汽配电商最重要的还是“汽配数据”

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　　在政府提出的众多针对汽车汽配市场的政策中，汽车维修数据的开放成为该行业突破性发展的标志。维修数据公开以后，所融合形成的更多维度的大数据能够让整个车后市场形成一个整体，从而打破行业垄断所造成信息不对称壁垒。

　　在大数据基础上，整条产业链上的维修、保养等各环节商家都能更专注与自己所在的行业，所需要的相关数据只要与专门做数据的商家对接即可，这样整个行业就都做轻了，汽车后市场的竞合时代也就由此开始。

　　从产业链来看，当前中国汽车后服务市场基本可分七个大类：包括养护、维修、改装、二手车、汽车配件、相关电商及金融保险等。这七个大类其实可以再做细分，譬如养护就包括洗车、美容、机油及零件更换等服务。

　　七大类汽车服务可以分为汽车服务、车联网相关、及工具社区等三种类型，当前而言，汽车服务类的众多商家正在由重向轻变化，开始由产业链低层向中间层过度，做“服务汽车服务商”的服务商。这一类商家无论是做平台的还是做垂直服务的，在信息化方面都在向“大数据”过渡。

　　因为商家们发现汽车后市场服务中的竞争不在于维修人员的多少，更需要的是对原厂配件、品牌配件、工时、维修信息等数据的适配，举个例子，比如机油滤清器(简称机滤)需要与上门的客户车型匹配，可原厂机滤很贵，一般的o2o公司都使用曼牌的，那曼牌的哪款机滤适合这个客户的车型呢?这就需要用数据库来做匹配支持。在数据获取上，有数据积累的商家可以通过更多的渠道获得信息，没有积累的则会与专业的数据库企业进行合作。整个产业链对大数据服务都有重度需求。

　　大数据能带给行业更多的在于商家对于客户以及业务的管理，这些数据具体到汽车后市场，则是对汽车后市场服务商家在沟通用户以及商业营销的综合性管理。尤其是车型、配件、品牌、保养等数据的灵活调取与应用方面，可以让商家近距离接触车主。甚至不用询问就能了解车主用车信息，可以进一步为车主提供一站式汽车服务方案。

　　那么，汽车后市场需要哪些数据呢?一个合格的数据服务提供商，应该做到以下几点：

　　全品牌全车型全配件的数据信息。要有基于VIN的全车型全配件的通配架构，配件数据库包括：VIN码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。

　　与国外同步的数据库关联结构。即时同步国外零部件供应商的信息，能够保证最新车型的零部件填充数据库。

　　互联网化的API数据服务。保证每一个与其合作的商家，都能通过API接口对接到并调取所需的数据库信息。

　　至少5年以上的数据库制作经验。整个汽车后市场对数据的需求越来越大，同时也正在产生更大量的数据，数据处理经验以及数据库制作经验尤为重要。

　　老生常谈的数据维护。从全品牌到全车款，海量的数据挖掘与匹配，没有一个足够强大的运营团队是不行的。

　　DT时代，车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且容易形成海量数据。在大数据平台上，基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总，汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据，从而可基于大数据挖掘对车主进行精细化的管理。

　　以上所讲的是广义上大数据对汽车后市场行业的影响，体现在到车后服务方面，大数据确实能够解决很多问题。

　　具体而言，大数据模式对于该行业的一些价值可以表现为以下几点：

　　首先，促进产业链配件交易的效率。目前，B2B配件交易通过电话询问的发单准确度不足50%，前文所述几大数据库是保证交易信息的准确性的基础，网络交易可以为商家及车主提供更详尽的配件信息，重复换货频次降低。

　　其次，多种选择为商家带来价格优势。数据库不只是为商家提供原厂配件信息，同时也提供其他品牌的可替换配件，车主可以根据情况选择合适的配件，同时这也是品牌商家的一个销售渠道。

　　再者，改变了传统的咨询方式。将传统汽配行业1对1电话询件询价方式，提升为1对多的数字化询价方式，极大的提高了商家与车主、商家与配件商的沟通效率。