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懂得大数据就能玩转二手车么?

发布时间:2019-11-20相关聚合阅读:二手车 数据

原标题:懂得大数据就能玩转二手车么?

本文内容来自 中国汽车流通协会

2019年中国汽车流通行业年会

转载请联系:xiaopangfans

或向中国汽车流通协会媒体部门联络

尊重知识产权,感谢专家分享

以下来自于中国汽车流通协会大数据分论坛本人的演讲实录节选

--中国二手车行业大数据应用--

王萌:大家下午好!郎老师是我的老师,我上学时一直看郎老师的数据报告。开玩笑说今年日子不好过,我们很多汽车行业的同事离开这个行业,以前是从一个品牌跳到另外一个品牌,今年是离开这个行业。

离开之后回来我们吃饭沟通,我说怎么样,他说其他行业比汽车行业下滑得还厉害。并不像我们想象的那么惨。

通过我们的数据看,像日本1975年到1980年,1985年到1990年的二手车出口,美国2008年到2010年的经济危机,把整个行业进行调整期,并不是坏事。

美国当时3万家4S店缩小到1.7万,生存下来的精细化管理会更好。我认为中国通过目前的数据看,也进入行业的调整期。

经常有二手车同行跟我讲今年不好干,没钱。今年协会9月份一个活动数据看,去年二手车有50%的不赚钱,20%赔钱,30%赚钱。今年是50%的可能要亏损,30%会赔,20%可能保证有一个较低的盈利。

今天跟大家分享中国二手车行业大数据应用。目前行业进入到置换为主的周期。北京开玩笑说如果一个4S店一个月卖的车能碰到一个摇指标过来买的。

我们都会临走时送用户一柱香,说您运气太好了。因为每年69万销售量里只有3万是摇号指标,理论上置换率超过95%,而4S店做得最好的能做到52%。其实还是丢了一些,怎么解决这个问题,跟大家进行一个分享。

都说下半场,最近我写了201年啊是中国二手车行业下半场开始。下半场大家要做什么准备?

我跟主持人开玩笑说相当于我们在森林里遇到一个老虎,主持人开始跑,我系鞋带。主持人说你系什么鞋带,赶紧跑。

我说我不用比老虎跑得快,比你跑得快我就可以活下去。这也在侧面讲,不管遇到任何问题,我们一定要看为什么别人比我们做得好。

最近我们经常开玩笑说2019年捕获独角兽最多的机构是红杉、阿里、腾讯、警方。我说应该调,警方应该排第一,最近跑得都不敢回来。

侧面也说明中国经济,尤其是汽车行业从1995年的模式,包括4S市场从1985年的模式,到今天为止是不是需要变化,是不是可能变化。

我认为一定会变化。从华为这件事,从国家政治经济的走向、政策的走向,也能看到实体经济的脱虚向实。我们这些也一样。我经常跟他们开玩笑,以前我们做4S店,把握资源优势,有资金、场地、厂家关系,赶上一个好卖的品牌,赶上这两年产品好。

我有很多同学是4S店的店总,我说你每天只是喝茶打卡,改一个品牌,换个人可能不一定比你干得差可能更好。但新时代不是这样了,有几个特别好的品牌今年4S店还干赔了,我说你们经营得有点问题,但他也提出他的问题。

汽车行业虽然在很多外行眼里看觉得很高大上,很有科技含量、技术含量,但我们跟一些其他行业相比,还是有点落后了,不能老躺在以前的认知程度里做业务。我觉得我们也需要改善。

这是在二手车行业这几年,尤其是去年开始明显的变化。以前做二手车最关键的是车源、场地、资金、关系。他们老说胖哥你最应该做二手车交易。

说你的同学全是4S店的总经理,二手车经理给你点车就能挣钱,但现在不是,现在行业调整是客户运营。以前是谁收来车,只要不出太大的问题一定会赚钱,而现在是车源越来越丰富,谁有客户,谁的客户体验好,谁的运营效率高,谁有品牌,用户信你,你才能赚到钱。

有车可能已经越来越没用了。最关键是客户满意度、运营、品牌,都是基于数据进行决策,而不简简单单是以前说的“蒙着收忽悠卖,小白来了好买卖”。

这个时代过去了。以前有电商平台跟我讲这个大脑那个大脑,我们基于大数据分析。但他没有真正做过行业,只是用大数据简单的理解做,结果走了很多弯路,交了很多学费。

第二部分,分享一下我们目前所面临的数据精细化运营升级的过程。

最近跟很多厂家集团做内部分享培训,大家都在说升级升级升级,升的是什么?很多人升的还是站在自己的角度。我们4S店也好、集团也好、经营者也好,没有站在用户角度想想他在决策过程中都应用了哪些数据,哪些数据链之间产生了变化。

我们认为的,我们提供的是不是真正他需要的。比如像二手车整个流程。

首先用户卖车时是有一个心理价位的。这个价位现在受冲击最大的是原来这个车三年前50万买的,结果这三年新车玩命降价,现在新车才30万。

但用户不理解,用户说我这车开3年赔一半卖25万合理,实际上新车才30万,在重置成本过程中,心理价位明显偏差。这个问题怎么解决?

用户看完之后网络咨询。经常做二手车的经营者会标“高价收车”。我说什么叫高价收车,跟谁比是高价?市场基本价格是什么?没有!用户所有的市场价是什么?

