車聯網數據的這兩個礦 你可能還沒挖到

得益于萬物互聯時代的信息爆炸、傳感器的融合以及大量傳感器帶來的數據操作和處理，物理世界前所未有地映射到了虛擬網絡。隨著互聯網巨頭們在物聯網領域圍繞自動駕駛技術和智能汽車展開激烈角逐，作為物聯網概念的一角，車聯網正日益成為信息化汽車時代領域的戰場。盡管作為車聯網產業鏈的核心，車企在有效整合所有資源和回收數據方面具有獨特優勢，但在這個信息碎片化的時代，車企仍然有迫切感，需要準確掌握目標客戶的信息。面對汽車領域技術的快速發展和傳統商業成本的日益增加的壓力，車企迫切需要在車聯網新技術的研發上取得突破，尋找新的利潤點，以應對日益激烈的行業競爭。對于大多數車企來說，車聯網數據從采集到分析再到決策再到預測的價值還沒有得到足夠的重視。數據是所有汽車聯網分析的核心和動力源。大數據和云計算是車聯網不可忽視的力量，數據集市是車聯網生態系統的基礎。所有基于汽車聯網數據的分析服務都離不開數據集市奠定的基礎。車聯網分析集市是基于大數據分析組件（Hadoop、Spark、Storm、Kudu等）構建的，主要由車主生命周期標簽數據、車輛生命周期標簽和app應用程序（如高德地圖使用數據）數據組成。車聯網分析市場的建設將有助于后期快速提取、處理和使用車聯360度全方位數據，并有針對性地進行大數據分析。通過客戶流失分析和二手車估值預測兩個具體應用場景，我們可以看到車聯網的數據分析在汽車精準營銷中能做些什么。客戶流失分析首先，通過存儲在車聯網市場中的車主、車輛和應用程序的歷史和當前數據，可以分析車主的地理軌跡和行為軌跡。地理軌跡可以直接反映車主的行駛路線和經常光顧的地方，有利于有效推斷車主的行為軌跡。其次，通過汽車的地理軌跡數據，可以分析車主的維修行為，如維修的類型、地點和頻率。基于上述車主行為軌跡和維修行為數據，借助機器學習和深度學習算法，建立了客戶流失預測模型，可以推斷車主的客戶未來是否會被大量流失。

基于該模型和車聯網的數據分析，可以為流失客戶建立人群畫像，并通過分析獲得流失客戶群體的屬性特征，有助于根據流失原因實施預防或恢復的營銷策略。更有趣的是，一旦成功探索了客戶流失事件背后隱藏的規律和模式，就可以有效預測客戶未來可能的行為。根據推斷出的高概率行為結果，車企可以高效、準確地制定或調整營銷策略，以防止甚至挽救失去的車主和用戶。二手車估價&；

在經歷了幾年的風風雨雨之后，二手車市場在資本競爭和市場起伏的步伐中不斷壯大。二手車行業的增長速度加速了二手車銷售和估值預測需求藍海的出現。那么，車聯網將如何滿足二手車服務的迫切需求呢？

