新能源汽车大数据应用技术

作为制造业的巨头，汽车产业从造车端到用车端的整个价值链条的各环节，都将持续产生数据并利用数据不断自我优化，从而与大数据紧密地联系在一起。汽车大数据是一个巨大的战略宝库。汽车产业中的数据收集、分析和利用方式正在发生重大转变，车联网技术也正在诸多方面改变着人们的车辆购置和使用习惯。车辆大数据的应用可以覆盖到整个汽车产业链，涵盖到汽车生产制造、汽车销售、汽车养护等各个产业链条。车辆大数据技术和应用必将推动汽车产业全产业链的变革，为企业带来新的利润增长点和竞争优势。

①车企可以利用数据挖掘技术，通过整合汽车媒体、微信、官网等互联网渠道数据，扩大线索入口，提高非店面的新增潜在客户线索量，并挖掘保有客户的增购、换购、荐购线索，从新客户和保有客户两个维度扩大线索池。利用大数据原理，定义线索级别并进行购车意向分析，提高销售线索的转化率。利用汽车大数据对用户进行多维度的画像扫描，对客户进行细分，从购买需求、购买能力、购买目的、行为偏好等方面建立客户分层模型。在数据的基础上，洞察客户群体，找到购车潜在客户，定位高净值车主，唤醒沉睡的车主，打造一个营销的闭环。通过食、住、娱等方面，来分析购车潜在客户的行为喜好，针对不同的潜在客户群进行精准的营销推广投放，提高汽车销量。

②对于汽车厂商来说，汽车生产环节完成并成功上市并不意味着任务完成，真正的考验才刚刚开始，消费者拿到产品后的真实用户评价是决定一款汽车产品成败的最关键的因素。互联网的快速发展为所有人提供了一个庞大的信息互通的平台，汽车用户通过互联网沟通交流并相互分享购车经历、用车经验，同时也会真实地吐露产品的优缺点——这些信息构成了最精准的汽车用户口碑数据。借助汽车大数据平台将全网汽车用户评价数据融合分析，实时洞察用户对于产品和品牌的舆论走向，维护品牌形象，同时基于用户反馈意见进行产品设计改进及产品性能改进，提高产品可靠性，降低产品故障率。

③车企可以通过数据挖掘技术进行服务升级。大数据应用于客户管理方面可以提升客户满意度，改善售后服务。通过建立基于大数据的客户关系管理系统，了解客户需求，掌握客户动态，为客户提供个性化服务，促进客户回厂维修及保养，提高配件销量，增加售后产值，提高保有客户的利润贡献度。(www.xing528.com)

在汽车的衍生业务方面，大数据挖掘也有很大的利用空间。比如通过对驾驶员总行驶里程、日行驶时间以及急制动次数、急加速次数等驾驶行为数据在云端的分析，有效地帮助保险公司全面了解驾驶员的驾驶习惯和驾驶行为，有利于保险公司发展优质客户，提供不同类型的保险产品；此外，基于车联网数据的驾驶行为分析，可以对驾驶员的驾驶操作安全性和能耗水平进行评价，提供驾驶操作建议，帮助驾驶员优化驾驶行为，提高车辆行驶安全性和经济性。

在无人驾驶汽车领域，大数据技术为无人驾驶技术的实现提供了基础技术支持。百度无人驾驶汽车可自动识别交通指示牌和行车信息，具备雷达、相机、全球卫星导航等电子设施，并安装同步传感器。车主只要在导航系统中输入目的地，汽车即可自动行驶，前往目的地。在行驶过程中，汽车会通过传感设备上传路况信息，在大量数据基础上进行实时定位分析，从而判断行驶方向和速度。无人驾驶汽车行驶的越多，得到的数据越多，汽车将会判断得越准确，行为也会越智能。