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下面分享两个汽车行业细分领域的机会。
来看这幅漫画——这是美国西部淘金热时一个典型淘金者的画像,扛着铁锹拿着盆,但其实淘金者没有多少发财的,真正发财是卖水的,也包括卖铁锹和牛仔裤的——李维斯就是这个时候发家的。
我们把所有的(铁锹和牛仔裤)统一叫卖水——那我们来看「汽车行业的卖水的机会在哪儿?」
我们认为是在
数据
。
这是星河互联合伙人王磊做的一张图,我做了一点小改动,这里给大家分享一下。
首先,纵轴是我们对汽车可能产生的一些数据进行分类,越往下越偏向
「车的属性」
,是静态的公共数据,比如车辆配件数据、车型的配置数据、还有出厂数据和车辆交易数据。越往上是偏向
「人的属性」
,是动态产生的数据,偏向于个体化,包括维修数据、驾驶轨迹、驾驶行为,从而推出个人信用数据。
汽车产业链的各个环节包括生产、交易、后服务、汽车金融等都会产生和应用这些数据。我们做了一些罗列,其实远不止这些,后面应该有个省略号。
横轴的关键词有定型、监控、评级、定价——前面两个很简单,定型是我们知道这是什么车,监控就是对车进行实时监控,包括轨迹,包括维修保养,也包括保险出险的数据。后面的评级和定价:比如看这个人能不能贷款?贷多少款?以什么利率来贷款?这些就是数据的高级应用了。
整个图表解释起来可能比较复杂一点,所以我单独用一个例子:
比如车抵贷。我现在做一个车抵贷,需要去金融机构做抵押,首先确定这个车是什么车?可能牵扯到车辆的出厂数据、配置数据?哪年款?是高配还是低配的?车定型之后,我们需要进行综合的评级,包括车辆的交易数据,车辆的维保数据,人的信用数据,把钱贷出去能不能收回来,能贷多少?这是涉及评级。
后面是定价,这个人的整体信用什么样?如果这个人整体信用很好,那么我们利率上可以有一个让步。如果这个人本身信用水平很低,那么我们定价的时候会定比较高的利率来对冲这个风险。放贷后我们需要做车辆监控,比如装 GPS,来管控车的位置和实时行为,这个是风险管控。这是车抵贷的整个流程。
什么产品或服务需要大数据的支持呢?我们觉得
「越是非标准化的产品,越是需要个性化定价的产品,越需要数据。」
所以基于大数据的汽车金融及其他需要个性化定价的服务,将是未来的一个机会。
这是我们看到的第一个机会,就是
汽车市场的数据服务
。
第二个分享的机会是在万亿级别的汽车后市场。
前面加了一个词是纠结,不只是我纠结,包括创业者也是——大家怎么切入市场,从洗车切入还是维修保养切入?选择什么模式,是轻模式还是重模式?从哪个渠道入手,4S 店还是独立汽修厂?他们也很纠结,甚至包括消费者去什么地方修车、去什么地方做保养,是去 4S 店还是去独立的维修厂还是维修连锁?也很纠结。我们投资人也会产生一些纠结,所以我们对整个领域进行了比较细致的分析。