京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
销量大数据:2014年闷声赚大钱的车型(3)_数据分析师
真诚换取信任:起亚K2、现代瑞纳
高性价比一直是国内消费者重点关注的内容,通常他们在进行购车咨询的时候都会问:保时捷卡宴和大众途锐哪个性价比更高?虽然说你已经买到了百万级的水平,就请只考虑任性不要考虑性价比这件事情了,但是这至少反映出中国消费者对于“高性价比”的执迷不悟,要远远比彰显自身趣味和品质更加重要得多。这就是市场的现实所在,你无法与它背道而驰。
而在对于高性价比关注的人群中,购车预算在十万元以下的穷人才是真正对高性价比有真实渴望的人,所以,那些主要针对穷人的小型车,在价格/配置等的设定上,就努力的向着“高性价比”的高地进发。
起亚K2和现代瑞纳都是典型的高性价比杰作,除了本身就较低的官方指导价之外,K2最近在北京某4S店爆出了超过2万元的最高优惠,价格进一步降低让人蠢蠢欲动。瑞纳的优惠幅度更大,有的甚至超过了2万元,单是合资品牌的身份,加上价格的极高诱惑力,就足以证明高效率的问题了。除此之外,它们还拥有出色的造型设计,这对于小型车的目标用户来说也是非常重要的。有了这些法宝,也就我无需再花钱投放什么广告、宣传了。
没有最便宜只有更便宜:吉利金刚、昌河铃木北斗星
2014年我曾经现场直击了杭州汽车限购前夜的疯狂,很多微型轿车直接打出了“占号神器”的招牌,拿出了一副只要有个2万多块钱就可以直接开走的架势,光光是一个拍照的钱,也要比车型本身值钱得多。再加上不少屌丝级消费者能拥有一台“四个轱辘俩沙发”、“遮风挡雨有空调”的车已经足够了,便宜便宜再便宜永远没有底线,才是最好的。
微型车市场的逐渐萎缩注定了价格决定胜利的法则,昌河铃木北斗星由于起步售价仅为2.78万元,而且四四方方的造型带来了最大可能的宽敞空间,所以要比起售价3万多元,但是却拥有时尚造型的奇瑞QQ更受欢迎。要知道,北斗星这个名字可没有奇瑞QQ那么出名的。
吉利金刚一直是小型车领域最特别的一个产品,虽然说这是一款上市已经很久的产品了,但是吉利对于它的宣传确实非常少的,几乎连我这个汽车媒体从业者都快要忘记了它的存在。不过每月的销量统计让我又重新认识到:吉利金刚竟然是自主品牌小型车销量的NO.1,真是让人意想不到。究其原因,相信也是因为其较低的市场售价。
最经典的家用车:大众捷达、马自达6、别克凯越
虽说国内汽车文化开始逐渐成型,但是大多数人还停留在对车没有概念的状态上,想要让他凭借自己的独立思考确定买哪一款车,其实是一件非常难非常难的事情。他必须通过同事、邻居、亲戚、朋友、前男友、汽车编辑、论坛红人的推荐,才能勉强有一丝丝的概念,而最终选择的那款车,也往往是同事、邻居、亲戚、朋友、前男友使用过的车型,就为了俩字儿:放心。
因此,那些市场口碑极佳、保有量很高的车型成为了他们首要选择的目标。在这个方面,大众捷达、桑塔纳、别克凯越、雪铁龙爱丽舍这些都是非常受欢迎的,市场口碑就是这些车型最好的宣传手段,其他的根本没有必要。
马自达品牌有一对奇葩,不管怎么更新换代,品质更优秀的新生代永远赢不了爷爷辈儿的老产品,这就是马自达6/睿翼/阿特兹,2014年的数据统计同样显示出马自达6的销量数据高于其他两位新产品,原因很简单,激情澎湃的马自达飙车党把马自达6推上了风口浪尖,“就是好啊就是妙”的口号让马自达6倍受欢迎。就算是埋进土里,也有大批的僵尸粉把它挖出来膜拜。
编辑点评:
新产品的问世,对于市场推广和广告投放的依赖性较高,当产品被人熟悉,且拥有别人没有的绝活儿时,它们对于市场推广的依赖性就会逐渐降低。当然,要想做到这一点,除了时间的累计、前期的高成本投入之外,还需要产品本身品质的出色表现。真诚的对待市场和消费者,才是成为的唯一途径。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24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