2015年4月9-10日，“2015中国汽车产业数据研究峰会”在天津举行。国务院参事室特约研究员姚景源、国务院发展研究中心市场经济研究所所长任兴洲、中国汽车技术研究中心主任赵航等专家关于大数据应用对汽车行业的深远影响畅所欲言。

　　人人都在谈论、关注大数据，究竟该如何利用网络化、数字化推动中国汽车产业发展，令汽车从制造、营销、售后服务每个环节更高效运转。对此，与会代表进行了广泛而深入的讨论，大多数业内人士认为，传统的汽车行业数据来源不畅、结构单一、应用较浅，无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及，正在诸多方面改变着人们的车辆购置和使用习惯，使传统的汽车数据收集、分析和利用方式发生重大转变，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。

　　对于汽车企业来说，大数据包括客户信息、交易信息、车辆信息、生产信息、采购信息、维修信息、投诉信息等，随着企业信息管理水平的提高以及新的数据采集技术的使用，这些数据都将逐步得到完善。经销商通过移动互联、后台音频整理、证照识别录入等新技术的使用，实现从消费者“关注”到“消费”整个过程核心行为要素的实时监测，确保消费者入店行为数据的全录入，同时监测车辆4s店维修保养信息。通过统计微博、峰会、网页等互联网大数据，企业可以监控客户进入首页，查看车辆详情及停留时间，洞察客户对车辆的关注点和走势，掌握不同客户的潜在需求及预期，监控产品舆情反馈等等。对于消费者而言，车联网将对客户使用车辆的信息进行监测，包括车主行为数据，车况数据，位置数据，驾驶数据等。

　　车企、经销商、互联网及消费者等多渠道的数据收集方式日趋完善，使汽车大数据逐步覆盖全链条。

　　当然，收集数据只是大数据应用的步，如何分析并应用才是重要环节。在数据分析方面，需要将多渠道、标准不一的客户数据进行整合，建立汽车大数据库，主要分六步：数据融合、用户识别、全网用户识别、用户标签、用户聚类、用户细分。数据融合是把分散在不同系统之间的数据整合在一起，包括生产数据、销售数据、售后数据、互联网数据等。用户识别是通过数据清洗，识别出每个客户的详细信息。全网用户识别是采集客户的网上行为数据，进行全网客户识别，产生360度全方位客户视图。用户标签是将每个客户的特点、爱好、生活习惯，进行细致区分，并以标签化进行用户定义。用户聚类是指根据客户的标签进行分组。用户细分是对客户完成精准细分，针对目标客户开展一对一精准营销。通过这六步即建成统一、整合、可直接使用的数据库。

　　此外，汽车行业对互联网、大数据等新兴科技的利用涉及到产业链的各个环节，包括：用户洞察、开展精准营销、改善客户管理及服务、改善产品研发和提升产品质量、业务运营监控、汽车后市场、交通领域、汽车流通等方面。通过对多渠道的汽车大数据进行融合及挖掘，能够深刻地了解客户需求及动向、掌握客户信息、进行市场细分、竞争分析、掌握客户满意度等。大数据还可用于开展精准营销，通过整合汽车媒体、微信、官网等互联网渠道潜客数据，扩大线索入口，提高非店面的新增潜客线索量，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；运用大数据原理，定义线索级别并进行购车意向分析，优化潜客培育，提高销售线索的转化率，提升销量。

　　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CRM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，提升保有客户的利润贡献度。

　　大数据可以改善产品质量，促进产品研发。通过用户洞察，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。

　　大数据应用在企业运营方面可通过搭建业务运营的关键数据体系，开发可视化的数据产品，监控关键数据的异动，快速发现问题并定位数据异动的原因，辅助运营决策。

　　目前，汽车行业对大数据的收集、分析和利用仍处于探索阶段，如果大数据得以合理应用，必将对行业全链条产生积极、深远的影响。