刘小勇：非常感谢余博士的演讲。下面有请《汽车之家的》韩总为我们发表主题演讲。

【汽车之家副总裁 韩松】

　　韩松：大家上午好！首先非常感谢组委会让我们有这个机会能在这里跟各位汽车行业的前辈们分享我们基于大数据的一些想法。其实每次站到汽车行业论坛的舞台上，我都比较紧张，因为这和我们互联网行业不太一样，因为互联网行业比较随意，我平时都很少穿正装。其实我说是紧张，一方面有氛围的不同，因为刚才说毕竟是跨两个行业。另外更重要一点，我们觉得可能最近这几年，我觉得汽车之家在很多时候被推到了风口浪尖，包括每天拥有的亿级的用户量，包括50亿美金的市值，包括汽车领域的各种各样的尝试，在很多媒体传播中都会把汽车之家描述成了门外的野蛮人来形容我们。但其实恰恰相反，随着我们与汽车经销商的合作，我们越来越对这个行业产生更多的敬畏。因为无论是庞大的产业能量，还是百年的行业积淀，都让我们有很多可以学习、共创的东西。所以我今天分享的主题是“互联网大数据如何助力汽车产业变革”，作为《汽车之家》，这也是我们自己的企业定位，我并不觉得像《汽车之家》，以及以其为代表的其他互联网公司，真正凭着互联网的力量就能颠覆传统行业，我们是对这个行业起到一些帮助作用。

　　我分三部分演讲。第一部分，《汽车之家》怎么看待汽车大数据。后面是汽车大数据的一些核心价值和简单的应用场景。我今天讲的内容相对比较LOW一点。前面讲的都是一些高瞻远瞩的话题，比如刚才讨论在本世纪底要取消化学能源的话题，我们和大家谈的还是一些短期能帮到大家的一些情况。我们说一下汽车大数据，这里面有99%+1%的概念。这三张图，是所有的大数据都会应用到，所有的大数据公司都在给用户打标签，用来识别消费者。这个标签有关于兴趣爱好、生活习惯等等。这些标签究竟意味着什么？它最终的价值是怎样的？我们做了一个基于大数据在汽车行业应用时候的一个梳理。

　　首先最基本的，这是一定要存在的，就是所有消费者的一个自然属性。数字不用去推敲，说为什么是15%。接下来是消费者的社交属性。然后是很大的一块，互联网现在能提供给主机厂，提供给行业最多的东西，就是个性化的属性，包括了爱好、浏览习惯、内容偏好等等。我相信在座的大家，无论你们是使用PC设备还是移动互联网设备去访问互联网，一定会留下你们的各种各样的标签。接下来更核心的是我们称为消费属性，比如家庭收入、消费能力、消费习惯以及处于每一类产品的哪一个消费阶段。我相信在座的，应该没有人没有在网上买过东西，无论是淘宝还是京东还是唯品会，多多少少在一个渠道尝试过网购，这些网购会把消费的情况进行记录、分类，以便定义你的收入状况以及消费能力。但这些加起来，在我们看来，是99%。为什么这么说？因为作为汽车行业而言，这一切实际上都是在给目标消费群做一个模糊的匹配。比如你的用户可能是什么样的，可能偏好什么，他的访问习惯可能如何如何，但始终差了一个最后的一部分数据，这部分数据的量不大，但这部分往往是对于主机厂来说最有价值的。我们跟长安有一个合作，其实我们跟很多品牌都有类似的合作，做的事情很简单，主机厂拿出他们的车主信息，当然这个信息是加密的，我们几方都不会看到这些人的真实信息，但是这些人都在长安买了某一款产品，我们去匹配分析这个用户在购车前六个月，甚至前一年在《汽车之家》的所有访问行为，他都关注过什么品牌，什么车型，他每天花在浏览论坛、资讯的时间分别是多长？在这期间，他一共关注了多少产品，最终他在哪个阶段下了订单，完成了消费。我们最后称为购车属性，可以帮主机厂还原真实消费者的决策动机。

　　大家可能会说，我们过去通过对这些消费者的调研，我相信大家都会把车主召集过来进行一个访谈，问他当时为什么选择了我们的产品？买了什么车等等？这些在我们看来，还是一种访谈性质的，一种抽样调查的形式。我们先不说调研的样本量是否够大。比如长安，我听说有70多万，主机厂在做这件事的时候，花了大量的时间精力，但是还是抽样访谈。我们可以做到把数据进行完整的匹配，去通过这些来降低或者提高做用户抽样的效率。同时，因为我们分析的是它的历史行为，我相信消费者在访谈的时候，他的真正购车动机和需求，未必能通过访谈的方式回答出来。我相信大家多多少少做过，都能理解，比如当时买车的动机，比如我98年买过一辆汉兰达，当时我的回答是说这个车的空间很大，外观很漂亮，性价比很高等等。实际上真正买车的理由是因为当时我太太刚生小孩，我需要一个七座车，但是因为访谈里没有这个选项，所以这个访谈得出的信息不一定真实准确。这是《汽车之家》在大数据中的真实应用，它可能只是1%，但是前面的99%，主机厂有自己的CRM数据库，我们也可以通过微信、微博包括淘宝的交易记录，可以得到海量的用户数据，了解它的个人信息、兴趣爱好，消费习惯。但是真正最后的购车决策属性，只有《汽车之家》的汽车网站可以提供的。这是我们对汽车大数据的一个分享。

