要想活下去，4S店的后浪时代，得靠它！

原标题：要想活下去，4S店的后浪时代，得靠它！

本文首发自中国二手车自媒体联盟

作者王萌，系联盟成员，原创

本文核心内容和数据资料来自于汽车之家二手车授权，由汽车之家二手车总经理栾晓锐在2020年5月8日的中国汽车厂家二手车联席会发言和资料整理汇总分析。

文中部分内容经过授权，整理编辑和部分评论为原作者王萌，如需深度资料和分析报告请联系汽车之家二手车有关部门。

前言：2018年开始，中国的新车产销量就开始进入到了低迷的下滑期，2019年的持续变化以及2020年的疫情加速，让整个中国汽车消费市场进入到了前所未有的新变化期。

诸多汽车生产厂商和品牌经销商4S店也都在此”生死攸关“的关键时刻加强了各种各样的创新尝试和变化。

不得不说原来一直在相对“舒适区”的4S店，依靠资源优势的商业模式现在遇到了发展瓶颈。

很多4S店往往在拐点时期精力更多的放在了“新增”而忽略了“存量”价值的深度开发和细节挖潜。

中国目前的4S店有大大小小3万多家，如何实现在“后浪时代“的求存图强，传统行业原来的理解和方法也许效果越来越有限，要升级，该怎么办？

近期，在中国汽车生产厂商的第29届二手车联席会网络会议上，汽车之家二手车事业部总经理栾晓锐为我们展示了很多“数据宝藏”，给行业未来的发展，提出了很多互联网和大数据精准运营的思路和方法。

会议上展示的“三源六度全场景”介绍了汽车之家的新车成交数据、二手车C2B2C的各环节数据、二手车拍卖数据等基础资源以及打通整个新旧车流通产业链的各类数字化产品，形成了覆盖六大类维度的全场景数据。

这次分享是目前我见过来自于互联网行业分析二手车业务很接地气的一次了，所以在经过授权许可后，我们进行了专业的内容交流和部分高价值数据披露，希望对大家有所启发。

如何通过大数据帮助我们厂商和经销商集团提升置换率实现新车的稳定增长以及专业规模化的开展二手车批发和品牌认证零售业务。

1、汽车之家整个数据的来源和应用。

汽车之家的数据价值大的方面看有三个主要维度的价值：

第一是我们是全网数据场景维度最全的一个公司，包括最全的新车交易数据和二手车交易数据；

第二是数据有三个最真实：真车源，真车价，真车况；

第三之家的数据打通了C2B,B2B和B2C整个二手车上下游的产业链。

汽车之家每年有数百万的成交数据，对于二手车来讲，我们二手车发布的数据，买车和卖车的客户至少是千万级之上的数据线索，同时与天天拍的合作，汽车之家累计拥有百万级的二手车拍卖交易更为真实准确的数据。

其实，这几年很多人总拿美国和其他成熟汽车市场来和中国比较，但是在某些方面我们必须看到中国的自身特点和行业真实情况。

对比美国和中国二手车的数据其实有很大的一个区别，就是美国的二手车的价格是相对平稳的。

上百年的汽车行业发展，美国新车的价格比较稳定，各种价格变化调整是有一定规律可循的，各种商业业态也是边界规则清晰。

但是，中国汽车行业有很大的不同，发展快，潜力大，变化快，二手车的价格和新车的价格是联动的，并且这一联动性

由于新车价格波动非常大，那么对于二手车的价格影响也是很大的。

2、生产厂家和汽车经销商应该重点关注的六个数据维度。

汽车之家的新车成交数据、二手车的C2B2C的各环节发布数据，以及二手车拍卖数据这三个大的数据源来说，我们其实可以从六个维度来专业化深度分析。

汽车品牌厂商和经销商4S店更够了解到更多的真实情况，实现数据精准运营和决策，实现开源节流高效率，这是未来的进化方向。

第一个，置换的行为数据。

其实从今年开始，大家可能也意识到了，新车尤其是在一二线和限购城市更为明显，新车销售量50%以上都是由二手车置换来驱动的，所以说置换的行为数据对我们厂商来说也是越来越重要。

