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大数据在汽车大数据在汽车金融市场中的应用研究

时间: 2017-01-06 14:49:37 来源:   网友评论 0
  • 从2009年开始,中国的汽车销量超越美国跃居世界首位。据央行统计,我国汽车金融市场规模已经超过7000亿元,从2012年 到2015年,年增长率均超过30%,而现在,汽车金融仍在以每年25%的速度在增长。

来源:企业大数据

中国汽车金融市场现状

从2009年开始,中国的汽车销量超越美国跃居世界首位。据央行统计,我国汽车金融市场规模已经超过7000亿元,从2012年 到2015年,年增长率均超过30%,而现在,汽车金融仍在以每年25%的速度在增长。未来三年,汽车金融市场规模将会上升至1.5万亿元,汽车金融将在转型中迅猛发展。与欧美等成熟汽车市场80%的汽车金融渗透率相比,中国仅有20%,中国的汽车金融有着长足的上升空间。根据成熟市场的发展轨迹,随着汽车产销市场和流通体制的逐渐成熟,汽车金融将会发挥越来越重要的作用。

图表 1 汽车金融产品渗透率

大数据在汽车金融行业中的应用

汽车金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势:受行业特性影响,金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据。对理解和洞察市场和客户方面正产生着深远的影响。大数据在汽车金融领域的应用为后者带来了更多发展的可能性,可以创新汽车金融理念、流程、产品与服务模式,提供更高效、便捷的金融服务,提高金融资源配置效率,降低成本,提升用户体验。

ESP China天美中国通过建立汽车行业大数据平台,整合上下游资源,把跟汽车相关的保养、维修、换件、加油、保险甚至餐饮整合至汽车行业大数据平台,通过建立以人为中心的数据库,并根据客户在平台上的大数据条件建立智能型大数据库,为汽车行业客户提供金融咨询贷款等服务。

ESP China天美中国以为,在大数据建设的初期,应对数据的使用维度进行规划,把信息根据性质划分重要程度,重点收集信息,并实现补充信息和必备信息相交错,外部信息和内部信息相结合,动态信息和静态信息相辅相成的关键落实,一旦细分行业细分客户的大数据成型,随着规模扩大,即可以实现汽车金融平台的大数据管理。

大数据在汽车融资租赁行业的应用

大数据为汽车融资租赁机构提供了客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户消费习惯,并准确预测客户行为,有针对性地推销产品和服务,满足汽车融资租赁机构对潜在客户量身定制服务的需求。另外,在品牌管理和客户服务反馈方面,大数据通过对人们在思想、情绪和通信方面的数据化情感分析,获取并汇总顾客的反馈意见并对营销活动效果做出准确判断。

搜集客户特征,用于产品开发和决策支持

客户特征应用主要分为个人客户和企业客户。个人客户信息数据包括:个人姓名,性别,年龄,身份信息,联系方式,职业,生活城市,工作地点,家庭地址,所属行业,具体职业,收入,社会关系,婚姻状况,子女信息,教育情况,工作经历,工作技能,账户信息,产品信息,个人爱好等等。企业客户包括企业名称,关联企业,所属行业,销售金额,注册资本,账户信息,企业规模,企业地点,分公司情况,客户和供应商,信用评价,主营业务,法人信息等等。

汽车融资租赁机构可以将这些信息集中在大数据管理平台,对客户进行分类,依据数据,进行产品开发和决策支持。例如可以依据客户年龄、职业、收入、资产等,针对部分群体推出信用消费,抵押贷款,为客户提供针对于人生不同阶段的汽车金融服务。也可以检验已有产品的占有率,推广效果,以及采集客户的自身产品需求。企业客户也是同样道理,没有数据分析之前,产品开发依赖于产品经理自身能力和风险偏好,或者模仿行业其他竞争对手的产品,有了数据分析之后管理层可以决定推出何种产品,了解到产品实际销售情况,针对特定用户进行推广,降低营销费用,有利于降低风险。因此客户信息数据主要用于精准营销,产品设计,产品反馈、降低风险等。

