汽车大数据：利用它的 5 种方法

大数据为汽车公司带来了巨大的机遇。 由于越来越复杂的分析，大量的定性和定量、结构化和非结构化信息被解释为提取有用的知识，以识别整个价值链上的增长和发展机会，从营销到生产，从售后市场到售后服务。

虽然大数据可以实现更加准确、安全、高效和可持续的生产和经济模型，但管理这些数据的规模和复杂性仍然是需要克服的挑战。

汽车制造商必须为自己配备所需的工具，以完全控制所有信息，无论这些信息来自社交媒体等外部资源，还是受限于难以穿透的企业孤岛。 只有这样，他们才能充分利用它来优化流程，满足客户需求，提高业务成果。

在深入研究在汽车行业利用大数据的方式之前，让我们暂停一下。 什么是大数据？ 为什么它是如此宝贵的资源？

什么是大数据？ 它为什么如此重要？

让我们从 Gartner 对“大数据”的定义开始：“大数据是大容量、高速和/或多样化的信息资产，需要具有成本效益、创新的信息处理形式，以增强洞察力，决策和流程自动化。”

首先，“大数据”描述了大量的结构化和非结构化数据。 这个表达是相当新的，但它指的是一个更古老的现实：想想公司总是如何处理大规模数据集，以及几十年来他们如何使用电子表格和纸质表格来跟踪业务和客户信息。 现在，不同之处在于我们拥有工具和技术专长，可以从大数据中获得我们需要的洞察力，从而根据消费者和品牌之间的实际互动以及他们的线上和线下行为做出更明智的决策。 大数据使聆听每个消费者的声音成为可能。

通过日益复杂的分析使这种“增强”聆听成为可能，组织和公司能够提取必要的知识，以便采取行动，旨在：

• 简化内部流程和结构并提高效率
• 解决与外界的及时有效的沟通。

使大数据有价值的是它的应用程序以及它如何为特定请求提供决定性的答案。 归根结底，使用它的好处是支持各种业务功能：营销、销售、采购、客户服务和人力资源。 简而言之：整个企业。

汽车领域的大数据革命：从互联汽车到客户体验的转变

今天，通过新技术实现的连接可能性，汽车“与我们交谈”。 虽然我们已经获得有关诊断工具和车辆性能的信息已有一段时间了，以至于它在某种程度上看起来像是“古老的历史”，但越来越近的不久的将来会看到这种整合来自道路的信息，即来自周围环境（城市环境、长途道路等）和来自驾驶员（首选的驾驶条件、对特定服务的需求、对多媒体内容的类型和频率的偏好，用于例如），实时提供，比以往任何时候都更准确。

要以结构化数据和非结构化数据的形式访问这些信息：我们刚才谈到的大数据——越来越多的车辆已经配备了传感器和原生集成的连接解决方​​案。 它是应用于汽车的物联网：联网汽车提供关于车辆、发动机、驾驶行为和环境条件的持续数据流。

在设法从大量异构数据中提取意义之后——这些数据正在以令人难以置信的速度和数量产生——挑战在于利用它能够为汽车公司——汽车制造商、原始设备制造商、经销商——提供一个集成的、实时的查看不同车辆系统在特定驾驶和环境条件下的性能。

现在，让我们来看看汽车大数据的 5 个应用，它们有望带来最大的好处。

1. 联网和自动化汽车

使我们的汽车联网和自动化的技术已经成为现实。 我们不是在谈论近年来停止和开始的自动驾驶，主要是由于对隐私和安全的合理担忧，而是关于允许汽车通过互联网访问与外部其他系统进行双向通信的连接可能性机动车。

由于连接性和物联网，汽车已经可以实时连接到一个真实的生态系统，在这个生态系统中，客户、制造商、行政机构和机构之间的通信可能性注定会呈指数级增长。

处理从车辆发出和接收的数据以改进其功能：

• 地图自动更新
• 选择最佳路线
• 根据天气情况调节空调
• 发动机效率分析
• 使用多媒体内容和更新音乐播放列表

通过联网汽车，汽车公司能够监控发动机、更新软件和控制动力系统性能，甚至可以远程监控，并且具有可靠性和安全性。

2、细心、准时、果断的维护

生产过程中的任何中断都代表公司的营业额损失，这通常是相当可观的：一台老化、损坏或损坏的机器不仅决定了产品的创造和销售，而且还决定了维修和处置产品所需的额外成本。废物量增加。 同样的情况也可以适当地应用于个别汽车：如果发生故障或故障，不可避免的机械师之旅可能涉及相当大的费用和宝贵时间的浪费。

为了最大限度地降低这种风险，公司通常会提供预防性维护计划：检查、维修、测试或更换设备所需的相当紧凑的操作时间表。 在计划进行预防性维护期间（以设定的时间间隔），必须暂停工厂运营。 相比之下，利用大数据的维护计划是基于生产线的状况——即设备和机器的实际状态，实时记录并传达给集中系统——并在以下情况下实施以及真正需要的时候。

