自己的产品设计、汽车性能,并以此来加强与消费者的关系。消费者的意见对于新车型设计的影响越来越大,而制造厂商也能通过消费者对现有车型的反馈来收集信息。这些信息使厂商能更准确地了解现有车型的缺陷,也能更好地满足消费者的需求。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。
一款汽车从设计到生产再到量产需要庞大的人力物力以及时间的支撑,对汽车制造商来说需要付出巨大资金和人力。上市以后如果销量可观,那对企业来说当然是值得欣喜的事情,相反,有可能新车型上市之后,市场反馈不好,销量持续低迷,久而久之,不得已被迫停掉这个车型的生产线而造成一笔巨大损失。慧数汽车大数据平台能让汽车厂商避免一些损失,让生产变得更精准,更适合用户,犹如量身订制一般。通过慧数汽车平台,我们可以准确的判断用户对汽车的需求点,比如汽车的外观,颜色,以及配置,还可以帮助我们精准区分用户的群体分类,从年龄、性别、职业等方面来判断不同人群对汽车的不同需求,从而可以针对不同群体来量身定做车型。
车企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。
只要汽车行业企业平时善于通过专业大数据平台收集、挖掘、统计和分析这些数据,为我所用,都会有效地帮助自己提高市场竞争力和收益能力,赢得良好的效益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01