【大数据100分】
主讲嘉宾：郑鑫 海略咨询总经理汽车大数据专委会主任
主持人：林永汉 中关村大数据产业联盟汽车大数据专委会副秘书长
承办方：中关村大数据产业联盟
嘉宾介绍：
郑鑫, 同济大学经济与管理学院管理学博士，副教授，上海海略管理信息咨询有限公司总经理，上海车携网络科技有限公司董事长，车风网与众调网联合创始人，同济大学-IBM大数据及分析技术中心主任，主要从事汽车营销管理咨询，市场研究，汽车电商，大数据和精准营销的研究和实践。
以下为分享实景全文：
郑鑫：大家好，这次是我在中关村大数据产业联盟的第二次分享，这次分享主要是基于1月28号我在2015首届中国汽车财经年会的演讲材料，今天还是想和大家主要谈谈我对汽车产业大数据生态与趋势的看法。我想主要从三个方面进行分享与探讨:第一、探讨现在汽车产业大数据的生态以及现状是什么回事;然后谈一下可能应用的发展趋势，同时也谈一下我们自己在汽车产业大数据的一些尝试与应用，以及推进工作。
先看看
1、汽车产业大数据生态与现状
(1)中国汽车产业数字化数据量将爆发，并持续增长
2014年乘用车销量1926万台，同比增长13.3%;汽车保有量已经突破1.4亿，这是一个巨大的市场!中国已经连续多年成为全球最大的汽车产销国。如果我们把每台汽车的行为数字化的话，那么每月甚至每周每辆车将生产1TB以上的数据。如果保有量全部算起来，将每月甚至每周都将产生数据至少是164PB的数据量。2PB的数据相当于美国国家历史博物馆所有藏书的数据的总和。这个数据量非常庞大。这么庞大的数据量我们是否都有好好的利用吗?其实对数据的整合与利用才刚刚开始。如果我们把它充分整合利用起来，将会在各个方面产生巨大的价值，这个就是值得我们今天以及未来研究和探讨的话题。
(2)汽车产业大数据时代三大特征
在这个背景下来，我认为接下去汽车产业大数据时代，将呈现有三个基本特征
第一特点，汽车全面数字化。其中包括两个方面：一个是人的行为数字化，包括所有驾驶操作，每天所有的行为习惯，甚至是座椅的习惯等等都形成相应的数字化。另外是以车为中心物理世界的数字化，零配件、车况、维修保养、交通、地理、信息等等都会形成数字化，全面数字化就会形成庞大汽车产业链的大数据生态圈。
第二个特点，数据互联资源化。我记得前人大副委员长成思危讲过：大数据将是国家未来的“石油战略”，石油产业。这个石油战略是什么意思?大数据可以创造巨大的价值，大数据将成为除了石油这些能源之外很重要的自然资料，所以我把它称为数据互联资源化，数据会成为一个非常大的价值。
第三个特点，汽车产业智慧化。郑董的“传统与创新——车生活的改变”给大家展示了很一幅很好的未来汽车生活的蓝图，可以产生虚拟的汽车，人和汽车可以对话，汽车产业大数据将促进形成更加智慧的汽车产业。
在汽车产业大数据时代将形成这样三个特点：汽车全面数字化、数据互联资源化、汽车产业智慧化。
(3)汽车产业大数据生态圈
在这样时代下，整合人、车、社会，最终汽车产业大数据生态圈。对于各位而言，在这个里面大有可为。
(4)汽车产业大数据构成与定义
我们从IT的角度做了一个总结，给汽车产业大数据做一个定义，它是基于从物联网、云计算形成的汽车产业链数据+人的大行为数据+加上所有数据交互融合的大融合数据。最终汽车产业大数据，促进汽车产业化的升级，最终让汽车产业往更高层次发展。
通过这样一个发展，我们汽车产品变得更加环保，更加智能，同时更加个性化，更加精准;带来更加极致的用户体验，让你的汽车更懂你，你的体验就更加到位;提供更加便捷的出行。这个是我对汽车产业大数据概念的定义。
(5)汽车产业大数据现状与问题
