
腾信股份:汽车电商如期“落子” 以“互联网+大数据+精准营销”进军一手车销售两万亿市场
事件简述:公司董事会于2015 年05 月07 日审议通过《关于公司以增资的形式投资上海车瑞信息科技有限公司的议案》,同意公司向上海车瑞信息科技有限公司新增出资额人民币3000 万元整。投资完成后,上海车瑞信息科技有限公司的注册资本为1,349,997.99 元,公司持有上海车瑞信息科技有限公司的股权比例为11.11%。上海车瑞信息旗下的“车风网”是国内专业的汽车电商平台,公司通过入股“车风网”,成功切入在线汽车电商交易的环节。
投资要点:
1.汽车电商空间巨大,每年两万亿市场规模。
据中国汽车工业协会统计,2014 年我国汽车产销分别为2372.29 万辆和2349.19 万辆,同比分别增长7.26%和6.86%,市场空间接近两万亿人民币每年。但汽车一手电商的渗透率非常低,一手汽车电商销售规模不超过50万辆,线上销售占比不超过3%,甚至要低于互联网家居电商的市场渗透率。从行业特性来看,汽车销售的标准化程度相对处于行业中位数水平,未来发展空间广阔,存在几十倍的增长空间。
此外,传统的汽车销售环节链条很长,有些长达三个月,这种模式导致汽车企业的销售库存很大,资金链紧张,因此可能会倒逼销售环节的变革,加速汽车电商的发展。
2.车风网在线汽车销售模式独特,可以有效解决车厂与消费者的诸多“痛点”问题。
车风网的在线汽车销售,有别于传统在线汽车龙头网站“导流”到线下4S 店进行交易的传统模式,车风网已经形成了销售的闭环——通过直接与车厂拿货,并直接销售给消费者的模式,有效减少了交易中间环节成本;车风网大大缩短用户从购买意向到销售达成的时间。传统的汽车销售环节链条很长,导致汽车企业库存很大,车风网可以直接缩短销售环节,从数据分析优化到促进交易达成,快速获得有意向的用户并促进达成;集中在去库存上发力,价格上具有绝对优势,目前车风网在售车型的价格普遍比4S 店要低2-10%左右,提车时间方面能够确保现车或一周内提车,更低的汽车销售价格也导致了车风网从流量到订单的转化能力远远高于市场平均水平。
3. 上市公司与“车风网”协同性高。
客户共享:公司在传统数字营销业务中,储备了大量的汽车客户,与广汽、一汽等大客户有着很好的合作关系,我们预测,未来在汽车电商领域也有望有进一步的拓展,可以与车风网进行对接;技术和流量资源方面:公司积累了大量的互联网用户行为数据以及精准营销的技术优势,车风网可以利用腾信的媒体资源优势(2877.57,-2.350,-0.08%)和技术优化等服务优势,精准导入客户,提高整体运作效率和流量转化率;资金方面:依托上市公司资源,车风网在资金和金融方面可以获取更多,有望快速进行融资与发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17