大数据时代下的汽车消费与出行
汽车行业不断从传统行业转型发展,并且依靠大数据技术进行产业升级。无论是汽车销售还是售后服务,对于目前汽车行业所遇到的大部分问题,发展人工智能技术都是最佳的解决途径。
当今大数据技术大行其道,作为传统产业的汽车行业也努力依靠大数据实行自身的转型。汽车消费和售后服务,作为汽车行业重要的组成部分,目前正面临着重重考验。如何将人工智能运用于汽车消费和售后服务,满足人们更多地需求,是今后汽车行业发展的重中之重。
最近,我一直在思考智能汽车时代的服务问题,和多位行业专家交流之后,我突然顿悟了孙家栋院士曾经提出的一个观点:有了北斗提供的精准时间和空间信息,道路服务和交通管理问题都可以靠大数据技术“算”出来。无论是汽车销售还是售后服务,目前遇到的各种问题,最终都能够借助大数据技术或者人工智能技术得到解决。
对汽车消费和出行服务而言,绝大多数都是个性化消费,而大数据技术是个性化问题的专用工具。在汽车销售阶段,目前的互联网仍然停留在销售线索产生阶段,每年几个垂直门户网站给汽车厂商提供数亿条销售线索,最终形成几千万的销售,但这数亿条线索和几千万销售之间未必有因果关系。由于垂直和门户网站普遍采用程序控制广告位,搜索引擎相当于一个卖广告位的机器人。对主机厂和经销商而言,以往需要广告公司做的事情,一是拿出广告创意,二是给这些机器人做好人肉广告投放服务——显然,广告主需要一个买广告的机器人。
随着近年来在线广告程序化交易技术的普及,大量打着DSP名义的广告技(Pian)术(Zi)公司出现。由于传统广告公司并不真正拥有程序化交易技术,它们只能采购这些买广告机器人的专业服务,广告公司的人工服务,再加上这些DSP与在线广告交易市场(ADX)服务,基本上一半的广告费都被浪费在这些环节,真正用在媒体上的广告费用反而降低了。再加上国内盛行的各种流量作弊,尝试DSP的广告主基本没有成功案例。
我认为,广告的程序化交易是必然趋势,整个汽车行业的广告主自己控制采购广告的机器人是必然趋势,随着广告创意的个性化,广告创意机器人也必然会出现。一旦这类机器人出现,广告公司必然出局。未来汽车厂商将自己必将通过广告服务机器人来完成广告创意到投放的全流程服务。好消息是目前BAT只有卖广告的机器人,但还没训练出买广告的人工智能,所谓的DSP服务容易被广告主盖上骗子的烙印。
除了营销的大数据应用,汽车售后服务同样会深度应用大数据技术。包括有壹手在内的诸多创业公司在完成了终端和平台的信息化之后,接下来的研发重点必然是基于算法的各类专用工具,没有这些专用工具,现有的行业效率提升很难实现。
举个简单的例子,目前主要的汽车金融公司对于贷款用户风险的识别绝大多数都是完全基于评分卡的,但智能评分卡模型已经在很多国家广泛应用,但国内银行对于汽车消费信贷是挑用户的,由于风险较低,它们的风险管理技术相对落后。做次贷的很多汽车金融公司又不具备研发智能评分卡的能力。但毫无疑问,最终要判断用户贷前、贷中、贷后风险的,必然是借助机器学习甚至人工智能来实现。毕竟,车贷是完全个性化的产品,如果千人一面,要么因为惧怕风险丢掉客户,要么是忽视风险导致崩盘。最终要在业务和风险之间找到平衡,必然得靠人工智能的协助。
除了这些显而易见的应用,汽车经销商的门店运营同样需要人工智能的辅助运营,比如库存新车的管理,究竟应该库存什么车型?如何调整价格才能销售利益最大化?再比如库存配件的管理,究竟应该库存什么配件,应该如何调整配件价格才能销售收益最大化。这些原本都是靠人工根据经验甚至拍脑袋决定的事情,如果没有基于数据的人工智能来辅助决策,很难说有谁靠经验就能做好这些工作。
从我的切身体会看,几乎汽车售后市场的一切工作,最终的解决方案都指向人工智能。这证明了大数据技术对于个性化问题的终极解决能力。目前,国内绝大多数搞大数据的公司本质上都是卖数据的公司,真正踏实钻研机器学习、人工智能的公司,都还没有和合作伙伴找到特别好的商业模式,曙光在前方,但眼下得苟且的活下去。汽车售后是实体经济的一部分,不可能不受当前经济低迷的影响,但正因为大家日子都不好过,这才是技术革命最可能爆发的时候,欢迎更多致力于汽车大数据、人工智能的朋友同行!
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21