同样，由于技术进步，我们汽车中的设备现在与传感器和RFID集成在一起，能够主动传输有关温度、油位、湿度、速度和交通事故等变量的重要信息。 机器产生的海量数据按照一定的参数和维修历史进行收集、比较和分析。 这些分析活动的结果为未来的维护形成了越来越准确和可靠的预测模型。

3. 更智能、人性化的基础设施

汽车行业大数据的使用不仅涉及汽车，而且正如我们多次说过的，还涉及周围环境。 从安装在道路基础设施中的传感器（摄像头、交通信号灯、车道标志、道路标志、停车咪表等）到由 ITS （由“远程信息”知识与交通工程相结合而诞生的智能交通系统）设置的传感器)大量关于交通的信息每时每刻都会到达。

如何使用这些数据？ 可能性是多种多样的，并且是不断被定义的。 一般来说，他们的目标是提高道路安全。

大数据可以，例如：

• 能够设计更好的有组织的交通流
• 确定在哪里建造必要的停车区
• 在事故多发的地区安装交通信号灯或交通标志
• 建立更准确的导航系统
• 改进车辆警报系统，以提供有关天气状况、道路建设或前方急转弯的预警

4. 对客户关系管理活动的强大支持

数字技术和大数据分析在为客户请求提供具体答案方面发挥着重要作用。 他们的贡献对于塑造消费者和品牌之间的沟通以及促进潜在客户和顾问之间的对话具有决定性意义，最终使整个销售流程更加精简和高效。

通过将大数据集成到CRM解决方案中，汽车公司可以以理性和周到的方式预测客户行为、改善客户服务和管理投资。

营销和销售部门对所有客户接触点（包括社交媒体、电子邮件、互联网和呼叫中心报告）进行了高级分析，从而使他们能够更准确地对客户进行细分，并将其后续计划建立在更完整的个人资料上。 这意味着可以从大数据中提取不同目标受众的趋势并用于预测他们的需求，从而更智能地指导产品开发和促销工作。

客户旅程可以是漫长而清晰的。 它可以跨越许多组织结构和不同的信息系统。 随时监控生成结构化和非结构化信息的每个接触点意味着深入了解用户，并能够与他或她建立越来越接近理想的一对一关系的营销关系。

5. 改变客户体验

数字化正在彻底改变客户研究、购买和维护车辆的方式。 即使在汽车行业，客户也希望在所有渠道中获得一致且无缝的优质品牌体验。

借助大数据，汽车制造商将能够发现不同人的行为模式之间的独特关联，从而提供量身定制的服务和 24/7 连接。 他们将能够对构成目标受众的人群形成独特的看法，并在整个销售和消费周期中创造引人注目的差异化优惠。

经销商将能够重组销售流程，整合线上和线下模式，以丰富他们为客户提供的店内和虚拟体验。

客户忠诚度：在整个客户旅程中使用大数据

在我们概述的在汽车行业利用大数据的五种方式中，最后两种——涉及消费者关系管理和客户体验——为汽车行业的竞争公司开辟了极其有趣的前景。 在这两种情况下，数据的使用都可以对在整个汽车客户旅程中追求的客户忠诚度产生积极影响，而不仅仅是在购买阶段。 事实上，在购买之后，深入了解客户行为以及决定他们最终放弃的因素将使公司能够计划支持忠诚度的干预措施，最大限度地提高售后市场渗透率，并减少整体营销支出。

事实上，借助新的分析工具，营销人员有可能收集和分析有关客户行为的信息，并可以利用历史数据对其策略中的杠杆做出明智的假设。

个性化和互动内容的重要性

在汽车行业充分利用大数据的潜力需要打破组织内部的孤岛，以便聚合内部和外部资源（CRM、经销商管理系统、人口统计数据、销售和营销数据库等），整合数据，并为客户创造独特的视角。

至关重要的下一步是使用客户数据开发差异化的内容产品，该产品符合为每个细分市场制定的价值主张。 例如，考虑设计有针对性的营销活动或创建在渠道的所有阶段伴随用户的信息计划。 内容和交互功能的个性化是关键的成功因素，因为它们：

• 让您通过为客户提供真正相关的内容来吸引他们的注意力
• 启用即时交互
• 优化转化

如果内容通过多个数字渠道（应为移动设备保留单独讨论）或传统渠道（包括二维码或增强现实）分发，则包含大数据发布的知识的内容会增强其信息。 很容易理解为什么汽车品牌越来越关注能够产生交互式、个性化和多渠道内容的工具。 通过它们，公司可以创建有效且引人入胜的客户体验，例如，将数据转换为动态且响应迅速的视频和微型网站，这些视频和微型网站专为每位客户创建。