大数据教父传道汽车业大数据变革

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访客:23673  发表于:2013-09-22 09:17:27

大数据研究先河之作《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格近日出现在2013广州点金展,作为“美赛达”汽车后市场新商业模式论坛嘉宾,这位有着“大数据商业应用第一人”之称的殿堂级人物阐述了大数据之于汽车的现实意义。

大数据教父传道汽车业大数据变革

大数据与小数据

汽车销售最重要的是联结供求关系。在传统的销售模式中,汽车厂商通过广告等各种销售技巧把车卖出去,最后会发现总有卖不完的库存,总有一些目标消费者没有购买汽车,因为没有人知道这些顾客需要什么,生产的车型没能满足他们的需求。

这个矛盾该如何解决?几乎所有企业都尝试过降价促销,虽然这种做法在刺激销售的过程中也降低了利润,企业却并无它路。因为没有数据就无法对顾客需求进行分析。当然,企业可以走出去问消费者“你们需要什么?”,可以做访谈、问卷调查,但这是小数据,而且很多时候小型数据是错误的数据,与没有数据并无二致。

在大数据时代,这种盲目的运营模式被完全颠覆。我们知道顾客需要什么,并且最终能将客户需要的因素融合到生产的汽车当中,最终生产的每一辆汽车都能卖出去,每一个消费者都可以买到自己心仪的汽车。

要实现这一愿景,关键在于数据的搜集,以及在此基础上进行的大数据分析,这和小数据分析截然不同。在维克托眼中,大数据有三样区别于小数据的特质:大量、混乱、相关性。大量——更多数据带来的是对消费者更精准的需求把握;混乱——用较少的成本、资金即可获得大量、混乱的数据,即便因数据的不准确可能得出不正确的分析结果,但这最终导向大数据的第三个特质;相关性——数据之间或者两个事物之间必然存在相关性,这种相关性告诉我们事物正在发生变化,而并非导出发生变化的原因。作为数据研究的前瞻性学者,维克托的独特之处恰在于此:将着眼点投放于数据之间的“关联关系”而非“因果关系”,认为大数据的核心就是预测。

这种特性的大数据放置于汽车行业,会发生哪些碰撞呢?

1、有意义的选择

传统购车程序中,人们根据颜色、外观、引擎甚至安全性、豪华与否等角度选择,而对那些“不知道自己要什么”的消费者来讲,一个甚至几个类似“空间更大?”“座位更大?”的固定问题并不能真正戳中心房。

这时候,必须要知道每一位消费者的自身需求,提供更多选择的可能性。通过数以百万计的选项,满足每一个细项需求。真正的了解消费者,知道他们想要什么,而不是为什么。这些基于了解之上的需求选项比苦苦追问“为什么选这个”要有意义的多。

2、灵活的生产

通过大数据的统计知道消费者需要什么,按照偏好生产,与市场需求灵活匹配。

对现在的汽车生产商来说,他们清楚要做什么,但是要做到灵活的调整生产方式就有些难度了。了解—分析—供需匹配—提升销售,这一闭环的更迭速度基于对消费市场大数据的精准把握。

大数据如何改变汽车业?

过去的汽车行业变革,可以归纳为更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于大数据的变革却显而易见:和数据有关的改善——改善生产流程、商业思维、汽车生活。

1、汽车内部装置的改变

我们可以大胆设想这样的场景:车内系统自动采集驾驶者的驾驶习惯信息,为不同的驾驶者匹配不同的汽车设置;夜晚疲劳驾车时,驾驶者坐姿发生改变,车内会自动发出警告;又或者通过指纹识别车主、启动车辆等。这都是大数据的应用案例,有些已经应用在现在的汽车当中。

2、汽车生产思维的改变

流动性数据不断地产生,通过车内感应器对数据收集、传送,可以对可能出现的零部件故障、隐患进行及时的处理。一方面有利于解决汽车安全隐患,另一方面将帮助汽车品质的更新换代,提升产品的设计和构造。

维克托在论坛上谈到了二个案例。首先是劳斯莱斯,作为一家生产豪华车的公司,劳斯莱斯也是世界上第二大航空引擎制造商,并且已经变成一个大数据公司。通过在每一个喷气式飞机的引擎上建立测量、采集的数据中心,劳斯莱斯可以预测引擎的哪一个部件可能会发生故障。比如通过声音、振动的改变,提前在故障发生之前更换飞机引擎某些零部件,避免发生空难的可能。

另一个案例则是关于世界上最大的物流公司之一UPS。UPS有6万辆汽车进行运输工作,UPS在汽车里安装了传感器,将所有数据收集起来进行大数据分析,提高汽车的导航系统和物流线路布局,并且在去年节省了约5千万公里的里程。

3、出行需求的完美方案

汽车作为人类梦想的现实化身,它的出现解决了人类的移动需求。过去的汽车或许更多的是跟引擎的转动、机械的轰鸣相关,而大数据时代的汽车,则更多的考虑人类目前最迫切的需求——完美的出行解决方案。

依据整个生态系统制定出行方案,对蜗居都市的用车人群十分必要:在闹市区找到一个停车位,在上下班高峰期实时避开拥堵路段,在汽车的指引下找到最便捷的餐馆、加油站等。

通过对数据的有效利用影响未来发展格局:对新能源汽车来讲,通过数据模型分析城市内充电设备等基础设施的布局地点、使用结点,合理建设道路辅助设施;对无人驾驶汽车来讲,将车辆自身的数据收集能力、后台计算能力与整个出行生态系统实时匹配、整合、反馈,达成技术实现的可能。

小结:

互联网时代,生活似乎日益变得复杂。而大数据的任务就是通过技术后台的力量,将前端使用者从这些琐碎中解放出来,打造简单、直接、便捷的汽车生活。这不仅需要一辆汽车,还需要满足大数据的需求,才能从根本上改变我们销售汽车的方式,改善汽车的设计,在这个移动的封闭世界中,想你所想,做到真正的人车合一。(via.车云网)

评论(3)

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    1. 段一轩 汽车销售确实是需要大数据,因为有钱人买完了第一轮,下边是小众市场了,这个市场可能更为细分,品牌之间的战争要加剧了

      回复[0] 2013/09/22 11:17

    1. 李大龙 多一些大数据的案例传播,大数据技术才更有说服力

      回复[0] 2013/09/22 10:49

    1. 王志鹏 就象对于古人学术的传承,先要定义清大数据这个概念,现在人总是利用概念进行炒作,什么大数据的作用顶得上第X次工业革命,概念都不清,还炒什么呀?

      回复[0] 2013/09/22 10:46

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