一、消费者消费行为洞察在汽车营销领域的应用

未来10年，汽车产业将会真正进入大数据时代，首先是汽车本身的全面数据化和智能化；其次是在汽车营销层面，特别是车主的行为数据化最被车企所看重。其他还包括所有的驾驶操作及其每天的行为习惯，甚至于座椅的使用习惯都会形成相应的数据；还有就是以车为中心的数据化，零部件、车况、维修保养、交通、地理位置等信息都会形成庞大的数据，并因被挖掘而产生价值。再次是汽车数据资产化，大数据可以创造巨大的价值，大数据将成为车企和车商的有效资产，这些数据将同其他资产一样，因给车企和车商们带来收益而变成他们的资产，并被用于创造更多的价值。最后是汽车产业智慧化，人和汽车可以连接互动，同时汽车产业大数据将促进形成更加智慧的汽车大数据产业，基于互联网的汽车将构建起庞大的、多层级的汽车大数据生态商业。

曾经经常听到一些从事传统汽车制造的人对互联网造车嗤之以鼻，他们认为汽车企业已经有100多年的数据和经验的积累。其实，我们从大数据的角度思考一下，他们高傲得毫无道理，并且显得无知者无畏了。原因很简单，在当下这个大数据时代，两年的时间积累就是人类有史以来的总和，那么单纯一个汽车行业的数据积累，在大数据时代也许不需要几个小时就可以完成了。这不是危言耸听，而是真真切切的现实。再说说所谓的经验，人们在生产和生活中有很多的例证证实了，经验没有多少是靠谱的。未来的大数据时代是完全要靠数据支撑的，经验已经不能，也不该在未来商业模式的构建中做支撑，不然一定会惨败。

当下，绝大部分车企还在委托营销机构和代理公司做广告投放，最终看效果怎么样，还停留在结果报告阶段，这种思路完全不是大数据的应用思路。大数据的思路应该是，需要在互联网中积累过程数据，特别是在社交开放平台上积累这些数据，几乎一切流程都是可视化的呈现，这个过程能细到让感兴趣的用户点击你的行为，进入你的目标网站，他的停留时间以及他的行为轨迹和行为结果，或者与他的交互等信息皆可掌控，就如每一个在微博上对你的内容感兴趣的用户的所有行为。只有把这样的用户行为的全流程数据收集出来，才能作为大数据的应用范畴。

二、智能车联网OBD远程诊断在情景电商领域的应用

未来通过人工智能（AI）和商业智能（BI），就可以依据大数据实现的算法，计算出来用户自己都不知道的前置需求，通过云端的推送及时解决用户之所急，实现电商化的变现，这就是所谓的未来的情景电商模式。比如充分智能化的车联网OBD云端的数据检索，可以检索到通过车商安装的传感器收集到的数据源；将这个数据源发送到云端，就可以检索到正在行驶的汽车是否有爆胎或者自燃的危险，这时，云端就可以推送解决方案到用户的车辆或者用户的手机上面，及时规避将要发生的风险；再比如，通过无人驾驶汽车自动或者默认的路线图指标数据，就可以计算出来这个用户下一步要干什么，及时推送解决方案，同样可以实现用户的前置需求或者及早防患于未然。当然，大部分车辆都是提前安排好行程，那么他们要通过的路段的下一个时段的交通流量也就一目了然了，预测下个时段的交通数据将能更有效地解决城市道路的拥堵问题，这也是汽车智能化之后大数据应用的副产品。其实，相关的智能化应用会多到我们当下想不到的程度。

三、驾驶行为大数据在车险领域的应用

我们再来看看大数据在汽车保险上的应用案例。关于汽车后市场的大数据应用，其实保险公司早已在做了，而且很简单，那就是通过OBD或者其他的智能盒子来收集车主的驾驶行为数据。如果一个人从来不违章，那么给他的保险就可以打很低的折扣；而对于经常违章发生事故的车主，就可以拒保，这不仅能增进投保数量，还能增进保险的质量。再者就是获取车辆的使用时间和闲置时间，可以为分时租赁提供数据。