第二，现在市场行情数据。

汽车之家拥有更多的车辆交易和流通的数据，比如说二手车的迁入和迁出的规律以及成交地；还有从保值率分析成交数据影响决策因素的角度；真实的用车成本数据；还有车辆残值的数据等。

最后用车成本数据里边我们其实是可以按照车辆的使用成本来拆分到给客户买车的时候，提供一个价格的参考。

举个例子：一汽大众迈腾置换数据的部分分析样本

样本示例，一汽大众大众迈腾（对外发布数据有部分调整）

什么人会买新迈腾呢？

从数据表现看，说明一汽大众本品牌的品牌知名度高，用户信任度好，同品置换率比例高，深挖多层原因我们还会看到，由于一汽大众相对同品竞争车型，新车价格相对稳定，使用成本中等偏下，使用周期故障率低等等多维度分析。

迈腾客户卖了车换什么车呢？

从迈腾现有客户置换升级的角度来看，迈腾的车主用户选新车的时候有12%左右都选择了奥迪这个品牌，德系BBA占比高，同时各车龄阶段和使用者不同，置换的行为和倾向性也有明显的不同。

掌握了这些数据的汽车厂家和经销商集团就会更加精准清晰的设计营销策略和服务方案，比如集团内一汽大众店，自己的同级别或者次级别品牌客户置换的推荐就不用“大海捞针”而是“定向垂钓”了！

同时针对即将升级“离开”我们的老客户提供更好的对接服务，比如卖了迈腾换奥迪的客户，我们是否提前推荐给集团内的奥迪店？奥迪店推荐新车？或者性价比更好的认证二手车？

或者说我们推荐大众系列的升级产品？当然，有些品牌升级到头了也无法满足客户的品牌升级，那我们应该做好这台本品二手车的收购和零售，让下一任本品客户买我们的认证二手车，继续实现车辆生命周期的服务。

更为专业的角度看，如果进行大众迈腾置换数据的深度分析，包括在售二手车的车龄，约定条件下平均零售价格，二手车波动价格范围，平均库存周转时间等细分数据，我们就能进一步提升店内的置换率、置换利润、周转效率乃至整体盈利能力的针对性分析，实现持续优化的数字化决策模型，而不是头疼医头脚痛医脚的仅凭经验和个别人的超强能力发挥。

汽车之家二手车在线的真实车源在百万量级，目前覆盖全网全国200个以上的重点城市，几乎每个品牌和类型的细分车型库存车辆的信息，这个信息对我们收购二手车进行定价和销售的时候二手车标价是非常重要的一个信息来源。

真实数据信息和一定规模量级的数据量才能构成最贴近现实的价格分析。

我们再看一个宝马3系的置换来源，从宝马3系的数据我们可以看到，其实宝马3系在升级的时候，超过10%的3系的客户还是会选择宝马5系。

总体上来看，宝马的本品牌置换的置换率和用户的本品意向性还是非常高的，品牌忠诚度也非常高。

从宝马3系的置换来源车型的角度我们也是从4个维度，车龄、零售价、价格的范围、周转率还有库存，这几个维度进行分析。这样也可以给我们厂商制定相应的置换政策，比如说补贴，提供一个很好的数据的来源。

第三，保值率分析报告。

汽车的保值率正在成为用户购买新车决策的重要因素之一，毕竟每一个品牌和车型的保值率是对其历史表现和长期发展的“照妖镜”，正所谓路遥知马力日久见人心，汽车的品牌和车型也是如此。

