大數據研究在汽車市場研究中的應用

萬甜甜，張磊，楊靖

（中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

引言

隨著汽車行業智能化、電動化、共享化、網聯化（統稱為“四化”）的發展，汽車廠商對于產品規劃及開發的不確定性逐漸加大，尤其今年突如其來的疫情導致汽車市場競爭更加激烈，導致廠商對于市場調研的需求和要求逐步提高，在一定程度上單靠傳統的市場調研方法已經不能滿足廠商的需求。

傳統線下調研的方式延續并應用了多年，總體來說能滿足廠商的需求，但也有一定的局限性，主要體現在：①項目執行周期長（定量及定性執行）；②項目選擇的樣本可能不能完全代表總體的客觀情況，其獲取的結果多以數據信息（結構化或非結構化）的形式呈現，重視數據的因果關系[1]。

在此大背景下，汽車市場調研領域創新性研究方法的提出迫在眉睫。

近幾年來，線上大數據分析技術發展迅速，且已經被應用到多個行業中，市場調研領域也不例外，皮興鄂[2]在其論文“基于大數據技術的市場調研方法應用—以TN公司為例”中運用網絡爬蟲技術、文本挖掘技術等對TN公司面臨的行業狀況、競爭環境和消費者行為進行針對性分析，為戰略選擇提供了證據支撐；畢玉靜[3]在“基于大數據的獨伊一牛肉干市場調研及分析”一文中探索運用文本挖掘的方法對牛肉干產品評論中的消費者關注因素進行提取；沃頓商學院教授桑德拉希爾曾經說過，把大數據調研和線上調研結合起來，就能從人們的選擇中找出一定的規律，對假說進行驗證。

本文旨在通過探索線上大數據研究在汽車消費者研究中的應用，分析大數據在汽車商品企劃不同流程市場調研項目中所起的作用，為汽車消費者研究創新研究方法提出提供參考和幫助。

目前，汽車方面的大數據來源主要有以下方面：①銷售店；②社交工具及專業網站：如搜索引擎百度、360安全瀏覽器等，如汽車門戶網站新浪、網易、搜狐、騰訊等，如垂直網站汽車之家、太平洋汽車、易車網等；③電商購物及相關的支付平臺；④維修機構；⑤政府相關部門：如交警大隊等；⑥金融或保險機構等[4]。

2 大數據研究在汽車市場調研中的作用

綜合來看，線上大數據研究在汽車商品企劃各類型市場調研中主要有三種角色：“先行者”“主導者”和“輔助者”。下面對這三種角色所起到的作用依次進行具體分析。

2.1 “先行者”角色

在汽車商品企劃不同階段的市場調研類項目中，為更好地達到項目預期研究目的及效果，在調研實際開展前，必要的調研結果“假說”的提出是非常關鍵的，這能幫助在實際的調研中更有重點有針對性的去進行相關“假說”的驗證，設計更加有效的定量問卷及定性大綱。但由于項目時間一般比較緊急，因此此項工作一般通過案頭研究或項目組研究員積累的經驗和個人主觀感知去做相關“假設”，缺乏嚴密的數據支撐，科學性方面也有一定欠缺。

而線上大數據能較好地充當好“先行者”這一角色。譬如，概念定義類項目中會涉及到“市場格局與趨勢分析”，此模塊的研究重點在于找尋市場中競爭最激烈的競爭圈，為新車型的市場進入指明方向，而借助大數據手段，基于汽車門戶網站新浪、網易、搜狐、騰訊等，垂直網站汽車之家、太平洋汽車、易車網等的豐富的大數據相關數據，基于可視化展示平臺可在較短時間內完成線上大數據市場格局與趨勢的分析，形成競品圈初步假說，為線下調研進一步深入分析提供支撐。

再譬如，在新車上市后驗證類項目中，傳統調研方式中核心競品車型的界定一般會優先開展前期線下調研，多數是采用CATI電話訪問的形式展開，獲取新車型的戰敗用戶（基本確定新車型的核心競品車型），這樣的運作方式也能完成項目需求，但存在調研周期較長、項目選擇的樣本可能不能完全代表總體的客觀情況等問題。目前通過線上大數據及相關技術對數據（車型間相互提及的數據、用戶對比的行為數據、用戶瀏覽網頁的軌跡數據等）進行初步分析，即可得出新車型的核心競品、主要競品等，為線下調研輸入“假說”，指明研究方向。且線上大數據研究具備用時更短，數據量更大的優勢。