精准营销

在客户搜集的基础上汽车融资租赁机构可以有效的开展精准营销,包括:

(1)实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销,比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息(购车时间,购车类型)来有针对地进行营销;或者将改变生活状态的事件(换工作、居住城市等)视为营销机会。

(2)交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐,如大众汽车金融(中国)有限公司从传统的贷款购车、租车、保险服务,以及多品牌车队租赁服务,到投资领域及其它金融附加产品的全方位高质量的服务。

(3)个性化推荐。汽车融资租赁机构可以根据客户的喜欢进行服务或者产品的个性化推荐,如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求,进而有针对性的营销推广。如上汽通用汽车金融公司开通的网上汽车贷款申请业务的公司,客户只需登陆上汽通用汽车金融公司官网填写简单个人信息便可成功申请,在网上申请的24小时内就会有专业客服人员为其提供优质服务。同时,还可根据客户需求为其量身定做个性化贷款产品。

(4)客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。

风险管控

包括汽车融资租赁机构贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。

(1)汽车融资租赁机构贷款风险评估。汽车融资租赁机构可通过对客户的相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化客户的信用额度,更有效的开展贷款服务。

(2)实时欺诈交易识别。汽车融资租赁机构可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式(如转账)等,结合智能规则引擎(如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺诈分析。

运营优化

(1)市场和渠道分析优化。通过大数据,汽车融资租赁机构可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量,从而进行合作渠道的调整和优化。同时,也可以分析哪些渠道更适合推广哪类产品或者服务,从而进行渠道推广策略的优化。

(2)产品和服务优化。汽车融资租赁机构可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,智能化分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化。

(3)舆情分析。汽车融资租赁机构可以通过爬虫技术,抓取社区、论坛和微博上客户关于汽车金融产品和服务的相关信息,并通过自然语言处理技术进行正负面判断,尤其是及时掌握汽车金融产品和服务的负面信息,及时发现和处理问题,对于正面信息,可以加以总结并继续强化。同时,银行也可以抓取同行业的正负面信息,及时了解同行做的好的方面,以作为自身业务优化的借鉴。

大数据在汽车保险行业的应用

过去,由于汽车保险行业的代理人的特点,所以在传统的个人代理渠道,代理人的素质及人际关系网是业务开拓的最为关键因素,而大数据在在新客户开发和维系中的作用就没那么突出。但随着互联网、移动互联网以及大数据的发展,网络营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现,越来越多的汽车保险公司注意到大数据在行业中的作用。总的来说,汽车保险行业的大数据应用可以分为三大方面:客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。

图表 2 大数据在汽车保险行业中的应用

客户细分和精细化营销

(1)客户细分和差异化服务。风险偏好是确定汽车保险需求的关键。风险喜好者、风险中立者和风险厌恶者对于汽车保险需求有不同的态度。一般来讲,风险厌恶者有更大的保险需求。在客户细分的时候,除了风险偏好数据外,要结合客户职业、爱好、习惯、家庭结构、消费方式偏好数据,利用机器学习算法来对客户进行分类,并针对分类后的客户提供不同的产品和服务策略。

(2)潜在客户挖掘及流失用户预测。汽车保险公司可通过大数据整合客户线上和线下的相关行为,通过数据挖掘手段对潜在客户进行分类,细化销售重点。通过大数据进行挖掘,综合考虑客户的信息、险种信息、既往出险情况、销售人员信息等,筛选出影响客户退保或续期的关键因素,并通过这些因素和建立的模型,对客户的退保概率或续期概率进行估计,找出高风险流失客户,及时预警,制定挽留策略,提高保单续保率。

(3)客户关联销售。汽车保险公司可以关联规则找出最佳险种销售组合、利用时序规则找出顾客生命周期中购买汽车保险的时间顺序,从而把握保户提高保额的时机、建立既有保户再销售清单与规则,从而促进保单的销售。除了这些做法以外,借助大数据,汽车保险业可以直接锁定客户需求。

