隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)正在成為一股熱潮,且業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的討論已達(dá)到一個(gè)前所未有的高峰。車(chē)聯(lián)網(wǎng)作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大背景下誕生的一個(gè)產(chǎn)物,不管是車(chē)輛的接入、服務(wù)內(nèi)容的選擇還是服務(wù)的精準(zhǔn)性,都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)。
車(chē)輛上傳的每一組數(shù)據(jù)都帶有位置信息和時(shí)間,并且很容易形成海量數(shù)據(jù)。一方面,如果說(shuō)大數(shù)據(jù)的特征是完整和混雜,而車(chē)聯(lián)網(wǎng)與車(chē)有關(guān)的大數(shù)據(jù)特征是完整加精準(zhǔn)。如某些與車(chē)輛本身有關(guān)的數(shù)據(jù),都有明確的一個(gè)ID,根據(jù)這個(gè)ID可以關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的車(chē)主信息,并且這些信息還是精準(zhǔn)的。
另一方面,我們可以看到車(chē)聯(lián)網(wǎng)與駕駛?cè)说南M(fèi)習(xí)慣、興趣愛(ài)好等大數(shù)據(jù)特征是完整和部分精確。因此,研究車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)更有意義。
大數(shù)據(jù)的定義和特征
大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
我們從權(quán)威的定義可以看到,大數(shù)據(jù)的特征有四點(diǎn),分別為:數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別,躍升到PB級(jí)別;數(shù)據(jù)類型繁多。提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。,價(jià)值密度低,商業(yè)價(jià)值高。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。處理速度快。1秒定律。
車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)方面可以發(fā)揮到極致。如,預(yù)測(cè)交通堵塞的地段,實(shí)時(shí)交通信息,主動(dòng)安全,公交的排班。駕駛者駕駛行為分析。
大數(shù)據(jù)的核心在于預(yù)測(cè),這在車(chē)聯(lián)網(wǎng)行業(yè)非常有用,例如,對(duì)于交通流量的預(yù)測(cè),就非常需要大數(shù)據(jù)。對(duì)于交通流量,目前我們的仿真系統(tǒng)更加重視交通流量大,擁堵的原因,而大數(shù)據(jù)時(shí)代,不再在乎因果關(guān)系,而重視相關(guān)性,也就是不去分析產(chǎn)生擁堵的原因,但確實(shí)某個(gè)時(shí)段某個(gè)路段會(huì)發(fā)生擁堵。也可以根據(jù)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)對(duì)車(chē)友的興趣進(jìn)行分析。
大數(shù)據(jù)在商用車(chē)領(lǐng)域的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)在商用車(chē)領(lǐng)域已經(jīng)有相當(dāng)多的應(yīng)用,如公交領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)排班管理、出租車(chē)領(lǐng)域的浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù),物流行業(yè)的大物流。
如何解決公交企業(yè)面臨的三大問(wèn)題:運(yùn)力配備最少、車(chē)輛運(yùn)行距離最短、駕駛員作業(yè)時(shí)間最少?如何分析各時(shí)間段、各站點(diǎn)的客流分布情況呢?如何實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)的安全智能化、運(yùn)營(yíng)排班的智能化?在公交行業(yè),以上問(wèn)題普遍存在,
通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù),可以解決公交行業(yè)所面臨的這些問(wèn)題。根據(jù)各個(gè)時(shí)間段,各站點(diǎn)的客流量大小,線路配備的運(yùn)營(yíng)車(chē)輛數(shù)、線路配備駕駛?cè)藛T、線路長(zhǎng)度、車(chē)輛運(yùn)行速度等大數(shù)據(jù),可確定一條線路各個(gè)時(shí)間段的配車(chē)數(shù)及發(fā)車(chē)間隔,從而解決運(yùn)力配備最少、車(chē)輛運(yùn)行距離最短、駕駛員作業(yè)時(shí)間最少三大問(wèn)題。
