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那么汽车配件市场需要哪些数据?一个合格的汽车配件厂家,应该做到以下几点:
——全品牌全车型全配件的数据信息。要有基于VIN的全车型全配件的通配架构,配件数据库包括:VIN码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。
——与国外同步的数据库关联结构。即时同步国外零部件供应商的信息,能够保证最新车型的零部件填充数据库。
——互联网化的API数据服务。保证每一个与其合作的商家,都能通过API接口对接并调取所需的数据库信息。
——至少5年以上的数据库制作经验。整个汽车后市场对数据的需求越来越大,同时也正在产生更大量的数据,数据处理经验以及数据库制作经验尤为重要。
老生常谈的数据维护,从全品牌到全车款,海量的数据挖掘与匹配,没有一个足够强大的运营团队是不行的。
大数据时代,车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间,并且容易形成海量数据。在大数据平台上,基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总,汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据,从而可基于大数据挖掘对车主进行精细化的管理。
以上所讲的是广义上大数据对汽车后市场行业的影响,体现在车后服务方面,大数据确实能够解决很多问题。具体而言,大数据模式对于该行业的一些价值可以表现为以下几点:
——提升产业链配件交易的效率。目前,B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足50%,前文所述几大数据库是保证交易信息准确性的基础,网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息,重复换货频次降低。
——多种选择为商家带来价格优势。数据库不只是为商家提供原厂配件信息,同时也提供其他品牌的可替换配件,车主可以根据情况选择合适的配件,同时这也是品牌商家的一个销售渠道。
——改变了传统的咨询方式。将传统汽配行业1对1电话询件询价方式,提升为1对多的数字化询价方式,极大地提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。
同时,提供了交易配件的追溯源头可行性。数据库对配件厂商、配件分销商、配件连锁分销商、汽车保养商、配件B2B电商平台及O2O服务平台都有清楚的记录,并能够逆向查询,这样配件以及服务出现问题之后,便可以逆向找到交易源头,解决了汽车后市场服务的透明化与公正性的问题,无须再用第三方监督。
在行业影响方面,除了以上几点,在“互联网+传统”行业方面,大数据融入传统企业的CRM系统并倒逼传统企业升级转型,是“互联网+”落到实处的一个重要途径。总而言之,大数据将会为整个汽车后市场行业的进步提供更有利的基础。同时,无人驾驶、车联网、智慧交通及工业4.0等也将受益。
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