车联网数据的这两个矿 你可能还没挖到

得益于万物互联时代的信息爆炸、传感器的融合以及大量传感器带来的数据操作和处理，物理世界前所未有地映射到了虚拟网络。随着互联网巨头们在物联网领域围绕自动驾驶技术和智能汽车展开激烈角逐，作为物联网概念的一角，车联网正日益成为信息化汽车时代领域的战场。尽管作为车联网产业链的核心，车企在有效整合所有资源和回收数据方面具有独特优势，但在这个信息碎片化的时代，车企仍然有迫切感，需要准确掌握目标客户的信息。面对汽车领域技术的快速发展和传统商业成本的日益增加的压力，车企迫切需要在车联网新技术的研发上取得突破，寻找新的利润点，以应对日益激烈的行业竞争。对于大多数车企来说，车联网数据从采集到分析再到决策再到预测的价值还没有得到足够的重视。数据是所有汽车联网分析的核心和动力源。大数据和云计算是车联网不可忽视的力量，数据集市是车联网生态系统的基础。所有基于汽车联网数据的分析服务都离不开数据集市奠定的基础。车联网分析集市是基于大数据分析组件（Hadoop、Spark、Storm、Kudu等）构建的，主要由车主生命周期标签数据、车辆生命周期标签和app应用程序（如高德地图使用数据）数据组成。车联网分析市场的建设将有助于后期快速提取、处理和使用车联360度全方位数据，并有针对性地进行大数据分析。通过客户流失分析和二手车估值预测两个具体应用场景，我们可以看到车联网的数据分析在汽车精准营销中能做些什么。客户流失分析首先，通过存储在车联网市场中的车主、车辆和应用程序的历史和当前数据，可以分析车主的地理轨迹和行为轨迹。地理轨迹可以直接反映车主的行驶路线和经常光顾的地方，有利于有效推断车主的行为轨迹。其次，通过汽车的地理轨迹数据，可以分析车主的维修行为，如维修的类型、地点和频率。基于上述车主行为轨迹和维修行为数据，借助机器学习和深度学习算法，建立了客户流失预测模型，可以推断车主的客户未来是否会被大量流失。

基于该模型和车联网的数据分析，可以为流失客户建立人群画像，并通过分析获得流失客户群体的属性特征，有助于根据流失原因实施预防或恢复的营销策略。更有趣的是，一旦成功探索了客户流失事件背后隐藏的规律和模式，就可以有效预测客户未来可能的行为。根据推断出的高概率行为结果，车企可以高效、准确地制定或调整营销策略，以防止甚至挽救失去的车主和用户。二手车估价&；

在经历了几年的风风雨雨之后，二手车市场在资本竞争和市场起伏的步伐中不断壮大。二手车行业的增长速度加速了二手车销售和估值预测需求蓝海的出现。那么，车联网将如何满足二手车服务的迫切需求呢？