我们可以看一下具体案例。Metromile公司利用汽车监控设备颠覆了定价模式，实现了按驾驶里程收取保费的模式，自2012年6月产品推出以来，已经被数千位美国用户所使用。它的里程定价模式是基于车载信息设备（汽车监控）的技术，通过用户安装的设备追踪行驶里程而缴纳保费。用户只需每月支付15～40美元的固定费用以及2～6美分/英里^[1]的使用费即可。操作时只要将赠送的装置安装到仪表板上就可以正常开车。它并不考量怎么开车，而只关心开车距离。此类保险在行驶量不大、尚未充分服务的细分板块中有很大发展空间。平均数据显示，可为一位年行驶里程在10000英里的驾驶者节省40%的费用。

还有一些保险公司为客户提供新型的商业解决方案。例如，美国利宝互助保险公司（Liber ty Mutual）为企业或大型车队提供GPS跟踪监控设备。企业用户将该设备安装在汽车上，可通过设备回传的里程数、车速、加速情况和位置等信息，帮助车队监控并改善驾驶员的驾驶习惯，并进一步开展车辆安全管理，从而有效控制风险并作为保费决策依据，同样可以提升公司的运营效率和用户的保费基数。

另外还有一些保险公司提供车辆盗窃找回及事故援助服务。例如，英国的Insurethebox公司将含有GPS、运动传感器、SIM卡和电脑软件的盒子装在汽车上，通过GPS技术追踪并定位失窃车辆，协助用户找回。当盒子检测到车辆撞击或发生意外事故时，该公司会给用户打电话，确定用户的人身安全；紧急情况下，还会呼叫应急救援部门参与救援。盒子里的数据亦可协助用户分析车辆损失情况和保费精算情况。

四、维保大数据在二手车评估领域的应用

专业的检测和评估一直是二手车市场发展的瓶颈，这里面的猫腻儿、骗局环环相扣，多到了生手防不胜防的地步。随着二手车市场的进一步发展，一些原有的汽车专业网站也纷纷涉足这一领域，一些综合性的门户网站也开展了这一业务。网上卖车最大的优势是避开中介，价格自己说了算，一般情况下可以卖出比较理想的价钱。但是，信息具有不对称性，而且市场的成熟度也不够。那么，解决之道是什么呢？其实也很简单，只要有了两个方面的大数据积累，这些问题就可以迎刃而解了。这两方面的大数据就是首先要有这辆车的维保数据，再者就是市场上相关车型的二手车成交的大数据，这两组数据综合对比，就可以得到这款车真实的价值评估。因为二手车和新车不同，千车千貌自然就要千车千价，能做到真正童叟无欺的价值评估，单靠评估师是远远不够的。由此可见，有了大数据，无论是商家还是由商家雇用的评估师，都无法欺骗二手车购车者了。

五、智能导航大数据在交通智能化领域的应用(www.daowen.com)

前面我们谈到了大数据在交通领域的应用，特别是通过智能导航还可以提供更多层面的应用，为智能化交通提供了更多的空间和可能。大数据的智慧交通存在多种优势，所以说交通的智能化是总体的大趋势，利用大数据技术和智能分析技术整合城市管理的其他数据，将可以真正推动智慧交通的发展。大数据基本上可以在四个方面得到具体的应用：一是提高城市道路的通行能力来缓解交通压力，二是有效减少交通事故的发生概率，三是可以有力打击各类交通违章和违法行为，四是给车主提供最为直接和实时的交通信息服务。

六、大数据在汽车共享新商业模式领域的应用

谈到共享经济模式，我们就不能不谈汽车领域的共享模式。当下滴滴所做的仅仅只是出行市场的共享模式，并非汽车共享产业的全部，仅仅只是一个领域而已。那么，既然谈到共享商业模式，我们就要从共享商业模式的根源谈起。共享经济模式不可能独立存在或者独立生长，而是需要在多种模式的生态之下共生共荣的，也就是说，必须要以底层的大数据作为支撑。比如分时租赁模式就要求车本身达到智能化，通过手机App就可以完成找车、开车门、驾驶车辆、支付费用和还车等一系列交易动作，这期间不需要服务人员的人工成本，极大地节约了成本支出，可以更快地让这个产业迅速占领市场。当然，对一个新生事物来说，其绝对优势的商业模式才是其能否成行最根本的驱动力，方便用户只是这个驱动力的内核，而让用户接受和最佳的体验则是催生产业迅速扩张的根基。