但是，根据我对各个汽车主机厂、经销商及从业人员的了解情况来看：目前汽车产业大数据处在一个处女待开发阶段。我们可以看到很多数据没有公开，如：政府上牌数据没有公开;而汽车主机厂拥有很多的数据，但是数据没有打通，如：4S店维修保养记录也是没有打通，如果这些数据运用起来可以有很大的价值;像很多汽车主机厂做的CRM系统，尽管有很多大量车主数据，但仔细调研，你会发现这些数据都是没有激活的，是“死”数据，目前车主的大部分数据，在车辆维修保养以后，后面车主数据断了，这样就难以做到精准的营销和服务，客户难以得到极致的体验。
我们再看看
2、汽车产业大数据应用趋势
(1) 汽车产业大数据应用趋势
这个我做一个简单的总结：
战略层面：大数据可以帮助我们更新进行更好更及时的汽车产业研究，现在我们都知道信息其实越来越透明，但是关键是信息获得的速度，以及及时性、准确性的问题，而通过大数据的方法实时采集各方面数据，使得我们快速掌握动态，及时可以做出准确投资和发展战略，同时可以帮助企业做准确市场预测。
我一直认为汽车大数据研究将改变传统汽车市场研究的方法，比如我们在做传统的汽车市场研究时经常邀约一些车主来开座谈会或是做一个街头拦截的问卷调查，但是这种方式获得的数据样本量肯定是有限的，得到的结论也是有限样本得到的数据推断，虽然说抽样统计有一定的误差我们是可以接受的，但是还是不够精准，用大数据的方法能够更好预测未来趋势，在未来的竞争当中可以保持我们的竞争优势，也可以很好洞察用户的需求。我们现在打造了一个大数据与在线调查平台-众调网，就是想要来改变传统的市场研究方法，尝试新的思路和方法。
我们现在用大数据的方法做用户需求的研究，我们等一下有个案例可以跟大家分析。
产品层面：我们原先做产品研发设计和规划，尤其是在前期产品设计阶段，产品规划部门要做大量的线下车主调查和定性研究，但这样获得的信息还是很少。现在我们通过爬虫技术每天在互联网扒数据，每天都有上千万条数据，这些数据中用户对汽车产品有不同的口碑评价，其实很多用户在吐槽当中、描述当中，其实都已经展示了一些潜在的需求及趋势，把这些需求挖掘出来，可以更好帮助企业改进和优化产品设计。
制造层面：小米告诉我们，生产可以反过来做，未来的汽车通过C2B模式的定制，也可以优化产品的制造，产品设计的流程。但这些都需要以大数据为基础。
营销层面：营销的问题，大数据的应用，最早在营销领域开始的。80年代啤酒和尿布的营销都是大数据的营销。我们自己投资的车风网也在通过大数据的挖掘帮助汽车经销商找到精准的目标客户，而且通过我们大数据挖掘出来的用户成交率达到20%-30%，远远超过同行的基本水平。
销售层面：以前的销售，我们做营销做销售，我们最希望直接知道你要什么，我们把产品卖给你，原先获得的数据是有限的。现在基于数据浏览行为的获得，包括数据打通，我们其实可以知道消费者想要什么，你想要之前就把产品推销给你们，准确率会提高很多，
包括服务层面的大数据应用上也是一样的道理。
总结而言，汽车产业大数据应用类型包括五类：第一汽车大数据帮助企业洞察需求，第二个预测趋势，第三个精准营销，第四个个性化定制，第五个帮助企业优化运营和管理，最终提升汽车产业更好的发展。
下面我来举几个例子
(2)案例1：大数据应用于汽车产品
对于产品的研发，我们有一部分工作可以通过大数据的方法获得更多的用户对于我们产品的分析，对于产品的一些意见，这些意见更有助于汽车厂家优化我们的产品设计。
中间这个是传统的汽车研究产品的流程，传统研究都是通过线下的方式来实现，因为产品都是需要保密的，也没有办法公开进行测试，但是新产品上市之前，包括上市之后，用户有很多信息在网上反馈。我们可以获得很多信息。
