
大数据让消费意愿更透明_数据分析师
当互联网走进千家万户,当它带给人们方便、效率和乐趣的同时,还产生了一个很神奇的东西,那就是数据。因其数量惊人、覆盖面广、结构复杂,人们称之为大数据。
对大数据价值的发现和深挖,成为互联网+的一个重要方面。
那么,在汽车消费领域,大数据对消费者有什么现实意义?
在今年第六届全球汽车论坛上,以“洞察汽车消费者:大数据的作用”为主题的头脑风暴对话中,长安汽车产品策划部副部长余成龙、汽车之家副总裁韩松、德勤中国汽车行业管理咨询合伙人何马克(美国)与主持人《汽车观察》杂志总编辑刘小勇,密切互动,共同探讨大数据时代,汽车消费者将受到哪些有益影响……
制造更符合消费者心愿的汽车
“从汽车制造来看,从产品研发、生产制造到营销服务等,通过大数据,非常有助于生产厂家准确把握消费者意愿,从而带来更令消费者满意的产品。”长安汽车产品策划部副部长余成龙认为,长安汽车对大数据的掌握与运用,让各方面工作都有了全方位的改变,互联网给长安带来了思维的变革、商业的变革和管理的变革。
在生产制造领域,长安汽车已经充分利用大数据的挖掘和利用,助力数字化工厂的实现,提升生产效率降低成本。
在服务营销领域,长安汽车利用大数据手段,通过电商渠道和专门的网站,开创了互联网汽车营销私人定制的新时代。长安新奔奔PPO的个性定制就是有力证明。
今年4月,个性定制的长安新奔奔PPO,通过电商渠道,向市场推广。明年,长安汽车通过大数据的熟练运用,将汽车生产个性化定制进一步推广而不是局限在PPO这一款车型,为消费者买车创造更多的自主选择。“在大数据时代,长安汽车所做工作的主旨就是“人为本、创未来”—所有的数据、所有的产品,都落到以人为核心的观念上面来。长安一直坚持这样的理念,所有的产品、设计、制造都必须以用户为核心。”
余成龙说,面对互联网大潮,长安汽车一直坚守一个原则,那就是传统汽车本身所创造的价值、产品、服务是无法取代的。长安汽车以用户为核心的价值观不能变。
对于长安汽车大数据的理解与运用,世界汽车咨询领域有相当影响的德勤机构代表,十分赞同。
“真正掌握大数据就意味着掌握了消费者的消费密码,能够利用有效数据分析消费者购买产品的思维方式,甚至于可以了解在哪个阶段、出于哪种思考而产生的购买行为。”德勤中国汽车行业管理咨询合伙人何马克(美国)回应说。
大数据让汽车服务更精准
如果说,长安汽车大数据运用案例,是汽车企业的一个生动范本,那么,作为正在全方位进入汽车领域、有“野蛮人”“门外汉”之称的互联网企业,怎样借助大数据,涉足汽车领域呢?
汽车之家副总裁韩松,介绍了互联网企业通过大数据助力汽车企业的足迹路径。“汽车大数据的核心价值就是,离消费者近一点、更近一点。”“大数据能让进入4S店的消费者,在尚未产生购买行为之前,4S店就可以掌握消费者的购买行为。浅层次大数据可以监测用户消费行为和消费习惯。”
韩松将大数据对汽车消费影响,进行了深入浅出的清晰描述。“过去,互联网公司为主机厂提供的更多是各种监测软件、各种指数,以及各种后台帮助主机厂看产品营销过程的数据转化。”
这些当下流行的调查思路,不但价值很低且都已过时。韩松认为:“在大数据发展的当下,互联网公司的定位不仅仅是简单的数据分析,而应该利用大数据,从研发、生产、物流配送到中间的品牌、产品、营销传播,包括最后渠道的管理、销售到最后售后服务,整个脉络做最有效的收集和分析,能够更好地帮助汽车企业,用99%的大数据帮助汽车企业甄选1%的有用信息。”
简单讲,大数据的作用就是监测、发现、预见。但要充分挖掘大数据的价值,还有待于互联网企业和汽车企业的深度合作,比如双方的数据库能否在互信的基础上实现共享,甚至在厂家的协调下不同的数据平台能相互打通。
让消费者意愿更透明
来自美国的德勤中国汽车行业管理咨询合伙人何马克从国际视野看大数据对中国汽车消费的影响。
何马克认为,中国一直在说“客户是上帝”,“但没有大数据,就很难知道“上帝”的所思所想”。
“只有娴熟掌握了大数据,才能让“上帝”变得更加透明。”
大数据所带来的趋势因素会影响解决方案的制定。比如,中国有3亿年轻人都有购买汽车的计划。而这3亿年轻人作为潜在客户如何转化成现实消费者?他们的支付能力如何?
在国外,只有40%的消费者对经销商的体验感兴趣,但在中国,这个数据可能会达到60%。利用大数据来分析中国消费者的不同领域、不同的数据会起不同的作用。如何把有效数据协同为一体,挖掘更有用的信息,这就是大数据的价值体现。
所谓数字营销,就是利用用户的消费习惯、浏览习惯来判断用户的购买可能,理想的大数据就是能够更好理解消费者的行为。个性化的数据服务应该是分析消费者决定购买一辆车之前,整个思想历程是什么。
结束语
为什么以前我们对满足消费者需求方面做得不够好?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07