(4)客户精准营销。在网络营销领域,汽车保险公司可以通过收集互联网用户的各类数据,如地域分布等属性数据,搜索关键词等即时数据,购物行为、浏览行为等行为数据,以及兴趣爱好、人脉关系等社交数据,可以在广告推送中实现地域定向、需求定向、偏好定向、关系定向等定向方式,实现精准营销。

欺诈行为分析

基于企业内外部交易和历史数据,实时或准实时预测和分析车险欺诈等非法行为。

车险欺诈分析。汽车保险公司够利用过去的欺诈事件建立大数据预测模型,将理赔申请分级处理,可以很大程度上解决车险欺诈问题,包括车险理赔申请欺诈侦测、业务员及修车厂勾结欺诈侦测等。

精细化运营

(1)产品优化,保单个性化。过去在没有精细化的数据分析和挖掘的情况下,汽车保险公司把很多人都放在同一风险水平之上,客户的保单并没有完全解决客户的各种风险问题。但是,汽车保险公司可以通过自有数据以及客户在社交网络的数据,解决现有的风险控制问题,为客户制定个性化的保单,获得更准确以及更高利润率的保单模型,给每一位顾客提供个性化的解决方案。

(2)运营分析。基于企业内外部运营、管理和交互数据分析,借助大数据台,全方位统计和预测企业经营和管理绩效。基于汽车保险保单和客户交互数据进行建模,借助大数据平台快速分析和预测再次发生或者新的市场风险、操作风险等。

(3)代理人(汽车保险销售人员)甄选。根据代理人员(汽车保险销售人员)业绩数据、性别、年龄、入司前工作年限、其它保险公司经验和代理人人员思维性向测试等,找出销售业绩相对最好的销售人员的特征,优选高潜力销售人员。

大数据在二手车金融领域的应用

中国二手车市场发展将迎来黄金时代,汽车生产环节将近70%的利润都是由流通和售后服务环节贡献。二手车作为汽车流通价值链上最为重要的一环,潜力巨大,前景空前。从2000年到2014年的15年间,二手车市场的交易量从25.17万辆上升到605.30万辆,增长了约24倍,交易金额已达到3675.65亿元的规模,较2000年增长了近58倍。2015年上半年,中国二手车销量达到272.3万辆,较同期增长了7.66%。中国汽车流通协会预计到2020年,中国二手车交易规模将达到2920万辆,新车与二手车交易规模比例将接近1:1,中国汽车市场将更加体现成熟市场的基本特征。

二手车金融与大数据的联合将会使二手车市场更加快速的增长,将促进循环消费,推动汽车工业健康发展,在引导生产、扩大消费、带动就业、促进经济平稳较快发展、提高人民生活水平等方面将起到重要作用。纵观所有二手车企业,几乎都在努力抓住大数据这个热点,力求把握这个机遇。

图表3 中国二手车交易量及与新车比例

Ø 车e融

车e融通过对用户在互联网各数据端口沉淀下来的社交、贷款、信用等数据的深度挖掘与计算,精准预估用户的资金实力、信用强弱度,以及还贷能力,从而避免了繁琐、低效、风控薄弱的传统贷款流程,变复杂为简洁,让用户体验到优质迅捷的二手车金融服务,同时,也让平台内的金融产品安全度得以极致的提升。车e融在发展业务的同时,也深入分析二手车购车用户和二手车经销商的痛点需求,其中分散和不规范是C和B最经常提起的问题,以此为突破点,车e融在济南等地着力探索和交易市场深度合作的模式,为经销商和消费者提供标准化、一站式汽车金融服务。与此同时,国内二手车流通领域固有的产品定价、二手车经销商资质管理、车辆质保、限迁等问题依然存在,车e融将秉承“安全 专业 创新”的创新汽车金融理念,促进二手车市场健康、稳定、快速、有序发展,为二手车市场的快速流通助力。

