如何利用汽车大数据的报告选车浅谈大数据在

如何利用汽车大数据的报告选车(浅谈大数据在汽车的应用)

1.如何利用汽车大数据的报告选车

4月，UC汽车行业[汽车行业，一般是指其汽车产品或具有相同工艺过程或提供同类劳动服务划分的经济活动类别。]第一季度大数据报告新鲜出炉，其中显示德系车最受移动互联网[互联网（英语：Internet），又称网际网络，或音译因特网(Internet)、英特网，互联网始于1969年美国的阿帕网。]用户关注，大众品牌凭借超高的人气一举登顶。

宝马占据第三席位，而此前刚摘得2016年“最可靠汽车品牌[汽车品牌是各大汽车公司为了宣传自己而营造出来的一个汽车的牌子。]”桂冠的奥迪，这次位居第四。作为日系三强的日产、丰田以及本田，也集体成为一季度中国车市的**。

这份基于阿里大数据技术，采集了UC浏览器超过8200万活跃汽车用户2016年一季度汽车资讯的搜索情况、浏览情况等综合数据，直观反映了当前汽车行业动态及用户对汽车产品的认知与需求，被业界称为“2016汽车热力指南”。高端品牌较受关注 德系霸榜报告显示，互联网用户最为关注的十大汽车品牌，均被德日美三系牢牢霸占。

其中，“神车”大众以其庞大的用户群体和德系品牌常年积累的良好口碑稳居榜首，丰田、宝马、奥迪、福特等热门品牌紧随其后，自主品牌哈弗突围，占领第十位置，为中国自主品牌赢得了尊严。值得注意的一点是，与其他同类型汽车行业报告不同，UC汽车品牌热度榜中，用户对于宝马、奥迪等豪华品牌的关注度[“关注度”一词本身，就是当下的社会民众对日常生活的一种思考、学习、交流的行为方式。]远远高于别克、现代等其他热门品牌。

这可能跟UC较为年轻化的用户群体及其较高的消费水平有关。SUV热到“着火” 自主品牌实力逆袭车型关注度方面，SUV无疑是时下互联网上热度最高的一款。

网友关注的十大热门车型前五名中，就有三辆是SUV。不得不说，随着SUV市场整体不断增长，紧凑型SUV与小型SUV逐渐市场主力军。

同时，伴随着SUV大热的浪潮，以哈弗H6为首的一系列自主品牌车型，如宝骏560、传祺GS4等，更是凭借其“良心”的功能品质和极具竞争力的价格在这一领域异军突起，赢得了较高的用户关注度，也完成了自主品牌对合资品牌的一记漂亮逆袭。除了最受关注品牌和车型排行榜外，报告还提供了不同价位区间的热门车型排行，精确到价格区间的热度排行一定程度上，反映了当下网友的购车意向。

其中，30万以上品牌关注度被宝马、奥迪、奔驰，全面包揽，看来德系高端品牌在30万以上价格段拥有热衷用户群。数据挖掘[数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。]深入具体 80后中产哥消费欲爆表UC汽车行业大数据报告关于汽车用户的一系列数据统计，也是别有趣味。

这份报告中，除了对当前车市的总体分析，还多出了对于汽车用户的全面观察，这也是其互联网大数据技术的优势之一。报告显示，有超过8200万UC汽车月活跃用户在关注汽车资讯，连国民现任老公宋仲基都望尘莫及。

用户的年龄、性别分布、人均消费、日均浏览时长等细化数据，也被直观呈现。在打通阿里大数据后，我们甚至可以将UC汽车活跃用户人均消费与淘宝总体用户人均消费作以对比，进而分析出哪的用户更具购买力和营销价值：“淘宝用户整天哭着要剁手，殊不知UC汽车用户已经连整条胳膊都剁下来了，因为他们更喜欢买买买。”

最有趣的是，UC甚至连各级别车型最吸引什么星座这样细微的关注点都进行了准确分类。这样精密的数据挖掘当然不是为了炫技。

国际专业咨询机构毕马威发布的《2016全球汽车业高管人员调查》研究报告显示，在互联网时代冲击下，传统汽车行业对于主宰客户关系的信心大幅下降，而强大的信息工程能力和数据驱动的思维模式将会在未来的市场竞争中，在用户层面起到关键性的作用。事实也证明，多懂用户一点，总是好的。

不妨大胆试想，如果有大数据技术作为支撑，传统车企也可以对用户需求进行有效挖掘，并针对性地制定一系列销售甚至品牌策略，让汽车行业在互联网+时代迸发出新的更大生机。宏观展现市场动态，多维洞察用户需求众所周知，国内汽车行业的发展存在着较大的地域差异，这一现象与中国经济发展的地域不平衡以及全国各地一定程度上的文化、环境差异相对应。

