匯聚剛需，留住客戶

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沒有到達能力的大數據是沒有意義的。比如運營商有數據但是卻不敢做大數據，痛點就在于這些數據很難到達。保險行業(yè)也有大數據，但是其用戶到達能力極弱，更不用說4S店是否會把真實數據給到保險公司了。所以，大數據能否應用最終取決于到達能力。

有了數據之后，應該怎么用?在淘寶、京東上買關鍵字，這是大數據應用的第一階段，基于數據做分析，分析之后做匹配。第二種方法是UGC(用戶生成內容)， 所謂的靠用戶產生一些數據，慢慢帶來新的用戶。比如，通過汽車導航把握用戶的出行地點等方面的生活習慣，這些數據有優(yōu)勢，但是UGC本身不是大數據應用。

PC互聯(lián)網雖然可以積累大量數據，但因為到達是難題。移動互聯(lián)網最大的好處是能做到達了，知道用戶什么時間在哪里、會做什么事?？糠债a生數據的形態(tài)會不 一樣，比如保險公司除了推送車險打折廣告外，還可以為車主做很多服務。通過服務產生數據、建立用戶到達能力是做大數據的關鍵。

匯聚服務能力

汽車行業(yè)與其他行業(yè)有很大區(qū)別，絕大多數服務是剛需低頻，用戶一般5~8年才購一輛新車，二手車也是同樣的節(jié)奏。比如，用微信賬戶、APP買新車，五年之后還有沒有微信、APP都不好說。導航是比較頻繁的需求，一般也就每周一兩次足矣。通過這樣的產品能把用戶留住嗎?該怎么做?

典型的例子是最近上市的58同城，匯聚平時不用、但想用時卻找不到的需求。比如租房、找阿姨等，把這些發(fā)生頻率低的剛需服務放在一起，就會變成高頻度使用 的網站，這是它的價值。在汽車行業(yè)，方向也會是這樣，匯聚不同周期的剛需，形成長時間留住客戶的能力并最終形成產能。

精準流量

我不太贊成對車聯(lián)網有太多遐想，重點應該是車主聯(lián)網。我不在乎車能不能聯(lián)網、能不能自動駕駛，而是關心眼下車主需要什么，原因在于你是為車主而不是為車服務。

靜默貢獻

很多數據是用戶在使用服務的同時貢獻出來的，這跟UGC不斷鼓勵用戶上傳數據有本質區(qū)別。UGC很難形成真正的大數據。靜默貢獻的典型例子是導航，如果產品能做到靜默貢獻，意味著數據規(guī)模很大。此外就是數據挖掘。

把這四方面做好后，給用戶打好標簽、分門別類，流量分發(fā)。未來大數據，多對多合作模式會更多一些，有三個階段值得關注：

第一階段：獲取更多流量 流量的核心是低成本。保險行業(yè)已經開始買流量，汽車電商包括二手車也會買流量，團購網千團大戰(zhàn)也經歷了大量買流量的過程，互聯(lián)網的核心是有低成本的流量獲取能力。

第二階段：“蓄水”  為什么新車零售管理系統(tǒng)做電商難?新用戶獲取成本很高，在同一平臺又很難重復消費，留住用戶降低成本很難，這就需要提供更多服務，覆蓋用戶不同需求，蓄水很重要。

第三階段：“養(yǎng)魚”   汽車行業(yè)特別有優(yōu)勢，車主每年貢獻的錢很多，ARPU(每用戶平均收入)甚至高于游戲公司。有多少產品能讓用戶始終使用?引流成本會在未來幾年變得越來越高。買車是剛需但是周期太長，通常采用的解決方案就是品牌，品牌建立起來后，就容易獲取低成本流量了。

布丁移動最早是做違章查詢切入的手機應用。保險公司的一些服務會騷擾用戶，但違章查詢用戶很喜歡。汽車行業(yè)搖號應用也是剛需，應用做完后就是服務。現在我 們做車型運動識別，自動識別用戶是不是在開車、開了多遠、從幾點開到幾點、速度如何、中間有什么參數等。為什么這樣做?因為這是用戶最容易產生靜默貢獻的 方式。通過很簡單的技術行為，幫助用戶做技術分析，能做到讓用戶一天打開四次。商業(yè)模式是根據數據邏輯做分發(fā)，在這個平臺上用戶的類型很準確。

車輛數據不是大數據，因為很難精準到達車主。而每一個使用這個服務的用戶，我都能知道他的生活半徑，可以推薦周圍有哪些4S店、維修點?，F在兩個月1000萬條數據，每天增加20萬條，這才是真正意義上的大數據。

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