楊浩湧是一位連續創業者，一直以來堅持的兩條企業經營原則是，大幅度提升行業效率以及消費者因此而受益。下文將介紹“瓜子”如何通過數據驅動來提升二手車行業效率。
楊浩湧認為，數據驅動帶來的最明顯的一個優勢，就是車輛的售賣週期縮短了。國外有兩家公司KBB和CarMax做汽車定價，每年會出一本書，書裡會給每一款車做定價，就像一個大的資料庫一樣，裡面每一輛車，會有年份、顏色等各種指標，所有指標計算在裡面，最後給出一個價格。
在楊浩湧看來，國外汽車定價給出的是車的價值，而中國的二手車商需要定的是車的價格。美國的汽車市場很穩定，2017年新車年交易1700多萬車輛，二手車年交易4000多萬輛，而且常年都是這樣的。但是在中國市場，汽車的定價必須要考慮供需關係頻繁波動這種現實的情況。
傳統車商二手車售出週期平均是32天，CarMax是20多天，瓜子平均9天售出，是傳統車商3倍以上工作效率的提升，靠的就是數據驅動。
算法是怎麼做到的？楊浩湧舉了一個日常場景例子。假設線下有一間夫妻店，門口擺著幾輛車，一輛寶馬3系收進來，這輛車到底標價多少是拍腦袋決定的。假設定了20萬，一種可能的原因，是最近中美貿易戰，稅收高了，所以把價格定的稍微高一點；第二種可能是，店主看了一下週邊二手車市場，還有好幾家在賣同樣的車，憑直覺定了20萬。
然後，假設店裡每天進來5個人，這5個人進來轉一圈，問一下價格走了。店主等了2周，沒有賣掉，就會思考是不是價格定高了，牌子改成19.5萬元，又等了一段時間，又沒人買。最後終於有一天，18萬賣掉了，這就是為什麼傳統車商需要1個月以上的銷售週期。
這裡面有兩個問題。首先，定價是靠直覺的；第二，所有調整價格的場景判斷也是靠直覺的。到店裡看車的那5個人，店主不知道那5個人是真想買寶馬，還是進來溜達一下，看到有豪車開開眼就走了。在互聯網人眼裡，進來的這些人帶來的不準確數據都是噪音，因為不清楚這些人的目的。
那怎麼把這個場景線上化？在楊浩湧看來，在數據系統中，一輛車到底賣多少錢，每輛車有它自己的模式（pattern）。比如說，一輛2002年的紅色寶馬上架了，定價20萬。這個價格是根據歷史上類似車型成交的價格來定的。
接下來，算法會給這輛車1000次展示。首先，這個展示可以做到千人千面。用戶一直在看寶馬奔馳，算法就會繼續給他推薦寶馬奔馳，所以這些數據是沒有噪音的，算法不會給想買奧拓的人推薦寶馬奔馳。這1000次展示就是一個樣本。這裡面有100個人打了諮詢電話，諮詢這輛車的情況，其中有10個人到線下看了這輛車，最後這輛車成交了，這就是這輛紅色寶馬歷史成交的模式，就如同股票和天氣預報一樣，所有數據彙總在一起，形成一種趨勢預測。
如果在1000個展示樣本中，發現按照20萬的定價，1000次展示只有50個人打電話了，只有5個人到線下去看車了，然後算法就知道價格定高了，從而開始調整價格。所有這些事情，都可以做到在一天之內發生。
但是如果這輛車在線下的夫妻老婆店，線下店沒法做到一次拉來100個顧客，準確瞭解定價合適不合適，如果不成交，馬上就調整價格這種程度，但線上算法是可以做到的。
楊浩湧強調，算法不是用來做噱頭的，必須要有切實的東西，讓消費者感知到你在改變這個行業，就像沃爾瑪開出來之後，大家馬上知道他們很厲害，是在改變這個行業，因為不僅僅在價格，還有質量，以及消費者的整個購物體驗，相比之前都有大幅提升。
在他看來，任何一個市場都要用消費者的角度去想這個事對不對，靠不靠譜，而不是去糾結C2B、C2C、B2C這些東西，這些都不是本質。消費者就是看價格的，誰的價格好就買誰的車。
為什麼算法能如此極大縮短售賣週期？一句話，價格決定一切，1塊錢的車當天就能賣掉，1000萬的車可能永遠賣不掉。在一個買家賣家充足的全平臺網站上，有幾百萬的用戶在上面，只要價格合適，就一定能賣掉，這是一個充分市場化的場景，在這個基礎上，算法可以用價格來調節售賣時長和概率。因此瓜子能做到平均9天售出，CarMax做不到，因為CarMax沒有在線上做數據化的分析。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，算法，作為大數據時代最核心的工具，將直接通過對數據的作用，為業務運營提供革命性的變化。對於企業來講，一方面要著力於對數據開發的精準性和有效性的保證與持續提升；另一方面應使日益成熟的數據庫實現“物盡其用”，也就是說，對於算法的研發與測試將是大數據時代的重要課題。數據的開發最終要服務於業務，而使用的方法就是算法。因此，是否能開發出有效的算法將直接決定數據的使用效率，同時也決定了業務發展的可持續性。
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