时至年底，各种总结纷至沓来，我的年终总结还没写完就接到搜狐汽车的约稿，这次约稿要谈的主题是“遗憾”。我是悲观主义者，谈中国汽车的美好前景不是我的长项，但观察这个产业10年了，谈“遗憾”有道不尽的话要说。中国汽车产业只是现阶段中国社会经济的缩影——表面看起来很好很强大，但稍微走近了看就会发现它其实千疮百孔。有遗憾，正是这个产业仍将高速增长、拥有更光明前景的原因。回眸2012，我认为有六大遗憾值得我们铭记，它们是：

　　遗憾之一：《大数据时代，中国汽车仍无可信产销数据》

　　遗憾之二：《全球化时代，中国仍无本土跨国车企》

　　遗憾之三：《环保时代，新能源车有规划无行动》

　　遗憾之四：《电商时代，汽车三包再度难产》

　　遗憾之五：《移动互联时代，缓解拥堵仍寄望限购限行》

　　遗憾之六：《服务经济时代，汽车售后仍靠配件垄断差价盈利》

　　遗憾是我们对产业现实的建设性态度，“遗憾”并不会永远是遗憾。几年前，我们在进行年度总结的时候曾经把“汽车召回条例”未能如期通过当作年度憾事，但今年这个条例的顺利通过表明，公众表达遗憾是有产业价值的。我将陆续解读这六大遗憾及其对产业的影响，在政府释放出明确的深化改革信号的情况下，我期待这些遗憾在2013年的年终总结中能够烟消云散！

　　遗憾之一：大数据时代，中国汽车仍无可信产销数据

　　我不知道汽车产业有多少人在研究全球炙手可热的“大数据”，我认为汽车产业是最迫切需要大数据来解决问题的行业之一。但恰恰是汽车产业，直到2012年年底，虽然产业界和媒体呼吁多年，行业却仍然缺乏公开可信的产销数据，对于一个最需要数据驱动的行业，目前仍然处于无数据、小数据甚至假数据阶段。对于一个每年产销超过1800万辆新车的大国，汽车产业衍生出的数据极为庞杂，无论是厂商的生产和市场营销决策，还是各地政府制定产业、交通政策，亦或者是各商业机构谋求新的商业模式，都依赖于庞大的汽车消费数据，如果连最基础的产销数据都不可公开获得，如果连数据公开都做不到，我们根本无法管控那些已经在利用“大数据”技术发现“小趋势”大赚其钱的跨国车企，我们更难以测度各地的交通状况，也无从对后市场前景做出合理预估。大数据时代，汽车产业应率先实现数据公开。

　　关于汽车产销数据的公开问题每年两会前都是热点，但热了很多年，最近也就冷却了。之所以冷却只是大家都默许了花钱购买数据这个现实，但这种选择性公开会大大降低汽车产业的效率，从汽车设计到二手车，产销数据都是汽车市场精确运行的基础设施，目前这个设施还不完善，这是我们的最大遗憾。

　　对于汽车设计开发而言，核心问题之一是确保安全，但车辆的设计安全其实依赖于对车辆事故数据的分析和研究，这些研究必须建立在大量数据的基础上，随着研究的深入，在大数据时代，拥有某车型所有车辆事故的数据已经可能，分析并针对这些事故做出改进，将大大提高车辆的安全性。但中国的车辆事故勘测和描述都掌控在保险公司那里。保险公司并不是为了厂商改善车辆安全性能而进行数据收集的。汽车厂商又只能对恶性事故进行鉴定，而鉴定的目的只是为了避免车主巨额索赔。很多厂商宣称虚拟设计、虚拟碰撞试验……但这些都无法替代实际交通事故的数据分析。更安全的汽车都是碰出来，2013，请保险公司公开不涉及隐私的事故车数据。

　　对汽车生产而言，预定、准时交车、按需生产、零库存……这些概念要变成现实，都需要庞大的数据积累和分析。如果汽车产销数据无法具体到各个地区的上牌数，那么厂商很难理性地判断各地的市场竞争强度，仅靠区域人员的一面之词厂商很难做出理性决策。此外，每年我们都会继续谈压库和库存深度的问题，如果各地上牌数是公开的，那么各地经销商的库存深度就是可以准确计算出来的。公开了上牌数之后，厂商再不理性地扩大产能，不理性地压库就无法躲猫猫了，转嫁市场风险不道德行为将会收到谴责。