事实上，共享商业模式不仅仅局限于消费领域，它的更高维度或者更能发挥其效能的还应该是非消费领域的共享，比如汽车后市场的技术共享、汽车制造技术的共享，甚至于各个行业高端技术的共享，通过大平台和大数据，这是可以实现的，不仅可以提升整个行业的智能化，更可以无限量地提升各个行业的生产力水平，创造更多的商业价值。

七、行车记录仪大数据在交通领域的应用

有了智能行车记录仪之后，驾驶行为、车辆轨迹、交通路况就很容易获得了，如果这个行车记录仪与云终端连通的话，那么通过行车记录仪拍摄的实时路况的大数据就会变得有价值。如果一个城市里有几十万甚至上百万辆车安装了这样的行车记录仪，且可实时将所拍摄到的路况信息上传到云端，那么这个城市的所有路况信息的大数据就近在眼前了，路况信息对其他车主也是最具价值的，同时由云端分享给需要实时路况信息的车主。甚至于未来预设导航目的地和行车路线后，预测下个时段的路况信息的数据结果都可以通过云计算得出一个几乎真实的结果，这些大数据不仅可以为企业带来巨大的商业收益，更为汽车行驶和交通的智能化提供了最为基础的大数据来源。

八、大数据在汽车衍生及周边消费行为领域的应用

根据一个调研机构对奔驰、奥迪和沃尔沃车主的上网行为追踪结果，并通过大数据的分析表明，这些豪华车消费者对电影和真人秀的视频内容最为关注，而在网上和手机上浏览电视剧和体育方面的视频相对较少。分析其原因：一方面是豪华车车主们没有这么多时间去追剧；另一方面是更关注实时的体育文字类新闻，而直接去看体育节目视频回放或视频直播则相对较少。同时，不同品牌的潜在消费者在视频内容方面差异也较大，例如，宝马的潜在车主最喜欢看电影，沃尔沃的车主则对电影兴趣较小，奔驰车主对真人秀最不感兴趣，而奥迪的潜在车主对真人秀最感兴趣。

汽车大数据不仅可以满足用户出行、路况预测、用户和用户之间的交通信息，还可以将海量经过处理的数据提供给政府、社会，使公共部门通过数据分析和应用来进行交通大数据决策分析，对整个城市交通拥堵成因进行分析，对异常道路进行数据挖掘，进而改变交通状况；再者就是，汽车大数据同样可以衍生至汽车周边的消费领域展开应用。

九、买车卖车用车维保大数据在造车领域的应用

当下的互联网造车一向被称为PPT造车。事实上，仅仅只是他们造车的理念和规划还处在PPT阶段，要以发展的眼光看待，不然就是太急于进行评价，而过于着急一定窥不到全豹。

事实上，将买车、卖车、用车和维保大数据应用到造车领域的还是传统车企，4S模式就是这方面应用最好的案例，4S包括整车销售（Sale）、零配件（Sparepart）、售后服务（Service）、信息反馈（Survey），而最后这个S（Survey）信息反馈就是大数据的应用。虽然说传统车企的车型升级比较缓慢，但是他们在进行升级、改造或者开发新车型时，这些大数据是最为重要的依据。再有一个事实更可以作为上述论证的佐证，那就是驾驶了3年以上的车过了保修期后，大多离开4S店进行维保，这给车企带来了非常大的数据来源方面的困扰，已经严重威胁到了它们更新换代和开发新车型的进程。

互联网的发展为汽车这一传统领域带来了新的机遇，传统车企越来越多地将车联网、智能化等一系列新功能集中到汽车上，而除了传统车企的不断创新之外，互联网企业造车的风潮也不容小觑。在特斯拉、谷歌及苹果的造车理念的引领之下，乐视推出了超级汽车LeSEE无人驾驶概念车；智车优行将样车开到了发布会现场；蔚来汽车与江淮汽车签署战略合作协议；车和家将自建车厂和电池厂，打造小而美的智能电动车，以上都是互联网造车的典范。既然是互联网造车，那就不单是线下硬件的打造，更多的还是通过互联网与用户的参与积累大数据，为其造车提供具体的依据并参与车辆销售流通领域的全过程，这才是互联网造车的精髓。