数字化转型已然“新常态”,汽车后市场再起风

 新闻动态     |      2020-08-27 16:20

大数据时代下,很多产传统企业也逐渐更新了自己的经营模式,自国家正式颁布了《促进大数据发展行动纲要》,因此而推动了大数据与云服务、万物互联等新一代信息技术融合发展,大数据的应用场景以及新业态和新模式层出不穷。数据价值挖掘,已成为各行各业新的经济增长点。那么,对于传统的汽车后市场这个领域,大数据将如何发挥自身的价值呢?

价值:公开的汽车维修大数据

汽车后市场作为汽车产业链重要的一环,备受关注。后市场汽车维修数据的公开,标志着汽车后市场将以数据为支点发挥更大的产业价值,也将打破长时间因行业资源垄断而造成的信息不对称壁垒,并打通多维度的大数据,从而能够让整个汽车后市场形成一个整体。当大数据发挥作用,整个汽车后市场的养护及维修等各个领域的玩家只要与专门做数据的商家完成对接,就能游刃有余地发展自己的行业价值和作用。

如此一来,整个汽车后市场开始轻装上阵,并就此拉开了激烈竞争与深度合作的序幕。

公安部交管局统计数据显示:截至2020年初,中国汽车整体保有量高达2.5亿辆,五年间增长了近80%,其中私家车近2亿辆。从地域角度来看:汽车保有量超过500万辆的城市为北京和成都。300~500万辆的城市有9座。200~300万辆的城市有18座,100~200万辆的城市有48座。

 

 

超大规模的汽车保有量背后,所形成的大数据资产蕴含着巨大商机。如果你掌握了这些车辆信息,就能够知道这些车的行驶里程是多少?多久保养一次?每次保养会更换什么零件以及什么品牌的零件,型号是什么?因此,这些数据对于售后市场的商家来说,可谓价值连城。除了让自己能轻松掌握汽车后市场的商业需求,还可以通过对比往期的数据,预测售后市场的走势,提前做好商业布局。

应用:大数据的应用场景分析

在汽车售后市场,当下国内的商家主要集中在以下几个领域:汽车维修、改装、保养、二手车交易、汽车零部件、电商平台和保险等。具体到应用场景,比如汽车的保养就包括滤清和机油的更换、汽车美容以及洗车等服务。而汽车商家在竞争日益激烈的售后环境中,并不在乎维修厂商知名度以及维修人员的多少,而更关注的是配件的属性和品牌、价格、维修方法等关键数据能否与到店客户的需求相匹配。

 

 

需求:商家如何玩转大数据

聪明的商家会选择与优秀的数据和服务供应商合作,如今市面上正在崛起一批大数据下汽车后市场互联网综合平台,除了能满足客户端的需求,还可以提升产业链配件交易的效率

目前,B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足一半,数据库是保证交易信息准确性的基石,网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息,有效减少重复换货频次。

选择更多,带来价格优势和渠道

数据库不只是为商家提供原厂配件信息,也提供其他品牌可替换配件的信息,车主可以根据情况自由选择物美价廉的配件,同时也为品牌商家增添了一个销售渠道。

 

 

咨询效率提高

将传统汽配行业一对一电话询件询价方式,升级为一对多的数字化询价方式,极大地提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。

总之,新的时代竞争下,各行各业都应该顺应市场的变革随之变革,这样企业才能走的更长远!

 大数据时代下,很多产传统企业也逐渐更新了自己的经营模式,自国家正式颁布了《促进大数据发展行动纲要》,因此而推动了大数据与云服务、万物互联等新一代信息技术融合发展,大数据的应用场景以及新业态和新模式层出不穷。数据价值挖掘,已成为各行各业新的经济增长点。那么,对于传统的汽车后市场这个领域,大数据将如何发挥自身的价值呢?

价值:公开的汽车维修大数据

汽车后市场作为汽车产业链重要的一环,备受关注。后市场汽车维修数据的公开,标志着汽车后市场将以数据为支点发挥更大的产业价值,也将打破长时间因行业资源垄断而造成的信息不对称壁垒,并打通多维度的大数据,从而能够让整个汽车后市场形成一个整体。当大数据发挥作用,整个汽车后市场的养护及维修等各个领域的玩家只要与专门做数据的商家完成对接,就能游刃有余地发展自己的行业价值和作用。

 

如此一来,整个汽车后市场开始轻装上阵,并就此拉开了激烈竞争与深度合作的序幕。

公安部交管局统计数据显示:截至2020年初,中国汽车整体保有量高达2.5亿辆,五年间增长了近80%,其中私家车近2亿辆。从地域角度来看:汽车保有量超过500万辆的城市为北京和成都。300~500万辆的城市有9座。200~300万辆的城市有18座,100~200万辆的城市有48座。

 

超大规模的汽车保有量背后,所形成的大数据资产蕴含着巨大商机。如果你掌握了这些车辆信息,就能够知道这些车的行驶里程是多少?多久保养一次?每次保养会更换什么零件以及什么品牌的零件,型号是什么?因此,这些数据对于售后市场的商家来说,可谓价值连城。除了让自己能轻松掌握汽车后市场的商业需求,还可以通过对比往期的数据,预测售后市场的走势,提前做好商业布局。

应用:大数据的应用场景分析

在汽车售后市场,当下国内的商家主要集中在以下几个领域:汽车维修、改装、保养、二手车交易、汽车零部件、电商平台和保险等。具体到应用场景,比如汽车的保养就包括滤清和机油的更换、汽车美容以及洗车等服务。而汽车商家在竞争日益激烈的售后环境中,并不在乎维修厂商知名度以及维修人员的多少,而更关注的是配件的属性和品牌、价格、维修方法等关键数据能否与到店客户的需求相匹配。

 

需求:商家如何玩转大数据

聪明的商家会选择与优秀的数据和服务供应商合作,如今市面上正在崛起一批大数据下汽车后市场互联网综合平台,除了能满足客户端的需求,还可以提升产业链配件交易的效率

目前,B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足一半,数据库是保证交易信息准确性的基石,网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息,有效减少重复换货频次。

选择更多,带来价格优势和渠道

数据库不只是为商家提供原厂配件信息,也提供其他品牌可替换配件的信息,车主可以根据情况自由选择物美价廉的配件,同时也为品牌商家增添了一个销售渠道。

 

咨询效率提高

将传统汽配行业一对一电话询件询价方式,升级为一对多的数字化询价方式,极大地提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。

总之,新的时代竞争下,各行各业都应该顺应市场的变革随之变革,这样企业才能走的更长远!