近年來，隨著互聯網、物聯網、算法、分析引擎等技術的進步，能夠提供新型大數據服務的公司逐漸湧現。相較傳統調研，汽車行業在大數據領域的調研數據樣本量更大，更豐富，效率更高。
汽車大數據極大程度改變了車企傳統的營銷方式，推動車企營銷變革。以往的營銷主要通過品牌傳播和群體分析；在大數據時代，營銷變得更加精準、有效，甚至直接形成閉環，讓交易達成變成了現實，極大程度地提高了營銷的效率。同時，大數據技術連接更多維度和層次的數據、場景、人群，實現了線上和線下渠道的緊密結合，將用戶畫像分析、市場狀況分析、場景分析、營銷產品內容分析等融入多屏全觸點的智能營銷，洞悉用戶需求，利用個性化推薦技術，實現了真正意義上的個性化精準營銷和智能營銷。
大數據引航新零售
數據顯示，2017年全球汽車銷量首次突破9000萬輛，中國汽車產銷量連續第9年蟬聯全球第一。據專業機構預測，中國汽車產銷量的峰值將會達到4000萬輛，甚至是5000萬輛。這意味著，我國汽車市場尤其是乘用車市場規模仍有非常大的增長空間。
隨著中國汽車銷量持續增長，新車銷售增長的坡峰已經從二線城市過渡到三、四、五線城市，尤其是四、五線城市的購車需求正在迅速釋放。同時，汽車流通渠道正面臨著中小城市用戶群體與年輕用戶群體崛起的新格局，而4S店所採用的超重資產模式目前難以做到深度下沉。
在商品越來越個性化、商品種類越來越多的情況下，零售企業想要突出重圍，像以前一樣靠傳統、單向、灌輸式的營銷方式難以打破瓶頸。而依託互聯網和大數據，能幫零售經營者精準地篩選目標群體，洞察消費者的真實需求，讓營銷更直擊人心。同時結合線上社群，讓品牌得到裂變式的傳播。
在消費升級、互聯網技術與大數據應用的驅動下，零售業在2016年出現爆發性變革，進入“新零售”時代。汽車市場原本就是一個零售市場，汽車行業未來的發展也必然立足於新零售，利用一系列技術的變革，改善用戶體驗，加速資源整合，獲得長足的發展。
業內人士認為，新零售實現的基礎在於新技術的應用，大數據和雲計算共同推動了零售行業市場效率的提升，加快了零售行業自身的創新步伐。同時，新零售還縮短了汽車製造業生產效率的提升及生產工藝的創新和改進。因此，新技術與其他產業相融合，有效提升其他行業的創新行為，從而推動市場整體創新能力的提升。
藉助新型汽車大數據服務，車企不僅可以拓寬汽車行業調研數據的廣度和深度，從大數據中瞭解汽車行業市場構成、細分市場特徵、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素，挖掘市場需求、競爭情報，提出更好的解決問題的方案和建議，保證企業品牌的個性化，提高企業品牌的行業接受度，還能夠基於大數據數學模型對未來市場進行精準預測。
重塑業界新常態
“汽車+互聯網”模式在行業智能化、電動化的大背景下，正逐漸成為一種新常態。
近日，國內領先的智能電動車品牌愛馳汽車與汽車及保險行業大數據運營商評駕科技正式簽署全面戰略合作協議。雙方將在汽車研發生產、智能網聯服務、大數據精準營銷、保險科技和新零售創新等方面展開全面戰略合作，為愛馳汽車用戶帶來高品質用車體驗和服務。
新任愛馳汽車聯席總裁徐駿表示，愛馳汽車以深厚造車經驗為基礎，高度重視大數據和人工智能技術的應用，此次與評駕科技的全面戰略合作將以大數據為載體、以人工智能為驅動力，深入應用“互聯網+”思維，打造純電的智能網聯出行生態系統，加速愛馳汽車智能技術落地。
在智能聯網和新零售時代，所有的生產和線上線下銷售都將以數字化為基礎，以用戶為核心，以交易為內核導入多維度創新。評駕科技的用戶行為大數據平臺以人工智能算法為核心，通過智能車載硬件及智能手機實時獲取線上線下數據，並通過大數據建模分析，還原用戶的用車場景和生活場景，對用戶行為建立深度感知，挖掘用戶的需求特徵和偏好特徵，將有利於幫助愛馳汽車建立目標用戶群體和精準需求信息數據庫，實現真正的市場和用戶洞察，優化新車生產研發，為用戶帶來全汽車生命週期的智能網聯體驗。
在產品研發環節，愛馳汽車將以大數據分析作為指導，縮短新產品的研發週期，推動產品創新；在銷售環節，通過對用戶行為的精準畫像，挖掘用戶潛在需求，形成智能化、個性化的營銷活動策略；在車輛使用環節，藉助人工智能技術準確把握車輛位置、車輛故障等信息，及時提供滿足用戶需求的增值服務和產品。
在此基礎上，評駕科技還將幫助愛馳汽車與保險公司更緊密結合，將UBI模型和保險服務遷移到前裝車機平臺和車主服務平臺，通過多設備的場景化應用，將保險服務滲透到用戶的全旅程服務體驗中，打造安全無憂的擁車生活。
業內人士認為，造車新勢力加速佈局智能化的過程，不但可以幫助汽車行業的整體進化，還可以重構汽車產業價值鏈；而對傳統車企來說，則可以獲得新技術、新思路。同時，通過合作還可以降低雙方各自成本、提高效率。
可以預見的是，愛馳汽車和評駕科技的合作將有效打通線上線下數據，汽車流通各個環節數據得以有效融合，大數據分析將有效降低產品交易的成本，同時也可全面分析產品的流通情況，為商業管理提供了有效的數據基礎。
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