结合报告，我们可以从宏观掌握汽车用户需求变化，并从中察觉到不同地域用户的一些明显的偏好趋势。报告显示，泉州、中山、保定等三线城市潜力具大，犹如一片广阔的**地。

这与目前汽车消费渠道整体下沉的趋势相符合。而三线城市作为首次购车人群最集中的区域，其用户关注点倾向于更具经济性的紧凑型和小型车。

除此之外，报告还利用大数据技术进一步对国内各地区汽车用户市场进行了划分：西藏青海要求“耐操”、广东海南注重能耗、重庆贵州喜欢浪漫、甘肃新疆独爱新潮，至于北京天津……“神车*”高兴就好。在宏观角度下，一系列区域差异格外明显，让人不得不感慨中国汽车市场的多元化。

进入互联网时代，车企之间数据竞争的序幕也逐渐拉开，要掌握并应对用户对于汽车品牌、产品乃至服务层面的全新定义，已经不是传统汽车厂商单方面意愿可以解决的问题。而UC的这份汽车行业报告，也向我们充分展示了大数据技术的魅力所在：通过对用户购车偏好、关注重点、群体构成、结构变化、区域分布等趋势特征进行多维度深入洞察，进而为汽车厂商的品牌重构和产品布局提供一定参考。

2.团车递交招股书[招股说明书是股份有限公司发行股票时，就发行中的有关事项向公众作出披露，并向非特定投资人提出购买或销售其股票的要约邀请性文件。] 团车是以什么起价的

团车平台是以汽车团购起家的

以下为事件新闻原稿，供参考：

汽车新零售平台团车今日凌晨正式向美国证券交易委员会（SEC）递交了IPO申请文件。

根据介绍，团车成立于2010年，主要提供基于交易场景下的线上线下融合的汽车营销解决方案和虚拟经销商服务。

团车于2010年以汽车团购这种集中撮合交易的业务形式进入汽车互联网领域。

2016年第四季度将单一品牌汽车团购业务升级为多品牌汽车展销会[展销会是为了展示产品和技术、拓展渠道、促进销售、传播品牌而进行的一种宣传活动。]业务，并在2017年将汽车展销会业务扩大到三线及以下城市。

2018年第二季度，团车启动了基于三线及以下城市渠道下沉的虚拟经销商交易业务和基于大数据运营的DSP业务。

团车招股书中称，计划将此次公开发行募集的资金用于业务发展和扩张、加强信息技术和数据分析[数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。]能力及注资潜在的战略投资和收购等方面。

3.汽车之家的团购靠谱吗

商家参加团购的好处？

1、直接为商家带来客户，一般成交率在80%以上。？

2、通过主办网站的推广，为商家带来品牌广告效应。不会对商家现有销售渠道产生任何负面影响，商家利用成熟团购网强大的媒体整合资源，系统化被推广，节省推广费，得到体验用户数据，展示良好产品服务，得到回头客机会，顺便产生收益，挖掘再次销售。？？

一、提升知名度？

二、提高销售量？

三、线上线下团购直销合作？

四、联合举办大型团购活动？

(1)通过本站的宣传有效提升商户知名度、树立品牌形象扩大影响力、

(2)为联盟商户带来更多消费群体，直接增加您的收益？

(3)依托网络平台进行线上与线下团购合作，在短时间内迅速提高产品的销售量，打破您的传统营销瓶颈。？

(4)能极大地增强本地销售竞争优势。借助“团购”这种新型的火爆消费模式为其带来数量庞大的订单，将各个合作品牌的优势展现得淋漓尽致。？

(5)不定期共同举办现场团购、促销活动，网友，网站，商家三方互惠互利。？

(6)共同发展，致力长远。致力于创建最好的的地方电子商务品牌，通过这个平台，企业可以得到专业化的各项服务，并且共同通过规模化运营为自身带来更大、更长远的发展。

4.大数据对品牌营销究竟有什么用

大数据营销的主要价值源于以下几个方面：第一，用户行为与特征分析显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。

有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。

相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。第三，引导产品及营销活动投用户所好如果能在产品生产之前了解潜在用户[潜在用户是指那些还没有使用，有购买某种产品或服务的需要、有购买能力、有购买决策权，对产品所提供的功能有所需求的那些用户。]的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。

例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。

例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。第五，品牌危机监测及管理支持新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。

在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。

只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。

第八，SCRM中的客户分级管理支持面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。

又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析[决策分析，一般指从若干可能的方案中通过决策分析技术，如期望值法或决策树法等，选择其一的决策过程的定量分析方法。]支持对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。

只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。

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