我举一个例子，我专门在网上找了一款车型，跟相近的车型进行对比，我做了产品满意度分析模型。某车型可以看到它的特点，用户对动力的评价不是很高，对于竞品车型1的空间不是非常满意，对竞品车型2的动力油耗不是很满意，这个信息完全通过互联网用户反馈的信息来获得的。每个数据都有用户对于一些详细信息的评价，我们可以看一下。
比如说外观，我们的用户提到外观，满意有一千多条，外观大致漂亮，时尚，比如说前脸非常漂亮，腰线也有力;同时不满意也有很多个，比如动力不满意的原因有动力不给力，上坡吃力，起步提速慢半拍。
我只是做一个简单的示例，其实还有很多的详细的信息，这些信息集合起来，就可以帮助汽车企业优化产品的设计。有些甚至精确到某一个螺丝的评价，这有助于厂家获得用户全面的产品评价。
(3)案例2：大数据应用于精准营销
无论是当下4S店也好，汽车集团部也好，都在精准营销，怎么去做精准营销，我们要对用户进行科学、合理的画像。
我们专门做了一个尝试，就是跟上海通用合作，拿了一万台科鲁兹汽车出来，拿到车主的购车时间、身份证号，然后跟支付宝进行合作。科鲁兹车主跟淘宝支付宝数据匹配之后，我们发现三千个科鲁兹车主同时也是支付宝的用户，需要声明的是，淘宝不会把这个数据告诉我，我只是获得一个面上的数据。因为每位车主的支付宝所有消费的记录都保留在数据库，消费的行为都在上面展示出来，我就可以做一个匹配，这个匹配得到的结论是什么?
科鲁兹购车的时间，跟在淘宝上买一段二段奶粉的时间非常吻合，这个说明什么问题?
买科鲁兹的车主处在什么阶段?是孩子处在一周岁之内的人群，这个是科鲁兹的市场目标。
为什么他们在这个时间购买这个车子的冲动会增加，我们在座有孩子的人都有感受，小孩儿一周岁之类特别容易感冒、生病，而且基本发生在晚上。一旦到了晚上之后，抱着孩子在寒风中吹着，你于心何忍，如果这个时候有一辆车子可以快速去医院，把孩子的病就可以看好了，其实通过这样所谓数据匹配，研究，可以从另外一个角度帮助汽车企业给用户进行画像。
对于这个研究后面可以做精准的营销，方案就可以出来了。
(4)案例3：大数据应用于销售服务
第三个，通过大数据可以做极致用户体验，美国有一家公司专门做座椅，它做座椅汽车可以根据坐姿，一坐上汽车就可以自动开启、发动。因为它把你坐座椅每个节点都记录下来，形成对人最舒服状态判断，这个用户的体验就完全不一样。
这个是无论金融、保养、维修等等都可以做极致用户体验。我们车子要做维修保养的时候，有时候我们也不知道车子有什么问题，如果我们用大数据的方法把车联网、智能汽车能够打通的话，人的驾驶行为全部记录下来，你开了多少公里，开在什么路上，刹车的习惯是什么。其实4S店马上可以做出一个判断，判断你的车子在什么时候要做保养，你的汽车零部件可能要坏掉，现在在年底了，我们去汽车4S店要往往排队，但是如果4S店有这样一个服务的话，在你的车子还没有到店的时候，就知道车子哪里有问题，要进行什么样维修保养，这样的服务体验非常到位。而且对4S店来说，无论库存优化、营销、用户满意度都全面提升了。
(5)案例4：大数据应用于汽车后市场：定制服务与个性化定价
第四.大数据可以帮助汽车企业，包括汽车金融相关的企业更好去做征信，去做保险、贷款的定制服务与个性化定价等等，完全用大数据的方法来做。
过去保险公司你购买保险的判断是非常粗爆的，就根据今年有没有出过事故，然后进行判断，保险应该收多少钱。但是有了大数据之后，所有的行为被记录之后，保险公司知道你的驾驶习惯，基于UBI的保险定价就非常精准，双方都非常满意，这个是很好的应用。
总体而言，通过大数据的方法可以帮助汽车相关产业链，各个企业都可以更好提升效率，提升盈利能力和盈利水平，最终实现多方共赢，无论是厂家也好，经销商也好，服务机构也好以及消费者都可以实现共赢。
然后看看
3、汽车产业大数据应用尝试
