京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
汽车大数据时代来临 将推动产业全产业链变革
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,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。
以上是在中国汽车技术研究中心、中国汽车流通协会等单位共同举办的“2015中国汽车产业数据研究峰会”上,参会代表们达成的共识。会议围绕如何利用网络化、数字化推动我国汽车产业发展这一主题,进行了广泛而深入的讨论。
逐步覆盖全链条
据与会专家介绍,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,汽车经销商通过移动互联、后台音频整理、证照识别录入等新技术的使用,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。通过统计微博、峰会、网页等互联网大数据,企业可以监控客户进入首页,查看车辆详情及停留时间,洞察客户对车辆的关注点和走势,掌握不同客户的潜在需求及预期,监控产品舆情反馈等等。在消费者方面,车联网将对客户使用车辆的信息进行监测,包括车主行为数据、车况数据、位置数据、驾驶数据等。
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,建立汽车大数据库。
据专家介绍,建立汽车大数据库主要分6步:数据融合、用户识别、全网用户识别、用户标签、用户聚类、用户细分。数据融合是把分散在不同系统之间的数据整合在一起,包括生产数据、销售数据、售后数据、互联网数据等。用户识别是通过数据清洗,识别出每个客户的详细信息。全网用户识别是采集客户的网上行为数据,进行全网客户识别,产生360度全方位客户视图。用户标签是将每个客户的特点、爱好、生活习惯,进行细致区分,并以标签化进行用户定义。用户聚类是指根据客户的标签进行分组。用户细分是对客户完成精准细分,针对目标客户开展一对一精准营销。通过这6步即建成统一、整合、可直接使用的数据库。
数据应用全方位
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。
大数据应用于客户管理方面,可以提升客户满意度,改善售后服务。通过建立基于大数据的CRM系统,了解客户需求,掌握客户动态,为客户提供个性化服务,促进客户回厂维修及保养,提高配件销量,增加售后产值,提升保有客户的利润贡献度。
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。
大数据应用在企业运营方面可通过搭建业务运营的关键数据体系,开发可视化的数据产品,监控关键数据的异动,快速发现问题并定位数据异动的原因,辅助运营决策。
助推汽车行业发展
另据专家介绍,目前汽车行业对大数据的收集、分析和利用仍处于探索阶段,因此,此次中国汽车产业数据研究峰会的召开正当其时。与会代表纷纷表示,峰会的成功召开,给业内企业提供了汽车行业利用互联网、大数据转型升级的经验交流平台,使业内企业能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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09