Ø 车300

车300,国内最专业的基于互联网大数据搜索与分析的二手车信息服务平台,为广大客户提供最为可靠的从车辆估值到交易以及售后的一系列服务。车300分析实时采集的海量二手车出价记录和车商真实成交记录,目前已经收录的历史记录上千万条;车三百对每一个车型折价都进行独立分析并进行曲线拟合计算与分析,采用人工智能技术,通过人工智能技术学习国内几十位顶尖级的二手车评估师评估方法与思维逻辑。

Ø 搜车客

搜车客推出是即时市价,通过二手车数据分析跟踪国内上万款主流车型,数百万辆二手车源数据,通过拥有国家专利的海量数据采集,分布式数据计算、存储与非结构化数据分析技术,结合二手车领域评估专家团队的丰富经验,全力为您打造的专业在线二手车价格分析工具。搜车客整合国内众多二手车交易市场和网站实时和近期的销售数据,通过一系列科学实效的统计学方法而得到的价格计算公式。完全按照实时交易数据而来,得出最贴近市场实际的最新成交价格。

Ø 公平价

公平价网站提出的基于大数据的统计模型,该模型的原理是通过搜索引擎技术追踪每一笔二手车的报价记录,通过二手车商家的成功交易量记录,来决定该商家出价的权重,然后通过对大量二手车商家的出价进行加权平均,和线性回归分析。而得到具体一款车型号的大致价位(80%接近),然后再通过评估具体一辆车的车况(保险,保养程度,具体参数配置,同一款新车的报价等 20%),来具体精确地决定一辆二手汽车的“公平价”。由于是通过两个阶段来完成精确估价,所以改模型又命名为“两阶段加权模型”。该算法模型有效地解决了二手车行业标价混乱,无公信标准的问题。为我国二手车交易市场提供了一个切实可行的二手车评估方法。

Ø 恒昌好车

恒昌好车的业务线中,二手车辆的评估将贯穿整个汽车服务产业链,恒昌好车拥有完善的车辆评估体系,能够更加科学合理评估车辆资产的优劣,收集车辆数据并建立数据库,从而完成对车辆本身的大数据分析,并且更好的服务汽车产业链。

为了更好的服务用户和把控风险,恒昌好车通过整合第三方数据和公开数据,通过机器筛选,为客户和企业降低风险。恒昌好车作为互联网+汽车+金融的公司,其自身的发展需要线上与线下相结合,线下风控不可代替,而线上可以获得流量。实际上普通的线上流量到O2O的转化率并不高,线下线上相结合,审核资质转化率就会提高。针对一个比较好的垂直领域,好的行业机会比坏的转化率要高五倍左右。我们与恒昌好车会在车贷等垂直领域做类似的事情。

Ø 优信拍

优信拍是一家集车况评定、竞价拍卖、安全支付、手续代办、物流运输为一体的B2B竞拍模式的二手车电商交易平台。2014年,优信拍正式上线了“优信金融”业务,利用大数据与互联网的优势,为消费者解决购买二手车的融资借贷问题,以及为经销商的资金周转提供支持,包括对公融资、消费信贷、二手车延保服务等。

Ø 车置宝

车置宝首推大数据授信贷款,主打“车商金融好帮手”的全新概念,专注服务车商。大数据授信:由于产品高度场景化,所提供的金融服务都是基于车商在平台的交易数据。有数据做支撑,让车商的每一笔贷款都“有迹可循”。贷款的申请、审核、批贷、支用均可通过网络完成,完全不受地域限制,同时,短至10天、20天,长至6个月、12个月的灵活期限,也能满足更多车商的资金周转需求。

大数据为二手车金融企业定位客户类型,精准推送二手车

国内的二手车企业都在盯着车源不放,谁的车源多,谁的车源信息准确,就能抢占先机。二手车企业能够应用大数据识别哪些价格敏感型车主,在其搜索新车的时候精准推送同价位甚至更低价位、更高性价比的二手车,这将是发现需求的过程,有了这个能力,二手车企业才能掌握二手车营销的主动权。据大数据统计,当前二手车市场内最受消费者欢迎的是3-5年车型,最畅销的品牌为上海通用,而用户最喜欢的购买方式为二手车连锁经销商。



