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大数据对“车”服务与应用

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发表于 2014-2-27 12:16:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
    随着互联网的不断发展,大数据正在成为一股热潮,且业界对大数据的讨论已达到一个前所未有的高峰。车联网作为移动互联网大背景下诞生的一个产物,不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性,都离不开大数据。  车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间,并且很容易形成海量数据。一方面,如果说大数据的特征是完整和混杂,而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据,都有明确的一个ID,根据这个ID可以关联到相应的车主信息,并且这些信息还是精准的。

大数据在商用车领域的应用
  大数据在商用车领域已经有相当多的应用,如公交领域的运营排班管理、出租车领域的浮动车数据,物流行业的大物流。

  如何解决公交企业面临的三大问题:运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少?如何分析各时间段、各站点的客流分布情况呢?如何实现运营的安全智能化、运营排班的智能化?在公交行业,以上问题普遍存在,

  通过车联网的大数据,可以解决公交行业所面临的这些问题。根据各个时间段,各站点的客流量大小,线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长度、车辆运行速度等大数据,可确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔,从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题。

  根据客流量、节假日、气候、节气、自然灾害、道路、车况事故、历史同期数据、售票方式、居民小区建设等条件建立计划模型,从而用最快的速度对这些影响运营计划的因素做出反映。比如增加线路,增加车辆,增加司机,有效地制定公交运营计划。同时可对于运营排班精准管理,可通过大数据可以自动排班,对行车作业计划进行优化,并快速地对运行线路进行调整和优化。

  自从菜鸟网络公司出现以后,大物流的概念终于被业界提及。什么叫大物流呢?是指企业的自有物流系统(由车队、仓库、人员等组成),和第三方物流企业的配送信息与资源进行共享,从而能充分地利用各方面资源,减少物流总支出、降低运营成本。

  目前物流行业随着业务的扩大,车辆数日益增多,而且型号众多。很多企业还是采用手工方式进行车辆管理,工作量大,对车辆运营数据统计分析比较困难,统计结果相当滞后,不利于公司的决策管理;同时在车辆行驶过程中没有进行全程的监控,对司乘人员的违法违规行为无法进行及时预警,也无法对司乘人员的求助及时进行反应。

  大数据在乘用车领域的应用

  大数据在乘用车领域目前比较成熟的应用有保险和主动安全,未来必将有大量的企业会在CRM和呼叫中心领域寻求更多的业务增长点。

  2011年8月,北美最大的汽车保险公司StateFarm与车联网服务提供商Hughes结为连理,由此第一个由保险公司主导的车联网商业模式走上了世界舞台。由此,关于保险模式的车联网被业界所热议。

  State Farm主导的车联网商业模式有如下几个特点:与保险公司的业务捆绑;提供与驾驶安全度结合的保险费率;与车联网服务提供商(TSP)Hughes 合作;服务差异化,避免与OnStar 等前装车厂主导的车联网产品和导航产品竞争等。

  大数据时代,通过对驾驶者总行驶里程、日行驶时间等数据,以及急刹车次数、急加速次数等驾驶行为在云端的分析,有效地帮助保险公司全面了解驾驶者的驾驶习惯和驾驶行为,有利于保险公司发展优质客户,提供不同类型的保险产品。

  目前车联网所提供的主动安全方面的措施大致有胎压监测、故障预警、碰撞报警、安全气囊弹出报警、紧急救援等。但目前在主动安全方面的设备更多是车辆上的一个节点,并没有真正的和大数据关联起来。

  在大数据时代,当汽车在行驶过程中,平台可对轮胎气压进行实时自动监测,并对轮胎漏气和低气压进行报警,以确保行车安全。胎压监测有直接和间接两种,直接的通过传感器来监测,而间接的监测是当某轮胎的气压降低时,车辆的重量会使该轮的滚动半径将变小,导致其转速比其他车轮快。

  通过比较轮胎之间的转速差别,以达到监视胎压的目的。间接式轮胎报警系统实际上是依靠计算轮胎滚动半径来对气压进行监测。间接方式的胎压监测需要通过上传OBD的信息至云端,由云端通过大数据来分析出轮胎是否漏气,并实时提醒司机,确保安全行驶。

  对于呼叫中心,很多企业只是简单的定义为简单的服务部门,其实,TSP的呼叫中心,不仅承担客服角色,还承担售前角色。呼叫中心可以帮助企业快速寻找、锁定有潜在消费能力的最终用户。用对的人、合适的时间、适宜的话术换来的就是成功的营销。

  在大数据时代,TSP、汽车经销商或4S店的业务结构会发生一定的转移,原有的客服部门从以往的成本中心逐步转变为利润中心。

  呼叫中心的大数据包括,使用情况,客户兴趣及生活习惯三个方面。通过呼叫中心,我们可以获取车辆的使用情况、车联网系统的客户体验效果以及与车辆本身的相关咨询,这对于主机厂市场跟踪反馈,促进相关部门对质量问题进行快速改进有重要的意义。

  通过呼叫中心,可掌握车主的消费习惯,车主的活动范围、车主的生活习惯及车主商旅情况车主的消费心理。如车主在生活消费过程中,在日常购买行为中的心理活动规律及个性心理。消费需要问题,消费时间与消费习惯问题,物质消费与精神消费问题,通过大数据的分析,从而有效地制定相应的营销策略及营销话术。

  大数据时代,影响着我们的思维。以前我们对于出行过程的理解,传统的观念只注重为客户提供导航和娱乐这一功能,并没有对这一过程进行深度的分析。这个过程中,分别为去之前,在路上,停车后。对于这个过程,我们可以延伸出很多车联网的服务内容,并且每个阶段都离不开熟人社会,每个阶段都会产生大数据,大数据可延伸很多增值服务。

  服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量,那服务商将要投入巨大的人力或资本并且要经历很长的时间,显然这种方式不可行。解决这种问题,理想的方法就是通过车主的与社区网站的互动,只有通过这种方式,才能快速地采集到相应的兴趣点。这必须要进行大数据分析

  对于客户信息,无论是车厂还是汽车销售商,都视为命根子,可事实是什么?事实是现阶段这些客户信息一点用都没有,能从这些客户信息中延伸出一些增值服务吗?很难。说白了,这些信息无法带来“顾客终生价值”顾客终生价值指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。

  如同某种产品一样,顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。显然,现阶段的产品形态或者企业的信息化水平有限,一方面无法完成大数据的挖掘,另一方面,缺少专业化的分析工具,而车联网时代,给了我们无限的想象空间,让一切皆有可能!
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发表于 2022-6-3 07:49:22 | 显示全部楼层
很好的学习资料
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发表于 2022-6-29 07:37:05 | 显示全部楼层
非常好的学习资料
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发表于 2022-9-5 07:04:53 | 显示全部楼层
非常好的学习资料
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发表于 2023-3-8 07:30:46 | 显示全部楼层
非常感谢你的分享
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