消费者在首次购车消费后，越来越专业，对于保值率的认识和汽车的认知也逐渐理性和客观，所以在二次升级和日后的逐步换车过程中，保值率的分析尤为重要。

我们不能仅仅提供拍卖和现在的保值率，更应该更加专业科学的进行残值的预测和新车定价的建议等更为专业垂直的分析。

第四，置换数据报告。

置换是未来新车销售的主要工作，新旧车一体化也是4S店发展的必然阶段，什么人什么车来置换？我们的在用客户会什么时间段，什么情况下，想要置换升级什么车？我们是否应该未雨绸缪早做准备？还是临时抱佛脚，狗熊掰棒子呢？

我相信专业的置换数据分析，和本品竞品的对比分析，能够让厂家和4S店经销商更加“聪明”的“事半功倍”实现发展，而不是人海战术的疲兵策略。

做到拿数据说话，准确分析问题，决策更合理，执行更到位，用户满意度提升，品牌市场占有率提高。

第五，数据分析和决策支持。

中国的汽车流通行业在长期发展过程中，资源运营和顺势发展的惯性形成了很多从业者的“舒适区”，尤其是二手车实际零售过程中，长时间的经验主义和凭感觉越来越难，但是很多新生代的二手车年轻企业家越做越好。

因为这些从业者从根本上理解大数据的优势和分析方法，汽车之家二手车的服务后台SAAS系统车智赢在不断的迭代升级，满足从业者的各种数据进化需求。

比如经营者在采购、定价、整备、展示、销售各类过程中，包括还有厂家和4S店的各种独立特殊条件，都能实现数据比较。

比如采购均价、库存供需、平均周期、关注数量、区域差异、置换趋势，流通热点等等，这些对于规模化的厂家和4S店集团尤为重要。

厂家应该在什么阶段制定什么样的置换政策？什么样的品牌认证二手车零售政策？经销商集团应该哪类车源批发？哪些零售？指标如何制定？竞争对手的投资回报率是多少？二手车经营者该如何调整库存结构？如何清理库存？如何精准营销？等等。

第六，用户用车成本报告。

对于日益成熟的汽车消费用户，2003年到2018年的十五年，是没有车买车的快速发展期，而2019年开始，超过2亿的保有量基盘更多的汽车消费要来自于有车换车的客户群体。

大家对于汽车，以前的要求是好看，大牌儿，有面儿，以后随着消费变化，更多的人会考虑成本和理智，即使表面不说，但是在行为决策中的比重的确是在增加。

比如说对雷克萨斯，根据历史表现和数据规律，我们可以预测雷克萨斯未来三年二手车价格的一个走势，同时还会有不同地区价格的参考变化标准，综合了保值率、市场热度诸多因素，这就更加专业化和精细化。

为什么雷克萨斯二手车，北京的二手车零售价格，广东部分地区都可以收购，相差6-12%的价格？那么这些二手车应该如何流通？实际该怎么操作呢？

3、2020年后从数据变化看到的一些建议

没车买车的首次购车用户的比例在下降

有车换车的置换频率和意愿有所降低

有车增购小幅增长，二手车选择比例提升

担心汽车价格波动，用户持币观望情况增加

用户购车前在互联网的浏览和关注行为明显提高

用户受到互联网资讯的决策影响加大，行为多样性增加

用户置换和购买新车以及二手车的对比选择要求增加

用户对于汽车使用成本和再次出售的价格敏感度提升

面对激烈竞争，汽车流通行业，不论是新车还是二手车，不论是厂家，集团还是夫妻老婆店，乃至从业的每一个人，精准数据运营思维是我们今后生存发展的必须能力，不论是凶猛的后浪，还是骄傲的前浪，拍脑袋凭经验差不多的时代，再见了！

分享人简介：栾晓锐，目前任汽车之家二手车总经理，毕业于美国常春藤联盟达特茅斯大学Tuck商学院（全美Top 10 MBA），上海交通大学热力发动机专业学士及硕士学位，美国德克萨斯大学电子工程硕士学位。

曾担任美国最大二手车互联网估值平台Kelley Blue Book产品经理，2014年回国创立中国第一家二手车B2C电商平台车101，首创二手车O2O及汽车金融超市模式并曾担任CEO。游戏网