根據(jù)客流量、節(jié)假日、氣候、節(jié)氣、自然災(zāi)害、道路、車(chē)況事故、歷史同期數(shù)據(jù)、售票方式、居民小區(qū)建設(shè)等條件建立計(jì)劃模型,從而用最快的速度對(duì)這些影響運(yùn)營(yíng)計(jì)劃的因素做出反映。比如增加線路,增加車(chē)輛,增加司機(jī),有效地制定公交運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。同時(shí)可對(duì)于運(yùn)營(yíng)排班精準(zhǔn)管理,可通過(guò)大數(shù)據(jù)可以自動(dòng)排班,對(duì)行車(chē)作業(yè)計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化,并快速地對(duì)運(yùn)行線路進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
自從菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)公司出現(xiàn)以后,大物流的概念終于被業(yè)界提及。什么叫大物流呢?是指企業(yè)的自有物流系統(tǒng)(由車(chē)隊(duì)、倉(cāng)庫(kù)、人員等組成),和第三方物流企業(yè)的配送信息與資源進(jìn)行共享,從而能充分地利用各方面資源,減少物流總支出、降低運(yùn)營(yíng)成本。
目前物流行業(yè)隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)大,車(chē)輛數(shù)日益增多,而且型號(hào)眾多。很多企業(yè)還是采用手工方式進(jìn)行車(chē)輛管理,工作量大,對(duì)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析比較困難,統(tǒng)計(jì)結(jié)果相當(dāng)滯后,不利于公司的決策管理;同時(shí)在車(chē)輛行駛過(guò)程中沒(méi)有進(jìn)行全程的監(jiān)控,對(duì)司乘人員的違法違規(guī)行為無(wú)法進(jìn)行及時(shí)預(yù)警,也無(wú)法對(duì)司乘人員的求助及時(shí)進(jìn)行反應(yīng)。
另一方面,在我國(guó)現(xiàn)行的物流運(yùn)輸方式中無(wú)論是自營(yíng)物流,合營(yíng)物流還是第三方物流,隱性成本占據(jù)了很重要的地位,這些隱性成本在物流運(yùn)輸過(guò)程中主要包括以下幾個(gè)方面:返程或起程空駛:空車(chē)無(wú)貨載行駛,這些都是不合理運(yùn)輸?shù)姆绞健?/p>
如何改善物流企業(yè)在管理上較為落后的現(xiàn)狀,達(dá)到貨主“高服務(wù)質(zhì)量、嚴(yán)格的準(zhǔn)時(shí)率、極小的貨損率、較低的物流成本”的要求?
如何解決物流行業(yè)運(yùn)行信息反饋滯后、運(yùn)營(yíng)高成本、貨運(yùn)車(chē)輛的高空駛率、司機(jī)作弊給貨物和車(chē)輛的安全帶來(lái)的極大隱患?
如何快速、高效的為用戶提供可靠的物流服務(wù)?
如何最大程度的利用運(yùn)力資源提高整體業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率?
這些是目前物流行業(yè)迫在眉睫的問(wèn)題。
對(duì)以上問(wèn)題,車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正好可以解決車(chē)主迫在眉睫的問(wèn)題,通過(guò)透明化的運(yùn)輸過(guò)程管理,合理調(diào)度車(chē)輛,根據(jù)車(chē)輛行駛的大數(shù)據(jù),對(duì)車(chē)輛行駛的線路暢通情況進(jìn)行預(yù)測(cè),規(guī)劃出一條安全暢通的行駛路線,減少由于交通原因而引發(fā)的在途等待時(shí)間。
通過(guò)車(chē)輛運(yùn)行的大數(shù)據(jù),可以快速地分析出相同路線的油耗情況,事故多發(fā)路段的提前預(yù)警,精確分析計(jì)算車(chē)輛的行程,提高了企業(yè)的信息化水平,隨時(shí)了解到貨物的運(yùn)行狀態(tài)信息及貨物運(yùn)達(dá)目的地的整個(gè)過(guò)程,確保了運(yùn)輸過(guò)程的透明化管理,使企業(yè)的運(yùn)行管理智能化、服務(wù)準(zhǔn)時(shí)性,提高可預(yù)見(jiàn)性。