首先，借助車聯網技術，可以快速獲取車輛全生命周期的數據，包括車輛的參數值、車型年份、市場價格、里程、故障類型和發生頻率。通過數據分析，準確勾勒出相應車主的基本畫像信息和地理/行為軌跡，并進一步推斷出該車的維修類型、級別和頻率。基于上述數據的合理分析可以預測相應汽車的壽命殘值。其次，通過對源數據和分析數據的分析，結合機器學習和深度學習分類算法，可以建立二手車交易行為的預測模型。通過對車主和車輛的綜合分析，我們可以推斷出車主何時會賣車，甚至可以分析賣車的后續行為，即賣車是置換還是生活需要。根據這些車聯網數據的分析結果，營銷人員可以在合適的時間提供舊車轉售指南或新車推薦服務。上述兩類應用場景實際上只是車聯網眾多應用場景中的一種。隨著中國車聯網市場的快速發展，智能交通管理、智能動態信息服務和智能車輛控制的集成網絡不斷完善。面對前所未有的高用戶體驗和鋪天蓋地的消費升級，車聯網將幫助車企實現人、車、路、網、物的有效互聯與融合，同時更有利于打造共享出行、智慧出行的智能汽車生態系統。得益于萬物互聯時代的信息爆炸、傳感器的融合以及大量傳感器帶來的數據操作和處理，物理世界前所未有地映射到了虛擬網絡。隨著互聯網巨頭們在物聯網領域圍繞自動駕駛技術和智能汽車展開激烈角逐，作為物聯網概念的一角，車聯網正日益成為信息化汽車時代領域的戰場。盡管作為車聯網產業鏈的核心，車企在有效整合所有資源和回收數據方面具有獨特優勢，但在這個信息碎片化的時代，車企仍然有迫切感，需要準確掌握目標客戶的信息。面對汽車領域技術的快速發展和傳統商業成本的日益增加的壓力，車企迫切需要在車聯網新技術的研發上取得突破，尋找新的利潤點，以應對日益激烈的行業競爭。對于大多數車企來說，車聯網數據從采集到分析再到決策再到預測的價值還沒有得到足夠的重視。數據是所有汽車聯網分析的核心和動力源。大數據和云計算是車聯網不可忽視的力量，數據集市是車聯網生態系統的基礎。所有基于汽車聯網數據的分析服務都離不開數據集市奠定的基礎。車聯網分析集市是基于大數據分析組件（Hadoop、Spark、Storm、Kudu等）構建的，主要由車主生命周期標簽數據、車輛生命周期標簽和app應用程序（如高德地圖使用數據）數據組成。車聯網分析市場的建設將有助于后期快速提取、處理和使用車聯360度全方位數據，并有針對性地進行大數據分析。通過客戶流失分析和二手車估值預測兩個具體應用場景，我們可以看到車聯網的數據分析在汽車精準營銷中能做些什么。客戶流失分析首先，通過存儲在汽車網絡中的車主、車輛和應用程序的歷史和當前數據i……

可以分析市場、車主的地理軌跡和行為軌跡。地理軌跡可以直接反映車主的行駛路線和經常光顧的地方，有利于有效推斷車主的行為軌跡。其次，通過汽車的地理軌跡數據，可以分析車主的維修行為，如維修的類型、地點和頻率。基于上述車主行為軌跡和維修行為數據，借助機器學習和深度學習算法，建立了客戶流失預測模型，可以推斷車主的客戶未來是否會被大量流失。

基于該模型和車聯網的數據分析，可以為流失客戶建立人群畫像，并通過分析獲得流失客戶群體的屬性特征，有助于根據流失原因實施預防或恢復的營銷策略。更有趣的是，一旦成功探索了客戶流失事件背后隱藏的規律和模式，就可以有效預測客戶未來可能的行為。根據推斷出的高概率行為結果，車企可以高效、準確地制定或調整營銷策略，以防止甚至挽救失去的車主和用戶。二手車估價&；在經歷了幾年的風風雨雨之后，二手車市場在資本競爭和市場起伏的步伐中不斷壯大。二手車行業的增長速度加速了二手車銷售和估值預測需求藍海的出現。那么，車聯網將如何滿足二手車服務的迫切需求呢？

首先，借助車聯網技術，可以快速獲取車輛全生命周期的數據，包括車輛的參數值、車型年份、市場價格、里程、故障類型和發生頻率。通過數據分析，準確勾勒出相應車主的基本畫像信息和地理/行為軌跡，并進一步推斷出該車的維修類型、級別和頻率。基于上述數據的合理分析可以預測相應汽車的壽命殘值。其次，通過對源數據和分析數據的分析，結合機器學習和深度學習分類算法，可以建立二手車交易行為的預測模型。通過對車主和車輛的綜合分析，我們可以推斷出車主何時會賣車，甚至可以分析賣車的后續行為，即賣車是置換還是生活需要。根據這些車聯網數據的分析結果，營銷人員可以在合適的時間提供舊車轉售指南或新車推薦服務。上述兩類應用場景實際上只是車聯網眾多應用場景中的一種。隨著中國車聯網市場的快速發展，智能交通管理、智能動態信息服務和智能車輛控制的集成網絡不斷完善。面對前所未有的高用戶體驗和鋪天蓋地的消費升級，車聯網將幫助車企實現人、車、路、網、物的有效互聯與融合，同時更有利于打造共享出行、智慧出行的智能汽車生態系統。

標簽：

汽車資訊熱門資訊