我们在汽车产业大数据的尝试主要有三个：搭建平台，研发指数，开发产品。
?搭建平台：我们做两个事，一个是众调网，是大数据在线调研的平台，第二个希望跟大家共建汽车产业大数据共享平台，希望大家一起完善汽车产业知识图谱，提供给各个企业更好的大数据的服务。
?研发指数：汽车厂家和经销商一直很头疼的一件事就是每年从6、7月有JD.Power的满意度指数，但是它的指数都是通过线下的调查去做，我一直认为，我们可以通过大数据的方法，把用户所有对于你评价的信息，包括对你的产品、销售、服务、品牌等等，全部收集起来，可以设计一系列相应的指数。可以帮助汽车企业一起提升、完善相应的服务。
?开发产品：我们希望每一个指数背后都会涉及一个产品，帮助汽车企业完善相应的应用。
一、 搭建平台
众调网，是海略旗下的大数据在线调研平台。将市场研究与汽车产业大数据有机进行结合，提供快速、高效与专业的大数据分析、在线调研与线下调研结合的研究服务
通过大数据的方法，用众调网做了一个尝试，首先通过大数据的方法，对针对2014年汽车行业值得关注事件用大数据方法进行分析。
可以看到，通过上千万条数据的抓取，用户关注的领域，包括行业反垄断，品牌销售叫停的问题。
同时，我们在汽车财经年会开始之前也发布了一个在线调查问卷—行业值得关注事件。两者得出的结论进行对比，更好帮助我们判断现在行业特点与投资热点的是什么问题。
通过大数据与在线调查相结合的方法，可以看到行业最关注2015年可能的关注热点与投资热点问题什么。
包括大家特别关心的问题，我们专门做一个调查—-2015年汽车行业的投资热点在哪里。2015年大家投资的热点在哪里，比如说汽车电商的平台、上门维修服务、零部件数字化、移动互联网分享租赁等等，这些会成为2015年很多企业投资的热点。通过大数据的方法和在线调研的方法，可以帮助我们做一些更好的科学决策。
我们做产业大数据共享平台，现在数据来源都是来自于公开的数据，无论是电商行业网站，社交网站，包括合作也好等等获得共享一些数据。
通过相应的方法，可以帮助我们企业更好分享行业的词汇，包括汽车行业知识图谱，包括大数据还有一个很重要的问题，就是标准化的数据，标准化的切口。然后形成相应的报告和分析，可以提升汽车产业提供大数据很好的平台。
作为汽车大数据专委会的主任，我也通过这个平台向大家发出呼吁：这个事情需要整个行业大家一起来完善这个平台。
二、 研发指数
研发汽车产业十大指数：汽车经销商集团百强指数、汽车产品满意度指数、销售服务满意度指数、售后服务满意度、汽车产品价格指数、汽车品牌销量指数等。
(1)经销商集团百强指数
我们每年会采集全国近四百家汽车经销商集团的相关数据进行分析，这个是基于2013年的数据得出的一个排名，前十大百强经销商集团的指数。从今年开始，我们每年6月份会正式发布中国汽车经销商集团百强指数。
(2)汽车产品满意度指数
汽车产品满意度指数也是基于汽车大数据的方法得出的。可以帮助汽车企业更好去提升优化汽车产品的设计和服务。
三、开发产品
基于大数据平台开发可落地实施的数据产品，包括：经销商集团运营诊断数据产品、汽车产品舆情与评价监测产品、汽车销售服务评价监测产品等。每一个指数背后就是一个大数据应用的产品，我们正在紧锣密鼓的开发中，期待尽早拿出来相关的产品给汽车企业提供相应的服务。
希望跟大家一起来完善这样一个平台，共同运营提升汽车产业大数据。最后通过大家共同努力，建设中国汽车产业共享智库。
汽车产业大数据生态、现状与趋势，大部分是我们自己的思考，我们也做一些初步探索与尝试。但是肯定不是一家可以完成，希望能够与能够跨界合作，协同汽车产业链、投融资领域、大数据领域打造汽车产业共享智库，共同强化汽车产业大数据应用，促进汽车产业大数据发展水平。
