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二線豪華車加速國產 大數據浪潮來襲

2013-08-21 19:04 來源:南方都市報

  二線豪華車加速國產

  評語:不要把哥當白菜,其實哥是辣椒。

  隨著國內豪華車市場高速增長,近年來除奧迪、寶馬和奔馳(簡稱“ABB”)之外的二線豪華品牌,掀起了一輪國產化高潮。沃爾沃、捷豹路虎、英菲尼迪、D S、謳歌、凱迪拉克,未來甚至包括雷克薩斯、林肯,這么多豪華品牌將相繼加入國產車行列。

  二線豪車相繼國產,顯然是看到其中巨大的商機。中國豪華車市場太誘人了。過去5年來,國內豪華車市場已經出現一輪爆發式增長了,增速長期保持兩位數,增速甚至一度超過60%。不過,這并不是終點。

  根據麥肯錫咨詢發布的報告稱,中國最早將在2016年取代美國成為全球最大的豪華車市場。麥肯錫表示,2012年中國豪華車銷量為125萬輛,到2016年將達到225萬輛,2020年則有望進一步增至300萬輛。麥肯錫預計,未來7年中國豪車銷量年均增速將達到12%,超過市場整體7%的年均增速。

  由于我國較高的進口關稅,汽車以進口方式引入往往帶來高成本,定價缺乏競爭力。如果說過去豪華車價格普遍很高,關稅影響并不顯著,那么隨著A BB的國產車相繼以高性價比上市,豪華品牌不得不關注成本競爭力。

  由此不難理解二線豪華品牌相繼推進國產計劃,無論在國內是否有知名度,無論市場前景如何,一眾二線豪華品牌都計劃國產。實際上,近年來伴隨著高增長,國內豪華車市場“馬太效應”愈演愈烈,A B B搶占了越來越多的市場份額,對于二線豪華品牌來說,如果不選擇國產,很有可能會被進一步邊緣化;只有國產,才能看到立足的機會。

  接下來的問題是,二線豪華品牌國產成功機會有多大?相比于奧迪、寶馬和奔馳,二線豪華品牌在品牌認可度上不占優;技術上,沒有哪個二線豪華品牌敢于跟A B B叫板的;同時,二線豪華品牌國產時間普遍較晚,對消費者需求把握必然不如A B B;還有,二線豪華品牌指望通過國產降低成本,但較小的規模決定了它們很難與A BB在價格上競爭。一個年產5萬輛的品牌與年產50萬輛的品牌,其成本競爭力相差遠比數字看上去更大。

  基于上述因素,二線豪華品牌國產前景或者并不如想象中那么大。激烈的市場競爭中向來有成功者和失敗者,二線豪華品牌在爭奪中國豪華車市場時已經落伍,未來能否扭轉局面并不樂觀。同時,如果銷量規模上不去,國產化也會帶來沉重的成本壓力。

  種種跡象顯示,二線豪華品牌國產猶如在鋼絲繩上跳舞,要想成功到達彼岸,機會存在,但挑戰同樣很大。

  大數據浪潮來襲

  評語:你攤上事了!你攤上大事兒了!

  不管你正視與否,2013年上半年,全球各行各業中,“大數據(bigdata)時代”都是一個熱門概念。來自ID C的統計,全球每秒鐘發出的郵件超過了290萬封,每天發布的微博信息超過5000萬條,每天由G oogle處理的數據超過了24個PB,換言之,如果你有一個500G的移動硬盤,需要5萬多個才能裝得下!

  以汽車為例,車主、消費者的任何行為都可以成為量化的數據被分析處理,以此為基礎產生全新的商業模式。G oogle在無人駕駛汽車領域的一騎絕塵,恰恰是基于大數據的采集與分析,助力其在作為互聯網企業大數據武裝下的闖入了汽車領域分得了一杯羹。

  然而,這些龐大的數據在帶來巨大的商業價值的同時也令企業面臨著前所未有的挑戰,海量的不規則的數據需要處理。

  2013年上半年,我們可以看到許多的車企都在探索如何擁抱大數據,為企業服務。

  以福特汽車為例,其已經在利用大數據分析的強勢,內部指導公司改進企業業績。福特通過海量加工數據及汽車內部的詳細輸出數據,探索最佳工藝指標,改進或幫助改變其業務模式。沃爾沃也在積極售賣其基于大數據推出的“公路列車”,這是其基于龐大的道路數據庫、汽車互聯數據庫打造的一套系統。

  與此同時,豐田、通用、奧迪等傳統汽車企業,也在加大對于無人駕駛技術的研發與測試力度,其中就包括了相關數據的采集、分析,福特、通用更是以結盟、贊助編程馬拉松等形式,頻繁拉攏A PP開發者,令其開發適配性車載應用。

  上述車企在華對于大數據時代的試水,則更直觀地體現在營銷層面,東風日產等車企都成立了專門的“數字營銷”部門來加以探索。

  如果說傳統的借助社交型媒體如微博、微信只是能提供海量信息,那么大數據時代,則可以由online(線上)和offline(線下)形成一個環路,每個信息都有始終、來源。對于汽車廠商而言,可以借此來做出準備的分析判斷,消費者、潛在消費者的喜好,并針對產品、服務做出更為精確的改進。

  如大眾進口汽車總經理胡波則認為,大數據時代的到來,對于汽車行業的要求就是營銷要更多地從藝術走向科學,現在的時代不能只靠“點子”,關鍵是靠背后的執行和嚴謹的科學,而科學的背后,就是基于對數據的掌控和分析,更重要的是通過數據產生利潤。

責編:楊湑
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