　　对汽车销售服务而言，产销数据是判断自身竞争地位的关键，虽然目前各厂商能够通过不公开的途径购得产销数据，但这个数据的真实有效性是没法验证的，只能说它比较符合现有厂商和用户的需要，但要做到精准营销，获得分区域、分品牌、分车型的精准产销数据就尤为重要。目前这种毫无章法，粗放的营销模式都是拜无公开数据所赐。对汽车售后服务而言，更需要精准的产销数据，这是准确预估配件需求的关键，尤其是对非厂商后市场从业者而言更是如此，只有知道一款车在各地的销量，围绕这款车制造的精品附件才能建立更精准的销售渠道。

　　对二手车而言，维修保养数据仍然是各厂商的机密，没有二手车维修保养数据，二手车的价格只能假定其不进行正常保养，但这对于长期保养良好的车辆而言是不公平的。二手车一车一价的性质决定了这个产业更需要庞大的数据来支撑。目前中国的市场混乱状况导致根本无从获得所有二手车的交易价格。各种二手车交易平台都有自己的价格体系，但这些价格只是小数据的抽样值，一车一价决定了这些价格仅供参考，无从提供指导价值。如果所有二手车的交易价格都是公开的，那么二手车商就能够相对精准地预估一辆二手车的价格走势，这对于促进二手车成交大有裨益。

　　除了新车的产销和后续交易数据，目前车主俱乐部方兴未艾，越来越多的厂商开始关注客户关系管理的问题。汽车互联网也纷纷通过建设用户中心来满足各行各业对消费者数据的需求。但这些数据积累并不容易，建立什么样的模型来存储数据，可以通过哪些途径收集消费信息，如何分析这些信息背后的含义。过去，我们更关注车主的个人信息，但随着大数据时代的到来，我们更关注某个消费群的共性特征，通过这些共性信息发现商机。但如果这些消费信息本身质量不高，我们将很难据其制定交叉销售、车主服务策略。厂商虽然都有CRM系统，但这些存储在系统里的数据都是死的，处于保护自身利益的需要，数据的水分很大，经销商没有动力为厂商清洗数据。但这些数据的真实性是厂商进行新产品规划、售后服务满意度调研的基础，期待有厂商能成为消费者数据分析的行业标杆。

　　所谓大数据并不是数据很大很多，它是对我们处理数据思维方式的改变。以往我们对于庞大的数据，受限于机器和获取数据的难度，总是采用抽样调研的方式，但今天，获取数据和存储、加工、分析数据都已经没有技术障碍，我们应该通过分析所有数据来发现商业机会。关注数据全体而不是局部，这是第一个思维转变。第二，我们不应惧怕汽车产业数据过于复杂，不应惧怕经销商或者数据提供者造假，如果我们能够分析所有消费者信息的数据，现有的分析技术能够让数据筛除异常数据给出大趋势，我们能够看到复杂数据背后的事实。第三，我们关注的是相关关系，比如汽车销量与城市拥堵的关系，比如二手车价格与新车售价的关系，比如经销商位置与客户满意度的关系，我们不追求形成这一关系的原因，那是媒体记者感兴趣的话题。不必执迷于细节，我们才能够充分利用大数据来分析问题。未来的汽车产业竞争将必然是数据的竞争，无论是产品数据还是客户数据。

　　并不是只有产销数据那么重要，2012年，上海大众VW品牌年产销新车超过100万辆，单一品牌在单一市场年销量超过100万辆，这是全球汽车产业的里程碑。但这100万辆新车的实际驾驶人是谁，每位车主的销售服务满意度如何，每辆车过去1年的质量情况如何，每辆车的实际成交价格是多少……对上海大众而言，上述每个问题都没有精确的答案。但上海大众要进行后续车型开发升级、要提高客户满意度、要准确把握各地市场的营销情况，都依赖于准确获得这些数据的全貌。从技术上看，今天我们获取、存储和分析这些数据已经可以做到，真正难以转变的是我们对待数据的态度。2013已经扑面而来，在明年两会前，让我们继续为中国可信的产销数据鼓与呼，大数据时代，汽车产业理应走在前面！

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