同時(shí),通過(guò)車(chē)輛運(yùn)行的大數(shù)據(jù),可獲取高速、國(guó)道、省道的實(shí)時(shí)路況,同時(shí)對(duì)司機(jī)的駕車(chē)規(guī)律的分析,為加油站、維修站、服務(wù)站的選址提供了參考數(shù)據(jù)。
另一方面,物流的成本有很大一部分屬于倉(cāng)儲(chǔ)成本。通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算,經(jīng)過(guò)合理地調(diào)度,降低車(chē)輛的空駛率,把移動(dòng)中的每輛貨車(chē)可以作為一個(gè)流動(dòng)的倉(cāng)儲(chǔ)空間,提高了倉(cāng)儲(chǔ)空間的周轉(zhuǎn)率,從而幫助企業(yè)降低倉(cāng)儲(chǔ)成本。
大數(shù)據(jù)在乘用車(chē)領(lǐng)域的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)在乘用車(chē)領(lǐng)域目前比較成熟的應(yīng)用有保險(xiǎn)和主動(dòng)安全,未來(lái)必將有大量的企業(yè)會(huì)在CRM和呼叫中心領(lǐng)域?qū)で蟾嗟臉I(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)。
2011年8月, 北美最大的汽車(chē)保險(xiǎn)公司StateFarm與車(chē)聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商Hughes結(jié)為連理,由此第一個(gè)由保險(xiǎn)公司主導(dǎo)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式走上了世界舞臺(tái)。由此,關(guān)于保險(xiǎn)模式的車(chē)聯(lián)網(wǎng)被業(yè)界所熱議。
State Farm主導(dǎo)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式有如下幾個(gè)特點(diǎn):與保險(xiǎn)公司的業(yè)務(wù)捆綁;提供與駕駛安全度結(jié)合的保險(xiǎn)費(fèi)率;與車(chē)聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(TSP)Hughes 合作;服務(wù)差異化,避免與OnStar 等前裝車(chē)廠主導(dǎo)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和導(dǎo)航產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)等。
大數(shù)據(jù)時(shí)代,通過(guò)對(duì)駕駛者總行駛里程、日行駛時(shí)間等數(shù)據(jù),以及急剎車(chē)次數(shù)、急加速次數(shù)等駕駛行為在云端的分析,有效地幫助保險(xiǎn)公司全面了解駕駛者的駕駛習(xí)慣和駕駛行為,有利于保險(xiǎn)公司發(fā)展優(yōu)質(zhì)客戶,提供不同類型的保險(xiǎn)產(chǎn)品。
目前車(chē)聯(lián)網(wǎng)所提供的主動(dòng)安全方面的措施大致有胎壓監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警、碰撞報(bào)警、安全氣囊彈出報(bào)警、緊急救援等。但目前在主動(dòng)安全方面的設(shè)備更多是車(chē)輛上的一個(gè)節(jié)點(diǎn),并沒(méi)有真正的和大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,當(dāng)汽車(chē)在行駛過(guò)程中,平臺(tái)可對(duì)輪胎氣壓進(jìn)行實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè),并對(duì)輪胎漏氣和低氣壓進(jìn)行報(bào)警,以確保行車(chē)安全。胎壓監(jiān)測(cè)有直接和間接兩種,直接的通過(guò)傳感器來(lái)監(jiān)測(cè),而間接的監(jiān)測(cè)是當(dāng)某輪胎的氣壓降低時(shí),車(chē)輛的重量會(huì)使該輪的滾動(dòng)半徑將變小,導(dǎo)致其轉(zhuǎn)速比其他車(chē)輪快。
通過(guò)比較輪胎之間的轉(zhuǎn)速差別,以達(dá)到監(jiān)視胎壓的目的。間接式輪胎報(bào)警系統(tǒng)實(shí)際上是依靠計(jì)算輪胎滾動(dòng)半徑來(lái)對(duì)氣壓進(jìn)行監(jiān)測(cè)。間接方式的胎壓監(jiān)測(cè)需要通過(guò)上傳OBD的信息至云端,由云端通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)分析出輪胎是否漏氣,并實(shí)時(shí)提醒司機(jī),確保安全行駛。
