二线豪华车加速国产 大数据浪潮来袭

2013-08-21 19:04 来源:南方都市报

  二线豪华车加速国产

  评语:不要把哥当白菜,其实哥是辣椒。

  随着国内豪华车市场高速增长,近年来除奥迪、宝马和奔驰(简称“ABB”)之外的二线豪华品牌,掀起了一轮国产化高潮。沃尔沃、捷豹路虎、英菲尼迪、D S、讴歌、凯迪拉克,未来甚至包括雷克萨斯、林肯,这么多豪华品牌将相继加入国产车行列。

  二线豪车相继国产,显然是看到其中巨大的商机。中国豪华车市场太诱人了。过去5年来,国内豪华车市场已经出现一轮爆发式增长了,增速长期保持两位数,增速甚至一度超过60%。不过,这并不是终点。

  根据麦肯锡咨询发布的报告称,中国最早将在2016年取代美国成为全球最大的豪华车市场。麦肯锡表示,2012年中国豪华车销量为125万辆,到2016年将达到225万辆,2020年则有望进一步增至300万辆。麦肯锡预计,未来7年中国豪车销量年均增速将达到12%,超过市场整体7%的年均增速。

  由于我国较高的进口关税,汽车以进口方式引入往往带来高成本,定价缺乏竞争力。如果说过去豪华车价格普遍很高,关税影响并不显著,那么随着A BB的国产车相继以高性价比上市,豪华品牌不得不关注成本竞争力。

  由此不难理解二线豪华品牌相继推进国产计划,无论在国内是否有知名度,无论市场前景如何,一众二线豪华品牌都计划国产。实际上,近年来伴随着高增长,国内豪华车市场“马太效应”愈演愈烈,A B B抢占了越来越多的市场份额,对于二线豪华品牌来说,如果不选择国产,很有可能会被进一步边缘化;只有国产,才能看到立足的机会。

  接下来的问题是,二线豪华品牌国产成功机会有多大?相比于奥迪、宝马和奔驰,二线豪华品牌在品牌认可度上不占优;技术上,没有哪个二线豪华品牌敢于跟A B B叫板的;同时,二线豪华品牌国产时间普遍较晚,对消费者需求把握必然不如A B B;还有,二线豪华品牌指望通过国产降低成本,但较小的规模决定了它们很难与A BB在价格上竞争。一个年产5万辆的品牌与年产50万辆的品牌,其成本竞争力相差远比数字看上去更大。

  基于上述因素,二线豪华品牌国产前景或者并不如想象中那么大。激烈的市场竞争中向来有成功者和失败者,二线豪华品牌在争夺中国豪华车市场时已经落伍,未来能否扭转局面并不乐观。同时,如果销量规模上不去,国产化也会带来沉重的成本压力。

  种种迹象显示,二线豪华品牌国产犹如在钢丝绳上跳舞,要想成功到达彼岸,机会存在,但挑战同样很大。

  大数据浪潮来袭

  评语:你摊上事了!你摊上大事儿了!

  不管你正视与否,2013年上半年,全球各行各业中,“大数据(bigdata)时代”都是一个热门概念。来自ID C的统计,全球每秒钟发出的邮件超过了290万封,每天发布的微博信息超过5000万条,每天由G oogle处理的数据超过了24个PB,换言之,如果你有一个500G的移动硬盘,需要5万多个才能装得下!

  以汽车为例,车主、消费者的任何行为都可以成为量化的数据被分析处理,以此为基础产生全新的商业模式。G oogle在无人驾驶汽车领域的一骑绝尘,恰恰是基于大数据的采集与分析,助力其在作为互联网企业大数据武装下的闯入了汽车领域分得了一杯羹。

  然而,这些庞大的数据在带来巨大的商业价值的同时也令企业面临着前所未有的挑战,海量的不规则的数据需要处理。

  2013年上半年,我们可以看到许多的车企都在探索如何拥抱大数据,为企业服务。

  以福特汽车为例,其已经在利用大数据分析的强势,内部指导公司改进企业业绩。福特通过海量加工数据及汽车内部的详细输出数据,探索最佳工艺指标,改进或帮助改变其业务模式。沃尔沃也在积极售卖其基于大数据推出的“公路列车”,这是其基于庞大的道路数据库、汽车互联数据库打造的一套系统。

  与此同时,丰田、通用、奥迪等传统汽车企业,也在加大对于无人驾驶技术的研发与测试力度,其中就包括了相关数据的采集、分析,福特、通用更是以结盟、赞助编程马拉松等形式,频繁拉拢A PP开发者,令其开发适配性车载应用。

  上述车企在华对于大数据时代的试水,则更直观地体现在营销层面,东风日产等车企都成立了专门的“数字营销”部门来加以探索。

  如果说传统的借助社交型媒体如微博、微信只是能提供海量信息,那么大数据时代,则可以由online(线上)和offline(线下)形成一个环路,每个信息都有始终、来源。对于汽车厂商而言,可以借此来做出准备的分析判断,消费者、潜在消费者的喜好,并针对产品、服务做出更为精确的改进。

  如大众进口汽车总经理胡波则认为,大数据时代的到来,对于汽车行业的要求就是营销要更多地从艺术走向科学,现在的时代不能只靠“点子”,关键是靠背后的执行和严谨的科学,而科学的背后,就是基于对数据的掌控和分析,更重要的是通过数据产生利润。

责编:杨湑
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