　　第二块，汽车大数据的核心价值。我觉得这一点其实也很简单，就是能够帮助无论是主机厂还是经销商，离我们消费者更近一些。因为其实现在汽车的售卖模式还是4S店，有一个很大的问题，就是主机厂和终端消费者的互动时间变长了，没有办法直接快速和消费者互动，很多决策是滞后于与消费者的互动的。每个品牌都有一个目标消费群的定位，大家可能都看过这些定位，比如主机厂说这款车适合25到35岁的男性城市精英白领人群，但是大家可以想象一下，中国现在在售的车型，有多少款车的目标受众全是这个，90%以上。因为我们平常也服务主机厂，我们每次和主机厂讨论的时候，得到的基本都是这个目标受众。这些究竟对于主机厂意味着什么？包括最后的销售环节。我举个例子，我们觉得对于主机厂来讲，每个消费者都是一样的，并不知道这个消费者背后的购车决策因素以及偏好。所以我们提供的产品和服务也是一样的。这个背后的问题是什么？我拿我自己举例，前两天我父亲买了一套房，当儿子的给尽点孝心，就说你挑好，我交钱。我到了售房部跟他们沟通，当时我说要几号房，你拿合同。当时别人就觉得很奇怪，什么都不问。但是就在他们拿合同的时候，我听到隔壁跟销售的沟通，说这个房子你给我便宜两个点不行，我要至少便宜三个点。为什么他买一层可以送花园，为什么我就没有？当时我听到这个沟通，我心中的不满就逐渐开始上升。当我的销售顾问回来的时候，我上来就质疑，我说你骗我，你的房子明明可以优惠2%或者3%，为什么不告诉我？明明买一层可以送花园，为什么让我买二层。明明一个简单的交易就变成了一个讨价还价。如果我的销售顾问知道，一定会把我请到一个VIP房间，让我先等着，这样他可以多赚3%，还可以少送一个花园。这一幕我相信在每个4S店每天都在上演，他不知道这个消费者处于什么环节。比如通过《汽车之家》就可以知道，这个进入4S之前可以知道他的所有比对行为，我知道他在关注某一个系列的车型，我可以分析他到底是看重价格、性能、外观还是什么。这种情况下，经销商完全可以提供不同的接待服务，以便消费者进来，别跟他费话，今天直接8.5折拿走，还是说我可以给你更换更高的配置，或者说我们的价格就是这样，我可以提供免费的五年延保，因为这个消费者更看重服务。这些并不是天方夜谭，完全可以通过大数据实现。

　　再举一个例子，比如消费者画像。《汽车之家》每年都在更新消费者画像，今天我们在西安做用户调研和访谈。我们一直在分析的主流消费人群，现在基本还是80后、85后，但是今年我们为了尝试我们的画像的更新，我们专门针对90后的消费人群。这个事可能在座的肯定有90后，但是对于我一个70后来说，是一个很悲哀的事。因为90后已经25岁了，他们已经即将成为社会的消费主流人群。当把我们的调查的方向放到这些人群的时候，我们发现一个很可怕的现实，比如我们现在每天在做消费者画像，包括这里提到的消费者需求，消费者偏好的时候，我们都在着重说买车的体验不够好，效率比较低，车价不够透明。我们希望通过《汽车之家》跟主机厂的合作，能改变这些。但是我们真正和90后谈的时候，90后第一句话说的是买车很无聊，买车、用车，汽车服务对我来说非常无趣，一点都不酷。对他们来说好玩，有趣是第一。也许是因为他们没有真掏钱，但是至少这会给我们一些洞察，消费人群每年都在更新，谁能够更快地了解消费者的需求变化，谁能更准确地洞察他们未来变化的趋势，谁可能就会在产品研发，甚至销售环节的改造上比竞争对手领先一步。我们内部就在做这件事，《汽车之家》所有原来提供的内容服务，提供的信息服务，能够满足80后、85后、70后的需求，未来能不能满足90后的需求，怎么让他们觉得更有趣，更酷？相信也是主机厂，经销商未来的课题。