图表4 2015中国二手车电商行业成交车辆年龄分布



图表5 2015中国二手车电商行业成交车辆分布--品牌商



图表6 2015中国潜在二手车用户购买渠道倾向

大数据帮助二手车金融企业评估体系统一

评估体系统一,是二手车需要解决的第一大难题,很多车主都知道,新车在出厂时有一个MSRP价格,我们俗称为厂商指导价,但是,二手车市场却长期存在着一车一价的问题,这主要原因就是对于每一台二手车的评定没有一个客观的标准,往往停留在收车人员对车辆的主观判断,而出售价格也由销售者和二手车交易商之间议价决定,这使得消费者对于二手车市场没有一个衡量标准,怕被“斩客”的心态也因为出现。那么,评估体系的标准化,就成为了二手车市场首先要解决的难题。大数据通过对于车型的新车价格、历史交易价格和区域市场的价格等数据的归档和分析,用精准的计算模型,来提供相对精准的二手车价格给予二手车商、消费者参考。那么,这样的模型的诞生,使得二手车指导价格被解决。

大数据在汽车金融的营销领域应用

(1)在C2B时代,要掌握用户的行为数据,从用户的线上行为,线下行为。通过C2B模式充分理解用户的行为与实际需求,帮助企业实现以产定销和精准营销,更好地实现产品的迭代。

(2)对于消费者而言,汽车分为三个环节:第一阶段,先选择相应查车的资讯网站;第二阶段,获得资讯后,开始锁定车型,筛选具体的品牌及车型;第三阶段,客户预约试驾看车,决定是否购买。其中用户每一处搜索数据都有意义,每一阶段的成功与否要看企业对客户喜好的准确把握。

(3)通过CRM,管理用户与分析用户画像,在通过社会化CRM更好的做客户管理,通过全网抓取车评数据,为用户提供购车参考。

大数据在汽车金融行业的应用展望

伴随着激烈的竞争和不断增大的盈利挑战,汽车金融行业的所有企业都期望能通过大数据为企业提供更多的营销支持,来更有效地达成交易。目前中国市场的汽车金融也进入到快速发展阶段,这就为汽车金融领域提出了较大的挑战,同时也蕴藏着广阔的机遇。对于汽车金融来讲,大数据不仅仅意味着一个新的商业模式,更多的是为汽车金融的发展剔除了制度上、市场推广等方面的障碍。对于汽车金融的消费者来讲,大数据可以拓展到汽车产业的各个领域,如生产、销售、保险、租赁等。中国汽车消费信贷开始向专业化、规模化方向发展,有力地激活了汽车消费市场。未来大数据在我国汽车金融行业发展前景空间广阔。

大数据在汽车金融行业中应向制造商、消费者、经销商提供更加系统的数据分析,包括为厂商提供维护销售体系、整合销售策略、提供市场信息的服务;对经销商的库存融资、营运资金融资、设备融资、财务咨询及培训等服务;为用户提供的消费信贷、大用户的批售融资、租赁融资、维修融资、保险等服务。它不仅覆盖了汽车售前、售中和售后的全过程,而且延伸到汽车消费及相关领域。由于汽车金融公司与汽车制造商、经销商之间天然的内存联系,使得大数据能够提供包括生产、流通、消费各个环节的租赁、信贷等多品种、综合性、完善的数据信息。汽车金融机构可以从大数据平台处得到关于即将推出的车型价位、性能特征、适合人群等最新信息,并以最快的时间设计出最合适的金融服务产品,甚至为客户度身定做。客户对于贷款期限、首付比例、还款方式等都可以自由选择。同时,将一系列汽车美容、保养、维修等终身服务固定在产品上。不久的将来,我国的汽车消费者不仅能得到汽车信贷,还会享受到包括汽车消费过程中的融资性租赁、购车储蓄、汽车消费保险、消费信用卡、旅游信贷等在内的全方位的汽车金融服务。

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本文来源: 作者: (责任编辑:黄婷婷)
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