近年來各種后市場的互聯網化嘗試不斷碰壁，這讓越來越多純互聯網人深感挫敗感，說好的互聯網＋紅利，說好的社交紅利呢？我真的不愿在同行高歌猛進的時候潑涼水—看著戰術勤奮的對手在戰略上犯錯其實很爽，比如神州之于滴滴。

　　過去幾年，汽車產業的數字化的發展是不均衡的，整車企業本身的數字化進程非常緩慢，相比之下，消費者對數字化的需求已經在倒逼整車企業加速自己的數字化進程。

　　本文章論述了汽車大數據技術在服務數字化領域中的三大應用前景

　　近年來各種后市場的互聯網化嘗試不斷碰壁，這讓越來越多純互聯網人深感挫敗感，說好的互聯網＋紅利，說好的社交紅利呢？在線上碰壁的小伙伴過去一年紛紛轉型線下，作為身在其中的從業者，如果不是因為媒體出身、好為人師的惡習難改，我真的不愿在同行高歌猛進的時候潑涼水—看著戰術勤奮的對手在戰略上犯錯其實很爽，比如神州之于滴滴。

　　中心店＋社區店模式不靠譜，招致不少人的質疑，這不是我沒事找事，是因為有小伙伴的社區店模式沒走通，我把自己的思考記錄下來，防止自己犯傻。我不喜歡和同行爭論產業趨勢，真正的創新者，必須獨立思考，不從眾才有可能獨享紅利，那種人云亦云的事情，我說不來，也做不來。所以，當要在當地投資有壹手門店的三四線城市維修廠老板都給我介紹他要轉型中心店＋社區店模式的時候，我是真忍不住要反問兩句—這真的靠譜么？

　　作為理工男，我對技術充滿樂觀，過去40年，IT技術突飛猛進，作為IT技術的代表，以高精度傳感器、移動寬帶、衛星導航為代表的大數據技術正在連接越來越多的人和企業，原本這些技術只是讓BAT做廣告、玩游戲賺到越來越多的錢，但在媒體和游戲的高頻用戶連接的背后，原本不可預測的人類行為正變得越來越容易預測，行為如果可預測，大數據技術的下一站就是借助算法模型，找到那些可以改變人類群體行為的方法，能夠用潛移默化的媒體技術控制群體人群的行為，這遠比當下賣廣告、賣東西、做游戲更有賺錢前景。

　　作為后市場從業者，我深深感受到越來越多的保險、后市場、整車企業正義無反顧的沖向數字化這條道路，作為最早數字化的保險行業，也最早行動，這也是過去幾年整車行業備受保險行業打擊而無計可施的原因—雖然在生產制造領域整車企業已經有豐富的數字化經驗，但在服務的數字化方面，保險行業領先整車企業一個時代，技不如人必然挨打。當下，作為整車企業體系里最早接觸數字化的媒體公關市場人，正成為整車產業的數字化先鋒，數字化轉型首先是這些人的轉型。遺憾的是，這部分汽車人投身的是汽車研發生產制造營銷的數字化，缺乏服務數字化經驗讓這部分汽車精英也無計可施。

　　我認為汽車大數據技術在服務數字化領域至少有三大應用前景。

　　其一是利用大數據技術，實現汽車銷售服務從BI商務智能的事后研判，向實時的AI人工智能服務管理轉變。這個是我率先提出的概念，也是我和小伙伴正在做的事情，不詳細說明，愿聞其詳的小伙伴歡迎報名我正在張羅的汽車大數據論壇。對于后市場而言，完全靠人來運營管理，及時吹噓＋互聯網，效率也不可能比傳統后市場企業更高。我相信BAT的各種大數據洞察能力都將成為未來AI人工智能服務管理的有力支撐。

　　其二是基于大數據技術對傳統保險、銷售、服務營銷技術的戰術優化，這個不僅體現在過份吹噓的精準廣告技術上，更有實戰價值的是體現在保險UBI產品上，體現在續保營銷優化技術等領域。已經有一些保險公司和汽車經銷商在使用這類技術改善自己的營銷服務能力。但這些技術的潛力遠遠沒有被發揮出來。我希望接下來的汽車大數據系列論壇能夠給更多致力于數字化的保險公司、主機廠、經銷商、后市場同仁帶來新思路。

　　其三是基于大數據技術的用戶洞察，征信和風險控制是這類大數據技術的核心。對于汽車保險、汽車金融、二手車等高毛利業務，利用大數據技術進行風險控制已經有很多實戰案例，我認為這些以Fintech技術未來幾年會成為金融公司、主機廠的核心競爭力，現有的技術研發公司未來必然會被金融和產業巨無霸變成私有云服務，沒有這些專業服務技術支撐的公司將很難參與競爭。汽車金融、汽車生產制造品牌等上游的高度數字化必然引發下游產業的全面數字化，否則所謂大數據技術都是無源之水、無本之木。

　　過去幾年，汽車產業的數字化的發展是不均衡的，整車企業本身的數字化進程非常緩慢，相比之下，消費者對數字化的需求已經在倒逼整車企業加速自己的數字化進程。一旦作為上游的主機廠加速數字化，這將引發整個產業的全面數字化轉型，大數據技術的成熟，正需要一個巨大產業生態來驗證它的威力，相比快消品，汽車產業正是最佳試驗田。當大多數人涌入已經過剩的線下實體店的時候，如果沒有更先進技術來進行效率提升，產業就沒有未來。