经常有人说用户一来就说二手车价格低,我说如果来一个用户说你给他二手车价格真好,真高,一点都不跟你砍价,你还不敢收了。那意味着什么是市场价的标准价。

第三,用户决策过程中,任何一个用户包括在座各位,我们卖车时,从内心角度也想卖一个所谓的最高价格。那这个过程中什么是最高价格,用哪些数据能够看到?

溢价谈判过程中,谁靠谱。很多用户在价值、价格、服务过程中,数据展现,依次向4S店。比如我的车收完之后怎么处置。比如很多4S店做决策分析时,说你的店卖BBA级别,你有没有去年分析说换BBA级别都是其他哪些品牌,什么车龄,男客户、女客户,客户年龄、从业分类。没有分析。

我给他分析了一遍之后说你这个团队有一个最大的问题,原来的评估师来自于日系,所有的日系车很精准,置换率、转化率很高,但来一些德系车不熟,因为他的缺失,导致德系置换率跟正常水平比明显低了。

这是我们通过大数据发现企业运行中所产生的一些问题,同时在过程中我们比价格,在处置端。

其实现在很多用户越来越知道你所谓的4S店、中间商,有存在价值。但我们存在能给用户提供的价值和你赚到的钱能不能接受,再有后续一些数据。

最后一点很关键,我们发现传统企业有大量数据,但这些数据都是原材料。我说你们都是埋在地里的土豆、黄瓜、西瓜,但没有人摘出来精准分析,把它做成一盘菜,而且同时是适合他们运营的马上能立竿见影的方法。

我们也做了一些调整。比如我们做数据决策时,会做成一个分析图。你收一台13年的帕萨特,在市场里的竞争对手是谁,存量多少,平均35天卖,你平均多少天,平均大家的利润多少,你的利润多少,你应该通过哪些渠道怎么卖。现在都说全国放开了,我这台车前15天、15-30天、30-45天,策略是什么。

我们经常去到一个4S店,总经理说我这台车,明明我觉得零售能挣5万块钱利润,他为什么加2万块钱就批出去了,是不是有问题?

我说你把这个二手车经理找来,你的决策依据是什么?他会跟我讲,他说我挣5万块钱,大概要70天的时间,我的各项成本、风险,有可能最后扣完是要赔5000的。而我现在只需要3天批发出去,我可能挣2万。决策依据想得很好,你是专业的,但如果是胡说八道,可能就过不去了。数据在决策依据时,我们是有样本参照的。

第二,这几年传统企业也做了数据化的管理变革。我们认为做得很好,但还不够,需要更多专家给我们提供深度分析。

举例现在很多二手车市场在做所谓的大数据分析,提供给车商,什么车好卖,什么车正常的库存,什么车现在急需,用户的关注点在哪儿。

还有我们协会推广的行车证,在认证检查过程中会发现哪些年份、那些品牌车型故障率更高,二手车经营时成本要提前预留出来。

举例,说这个品牌每8万公里活塞环75%要坏。我们在这台二手车收购时告诉从业者,说你提前准备出8000-12000的成本,因为有75%的概率要亏。这是我们基于经验,而没有变成大数据产品。

这是我们和协会做的合作分析,把4S店二手车运营业务做了模型分析图。在一楼展台会给大家赠送几份。

我们把所有数据节点、决策节点,都以大数据为基础。比如我们在某一个节点会给大家进行分析,它的数据链路是怎么来的,战败原因是如何产生的。我们回追,发现问题、解决问题,用方面和工具提升整体效率。

比如很多4S店做二手车业务,都说没有客户。市场部一年花几十万上百万,各种互联网投放、广告投放。但有没有效果?我们原来管理店时就要求你的邀约准备、线索要算笔帐。广播电台一个电话值多少钱、某某电商平台多少钱、广告牌多少钱,要做测算。一个电话多少钱,一个到店多少钱,转化一台成交多少钱,跟所有KPI、OKR对。

我发现现在买我们这款车的客户90%是1988年以后出生的。他通过互联网来到我店的比例占77%。这些人在看互联网时,普遍都是晚上7点、9点、10点、11点。我说你们客服完成任务,每天早上起来9点-12点打电话,我这款车的用户还没有起床。

你是不是要加微信,然后再推送。根据互联网的数据分析,我们发现这款车这些用户其实不是关注这款车优惠了、降价了,关注的是这款车所带给我的时尚感觉,人群是哪些人群,这个车所谓的高科技、时尚产品。我们根据它去调整所有的营销决策。

调整完之后才会发现它能提升。在数据化准备过程中,我们发现很多都是临时做决策。如果我们能让客户来之前把用户画像,要买什么车、卖什么车、诉求,去过哪些店,有一个提前准备分析,在情报这条。

战争期间打仗第一件事是抢地图而不是粮食。因为地图做得很精细。现在做二手车、新车也一样,通过数据、情报,提前做好精细化管理,依托数据做决策,而不是现在讲以前的管理方式是领导拍脑袋,明年任务定多少,中层干部拍胸部,底下员工拍大腿,最后不知道谁拍屁股走人了。一定要改变这种状态。

最后跟大家分享我们常讲的“中国二手车下半场,大数据应用时代变革”,蒙着收忽悠卖”,粗放的时代已经过去了,希望大家都能重视我们真实的数据应用以及数据的算法。

最后谢谢大家,以上是我的简单介绍,谢谢。

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