首先，借助车联网技术，可以快速获取车辆全生命周期的数据，包括车辆的参数值、车型年份、市场价格、里程、故障类型和发生频率。通过数据分析，准确勾勒出相应车主的基本画像信息和地理/行为轨迹，并进一步推断出该车的维修类型、级别和频率。基于上述数据的合理分析可以预测相应汽车的寿命残值。其次，通过对源数据和分析数据的分析，结合机器学习和深度学习分类算法，可以建立二手车交易行为的预测模型。通过对车主和车辆的综合分析，我们可以推断出车主何时会卖车，甚至可以分析卖车的后续行为，即卖车是置换还是生活需要。根据这些车联网数据的分析结果，营销人员可以在合适的时间提供旧车转售指南或新车推荐服务。上述两类应用场景实际上只是车联网众多应用场景中的一种。随着中国车联网市场的快速发展，智能交通管理、智能动态信息服务和智能车辆控制的集成网络不断完善。面对前所未有的高用户体验和铺天盖地的消费升级，车联网将帮助车企实现人、车、路、网、物的有效互联与融合，同时更有利于打造共享出行、智慧出行的智能汽车生态系统。得益于万物互联时代的信息爆炸、传感器的融合以及大量传感器带来的数据操作和处理，物理世界前所未有地映射到了虚拟网络。随着互联网巨头们在物联网领域围绕自动驾驶技术和智能汽车展开激烈角逐，作为物联网概念的一角，车联网正日益成为信息化汽车时代领域的战场。尽管作为车联网产业链的核心，车企在有效整合所有资源和回收数据方面具有独特优势，但在这个信息碎片化的时代，车企仍然有迫切感，需要准确掌握目标客户的信息。面对汽车领域技术的快速发展和传统商业成本的日益增加的压力，车企迫切需要在车联网新技术的研发上取得突破，寻找新的利润点，以应对日益激烈的行业竞争。对于大多数车企来说，车联网数据从采集到分析再到决策再到预测的价值还没有得到足够的重视。数据是所有汽车联网分析的核心和动力源。大数据和云计算是车联网不可忽视的力量，数据集市是车联网生态系统的基础。所有基于汽车联网数据的分析服务都离不开数据集市奠定的基础。车联网分析集市是基于大数据分析组件（Hadoop、Spark、Storm、Kudu等）构建的，主要由车主生命周期标签数据、车辆生命周期标签和app应用程序（如高德地图使用数据）数据组成。车联网分析市场的建设将有助于后期快速提取、处理和使用车联360度全方位数据，并有针对性地进行大数据分析。通过客户流失分析和二手车估值预测两个具体应用场景，我们可以看到车联网的数据分析在汽车精准营销中能做些什么。客户流失分析首先，通过存储在汽车网络中的车主、车辆和应用程序的历史和当前数据i……

可以分析市场、车主的地理轨迹和行为轨迹。地理轨迹可以直接反映车主的行驶路线和经常光顾的地方，有利于有效推断车主的行为轨迹。其次，通过汽车的地理轨迹数据，可以分析车主的维修行为，如维修的类型、地点和频率。基于上述车主行为轨迹和维修行为数据，借助机器学习和深度学习算法，建立了客户流失预测模型，可以推断车主的客户未来是否会被大量流失。

基于该模型和车联网的数据分析，可以为流失客户建立人群画像，并通过分析获得流失客户群体的属性特征，有助于根据流失原因实施预防或恢复的营销策略。更有趣的是，一旦成功探索了客户流失事件背后隐藏的规律和模式，就可以有效预测客户未来可能的行为。根据推断出的高概率行为结果，车企可以高效、准确地制定或调整营销策略，以防止甚至挽救失去的车主和用户。二手车估价&；在经历了几年的风风雨雨之后，二手车市场在资本竞争和市场起伏的步伐中不断壮大。二手车行业的增长速度加速了二手车销售和估值预测需求蓝海的出现。那么，车联网将如何满足二手车服务的迫切需求呢？

首先，借助车联网技术，可以快速获取车辆全生命周期的数据，包括车辆的参数值、车型年份、市场价格、里程、故障类型和发生频率。通过数据分析，准确勾勒出相应车主的基本画像信息和地理/行为轨迹，并进一步推断出该车的维修类型、级别和频率。基于上述数据的合理分析可以预测相应汽车的寿命残值。其次，通过对源数据和分析数据的分析，结合机器学习和深度学习分类算法，可以建立二手车交易行为的预测模型。通过对车主和车辆的综合分析，我们可以推断出车主何时会卖车，甚至可以分析卖车的后续行为，即卖车是置换还是生活需要。根据这些车联网数据的分析结果，营销人员可以在合适的时间提供旧车转售指南或新车推荐服务。上述两类应用场景实际上只是车联网众多应用场景中的一种。随着中国车联网市场的快速发展，智能交通管理、智能动态信息服务和智能车辆控制的集成网络不断完善。面对前所未有的高用户体验和铺天盖地的消费升级，车联网将帮助车企实现人、车、路、网、物的有效互联与融合，同时更有利于打造共享出行、智慧出行的智能汽车生态系统。

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