京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11