對(duì)于呼叫中心,很多企業(yè)只是簡(jiǎn)單的定義為簡(jiǎn)單的服務(wù)部門(mén),其實(shí),TSP的呼叫中心,不僅承擔(dān)客服角色,還承擔(dān)售前角色。呼叫中心可以幫助企業(yè)快速尋找、鎖定有潛在消費(fèi)能力的最終用戶。用對(duì)的人、合適的時(shí)間、適宜的話術(shù)換來(lái)的就是成功的營(yíng)銷(xiāo)。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,TSP、汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商或4S店的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生一定的轉(zhuǎn)移,原有的客服部門(mén)從以往的成本中心逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槔麧?rùn)中心。
呼叫中心的大數(shù)據(jù)包括,使用情況,客戶興趣及生活習(xí)慣三個(gè)方面。通過(guò)呼叫中心,我們可以獲取車(chē)輛的使用情況、車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的客戶體驗(yàn)效果以及與車(chē)輛本身的相關(guān)咨詢,這對(duì)于主機(jī)廠市場(chǎng)跟蹤反饋,促進(jìn)相關(guān)部門(mén)對(duì)質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行快速改進(jìn)有重要的意義。
通過(guò)呼叫中心,可掌握車(chē)主的消費(fèi)習(xí)慣,車(chē)主的活動(dòng)范圍、車(chē)主的生活習(xí)慣及車(chē)主商旅情況(訂票、訂酒店、訂餐、訂鮮花),車(chē)主的消費(fèi)心理。如車(chē)主在生活消費(fèi)過(guò)程中,在日常購(gòu)買(mǎi)行為中的心理活動(dòng)規(guī)律及個(gè)性心理。消費(fèi)需要問(wèn)題,消費(fèi)時(shí)間與消費(fèi)習(xí)慣問(wèn)題,物質(zhì)消費(fèi)與精神消費(fèi)問(wèn)題,通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析,從而有效地制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略及營(yíng)銷(xiāo)話術(shù)。
關(guān)于大數(shù)據(jù)的思考
大數(shù)據(jù)時(shí)代,影響著我們的思維。以前我們對(duì)于出行過(guò)程的理解,傳統(tǒng)的觀念只注重為客戶提供導(dǎo)航和娛樂(lè)這一功能,并沒(méi)有對(duì)這一過(guò)程進(jìn)行深度的分析。這個(gè)過(guò)程中,分別為去之前,在路上,停車(chē)后。對(duì)于這個(gè)過(guò)程,我們可以延伸出很多車(chē)聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)內(nèi)容,并且每個(gè)階段都離不開(kāi)熟人社會(huì),每個(gè)階段都會(huì)產(chǎn)生大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)可延伸很多增值服務(wù)。
服務(wù)內(nèi)容的精準(zhǔn)性如果單純靠服務(wù)提供商的力量,那服務(wù)商將要投入巨大的人力或資本并且要經(jīng)歷很長(zhǎng)的時(shí)間,顯然這種方式不可行。解決這種問(wèn)題,理想的方法就是通過(guò)車(chē)主的與社區(qū)網(wǎng)站的互動(dòng),只有通過(guò)這種方式,才能快速地采集到相應(yīng)的興趣點(diǎn)。這必須要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。
對(duì)于客戶信息,無(wú)論是車(chē)廠還是汽車(chē)銷(xiāo)售商,都視為命根子,可事實(shí)是什么?事實(shí)是現(xiàn)階段這些客戶信息一點(diǎn)用都沒(méi)有,能從這些客戶信息中延伸出一些增值服務(wù)嗎?很難。說(shuō)白了,這些信息無(wú)法帶來(lái)“顧客終生價(jià)值”(Customer Lifetime Value),顧客終生價(jià)值指的是每個(gè)購(gòu)買(mǎi)者在未來(lái)可能為企業(yè)帶來(lái)的收益總和。
如同某種產(chǎn)品一樣,顧客對(duì)于企業(yè)利潤(rùn)的貢獻(xiàn)也可以分為導(dǎo)入期、快速增長(zhǎng)期、成熟期和衰退期。顯然,現(xiàn)階段的產(chǎn)品形態(tài)或者企業(yè)的信息化水平有限,一方面無(wú)法完成大數(shù)據(jù)的挖掘,另一方面,缺少專業(yè)化的分析工具,而車(chē)聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,給了我們無(wú)限的想象空間,讓一切皆有可能!