2.2 “主導者”角色

“主導”顧名思義就是“主要的”“核心的”，在汽車商品企劃的部分調研類項目中，線上大數據研究可以作為“主導者”的角色，80%左右的內容由線上大數據完成，輔以20%左右的線下定性調研。這主要是由于通過線上大數據調研可以解決汽車產品相關待調研的“是什么”方面的相關問題，但幾乎均無法獲知“為什么是這樣”相關方面的問題。比如通過口碑/論壇等線上數據可以分析用戶對某車型的最滿意的地方是什么、最不滿意的地方是什么，并且可通過分詞手段將統計好的數據分成一級指標、二級指標指導廠商去做營銷或產品改進，但問題點在于無法獲取用戶不滿意的原因，尤其是深層次的原因，比如深入剖析汽車產品帶給用戶的情感方面以及精神方面相關的不滿意原因是什么。

線上大數據調研作為“主導者”類型的項目諸如新車上市后驗證項目、產品競爭力評價項目、品牌（車型）輿情監測類項目。以新車上市后驗證項目為例，PDCA循環中，上市后驗證是處于C（check）檢核的這一環，由于自主品牌的自主權和決定權可能更大，而合資品牌受股權影響，決定權有所受限，故在研究內容的側重點可能會存在些許差別，縱觀自主及合資企業，上市后驗證項目中主要解決以下幾個方面的問題：（1）市場定位及競爭定位；（2）目標用戶檢證；（3）產品使用滿意度評價；（4）賣點檢證；（5）戰勝戰敗因；（6）品牌認知及形象；（7）營銷、推廣、渠道相關問題等。借助大數據口碑、論壇數據、行為軌跡數據、搜索數據等，可以較好地完成市場定位、競爭定位、滿意度評價、賣點驗證、戰勝戰敗因等方面的分析，但由于線上用戶信息的保密性及法律界定等相關的問題，目標用戶和焦點用戶檢證方面，僅僅依靠大數據手段是有些欠缺的，此種情況下需輔以線下定性調研的方式進行進一步挖掘，基本的研究方法有：焦點小組座談會、入戶深訪、隨車深訪、用戶日志及體驗式深訪等。故線上大數據為主+線下定性調研輔助即可完成項目需求。

2.3 “輔助者”角色

大數據研究在商品企劃中第三種角色是“輔助者”，起到的作用是幫助、完善相關項目需求。在此類型的項目中，傳統線下調研的方式是無法替代的，“輔助者”角色最典型的市調項目類型有：商品企劃不同階段各類型的Car Clinic（車型測試）、NCBS項目、配置/裝備研究。

Car Clinic主要是在圖片階段、模型階段、上市前實車階段（分為靜態和動態）展開的新車型診斷類調研，主要是邀約符合條件的用戶（同級別競品用戶或高級別競品用戶）來到圖片/模型/實車測評場地，對本品及各競品車型在遮擋品牌/車型logo前提下對本競品車型在造型、空間、配置等方面進行評價，得出新車型在各方面表現的優劣勢，并從用戶角度獲取產品重點改進建議（造型、空間、性能、配置、價格等方面）。此類型的項目線下調研是絕對的主力，大數據研究能提供的幫助是分析競品用戶對于保有車型的評價（包括痛點、癢點、興奮點等）作為參考。

NCBS（新車購買用戶調研）重點是新車“用戶”的研究，尤其是在人群趨勢變化的分析，鑒于研究內容的限制以及大數據對于汽車用戶信息獲取的有限性，依靠線上大數據研究完成此類型項目難度不小，此種態勢下傳統線下調研就不可缺少了。但隨著大數據研究技術、模型、手段的逐步成熟，相信在用戶研究上會有克服的路徑和方法。

配置/裝備研究重點是了解某配置/裝備用戶的需求度、偏好度、愿意支付的價格（PVA）等方面的內容，可通過線下調研（定量問卷、定性座談會等）為主，線上大數據調研作為輔助的聯合調研方法展開。

3 結論與展望

綜上所述，隨著時代及技術的發展，大數據在汽車商品企劃中的作用逐漸明朗，不論是“先行者”“主導者”或是“輔助者”的角色，線上大數據研究都能發揮自己獨到的價值和意義。未來，相信大數據的應用將會更加廣泛和可靠。