　　基于大数据的应用场景，就是三件事，监测、发现和预见。作为大数据公司、互联网公司，更多提供的是监测服务，通过各种各样的软件、指数、后台，帮助主机厂看他们产品的营销过程，包括整个销售过程的数据转化情况。但是我觉得互联网公司有一个特点，大部分都是数据型公司，技术型公司或者产品型公司，他们没有分析能力。《汽车之家》在五年前就开始成立我们的汽车研究中心，我们通过过去简单的数据监测，帮助厂家做一些初步的分析和发现，去帮助厂商解读一些数据背后的原因。最后更未来的话，我们在帮一些主机厂已经做到了数据建模的阶段，未来帮助他们做基于销售、车型、发展方式的预测，这是大数据的一个阶段。在这个阶段，一定是覆盖了到整个新车产业链的各个环节，从研发、生产、物流配送，到中间的，以前做的比较多的就是品牌、产品营销、传播，包括最后渠道管理、销售、最后的售后服务，整个脉络其实互联网作为一个大数据的最有效的搜集和分析的工具，能够很好地帮助到咱们的汽车产业。

　　我可以举个几个例子。首先，我们可以看到，这是我们从监测环节来讲，用户在购车的一个时间成本。过去大家都会提，用户数据都是以PV这些作为基础数据。《汽车之家》去年开始提出以时间成本作为主要衡量标准。因为一个消费者在一个网站上，他产生的PV可能是无限量的，也可能是完全无法计算的。比如他看一段视频，看一部韩剧，可能今天晚上看了三个小时都没有任何一个PV。但是他的时长是总量，他花费的时间是一致的。所以我们可以看到消费者每个购车环节，花费的时间，通过这点可以判断消费者在每个阶段最需要的是什么。比如认知和兴趣阶段，最需要的是资讯，到了意愿阶段需要参数配置，询价购买需要线下的东西等等。

　　另外一个监测，刚才我提了很多次，我觉得互联网的大数据最有效的是替代了原来效率比较低或者成本比较高的表现方式，可以通过口碑，用户车主的声音，简单快速分析对车型、产品参数配置的满意程度，包括售后服务等等。接下来说说发现，《汽车之家》以前在看一个数据，每一个厂商出的每一款车，都会锁定自己的竞争对手。我们当时拿一个品牌为例，这里面打星的就是起亚和现代，当它的车真正推到市场以后，用户的比对数据显示，现代和比亚迪根本不是消费者心目中的真正的竞争对手。也就是说这个主机厂在前期产品传播的时候，完全选错了对手，消费者心目中的对手可能是另外几个不同的品牌。这样会很大程度导致厂商在营销、规划策略上的偏差。因为毕竟在消费者眼中，刚才余总也在讲，我们一定要以人为本，从用户出发，消费者认为你的对手是谁，其实更重要。

　　第二个发现，这是主机厂很关心的，消费者丢了，丢给谁了？我们看到左边这张图是日系品牌的消费线索的转化率，有55%的客户三个月的跟踪是没有买车的，15%的消费者买了这款车，还有29%的用户没有买他的车。我们再做数据挖掘，可以发现这29%是怎么分配的？6%买了东风日产的旋翼，能看到《汽车之家》的数据能够跟踪到这29%分别去向了哪儿。这是比较简单的战败分析，虽然没有分析后面的原因，但是至少可以帮厂商发现谁在抢我们的蛋糕。

　　后面说到预测，发现消费者对于一款车，无论它的安全、品质、油耗、性能的关注，其实不是像主机厂想的一层不变，其实随着新车的上市、到成熟，到最后走向一个相对来说老年期的过程当中，它的关注始终在不断变化。也就是说消费者在对每一款车，对某一类车型的产品特征优势与否，这个判断也是在动态变化的。这个里面，我觉得当然可能从主机厂的角度来讲，如果像互联网产品，通过两三个月出一款新品，满足消费者对车型关注，迎合这个需这不现实。因为汽车的制造周期更长，但是我们在产品的包装等方面可以做一些调整。

　　最后一个，我们现在主要做的一件事，通过和一些品牌合作，通过《汽车之家》整个销售漏斗的模型，可以从消费者前期产生购车需求，到最后消费产生订单，整个全过程都监控。现在我们也增加了电商的板块，可以完成这个销售的闭环，可以大胆预测，比如这个月你的这款车进入到销售某一级有多少人群，意味着未来三个月，将能产生多少直接的提车。当然我们是预测不了出库量，因为更多是一个B2B的业务，更多只能面向C。这个模型还没有，我们正在跟主机厂建设。这是对于整个销售管控来讲，是一个巨大的价值和帮助。

　　最后我借此机会呼吁一下，《汽车之家》做大数据研究非常短，刚才我们在聊，我现在把《汽车之家》比喻成一个矿，这个矿很大，但是里面究竟是钻石、黄金还是煤炭，还是一钱不值，我们不知道，我们真的不知道。《汽车之家》并没有十足的能力和专业技术，完全挖掘和开采这个矿，我们现在抱着一个透明、开放、协作的心态，愿意跟主机厂、三方调研公司、大数据公司共同合作，挖掘《汽车之家》背后真正的价值是什么。每天都在发生，通过大数据不断帮助汽车产业的每个成员、每个环节，提升自己的效率，降低成本。谢谢大家。