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车联网数据的这两个矿你可能还没挖到

2019-12-04 15:10:17来源:励志吧0次阅读

车联数据的这两个矿 你可能还没挖到

受益于万物互联时代的信息爆发,传感器的融合以及由大量传感器带来的数据运算和处理,物理世界被前所未有地映射到虚拟络中。

随着互联巨头在物联领域乐此不疲地围绕自动驾驶技术、智能汽车圈地跑马,作为物联概念的一隅,车联日渐成为信息化时代汽车领域的必争之地。

尽管作为车联产业链的核心,车企在有效整合各方资源以及数据回收利用方面有着得天独厚的优势,但是,在这个信息碎片化时代,车企对精准掌握目标客户信息仍旧存在紧迫感。

面对汽车领域技术的日新月异与传统业务成本压力的与日俱增,车企急需在车联新技术研发与寻找新的盈利点等方面获得突破,以应对日趋激烈的行业竞争。

车联数据从获取到分析到决策再到预测这一全生命周期,对大多数车企而言,其价值尚未得到足够的重视。

数据是所有车联分析的核心和源动力,大数据和云计算是车联不可忽视的力量,而数据集市则是车联生态系统的基础,一切基于车联数据的分析服务都离不开数据集市奠定的基础。

车联分析集市基于大数据分析组件(Hadoop,Spark,Storm和Kudu等)搭建完善,主要由车主生命周期标签数据、车辆生命周期标签数据和应用APP(例如:高德地图使用数据)数据构成。

车联分析集市的搭建,将有利于后期快速抽取、处理和使用360度全方位的车联数据,进行有针对性的大数据分析。

我们可以通过客户流失分析以及二手车估值和预测这两个具体应用情景,看看车联数据分析在汽车精准营销方面可以做哪些探索。

客户流失分析

首先,通过车联集市存储的车主、车辆和应用APP的历史和当前数据,可解析出车主的地理轨迹和行为轨迹。 地理轨迹可直观地反映出车主的驾驶路线和常去地点,从而有利于有效推测车主的行为轨迹

其次,通过汽车的地理轨迹数据,可解析出车主的维修保养行为,例如:维保的类型、地点和频次等信息。

通过以上车主行为轨迹以及维修保养行为数据,借助机器学习和深度学习算法搭建客户流失预测模型,可推测出该车主客户是否会在未来流失。

基于模型以及车联数据分析,可对流失客户建立人群画像,通过分析得出流失客户群的属性特征,从而有助于根据流失原因实施预防或挽回的营销策略。

更有意思的是,一旦成功探索出客户流失事件背后隐藏的规律和模式,便可有效地预测该客户未来可能会发生的行为。根据推测出的高概率行为结果,车企可高效准确地制定或调整营销策略去预防、甚至挽回流失的车主用户。

二手车估值出售行为预测

历经几年沉浮,二手车市场已经在资本角逐和市场沉浮步伐中势头正猛。二手车行业的增长速度,加速了二手车出售行为以及估值预测的需求蓝海出现。那么,车联对于二手车服务的迫切需求又将如何满足?

首先,凭借车联技术,可快捷获取汽车全生命周期的数据:车型各参数值、年款、市场价格、里程数、故障类型和发生频次等。

通过数据分析准确勾勒出对应车主的基本画像信息和地理/行为轨迹,进一步推测出此汽车做过的维修保养类型、级别和次数

。基于以上数据的合理分析可预估出相应汽车的生命剩余价值。

其次,通过对源数据和解析数据的分析,结合机器学习和深度学习分类算法,可搭建二手车买卖行为预测模型。

通过对车主以及车辆全方位的分析,便可推测出车主何时会有卖车行为,甚至可以解析出此次卖车的后续行为,即此次卖车是置换还是生活需要。根据这些车联数据分析结果,营销人员可以在合适的时候,针对性地提供旧车倒卖指南或新车推荐服务。

以上两类应用场景其实上只是车联众多应用情景之一二。

随着中国车联市场的高速发展,智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能控制的一体化络也在不断完善。

面对空前高涨的用户体验以及势不可挡的消费升级,车联在助力车企实现人、车、路、、物的有效互联融合的同时,将更有利于打造智能化的共享出行和智慧出行的汽车生态圈。

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