即使每天只使用几个小时,英特尔也发现联网车辆每天都会产生4 TB的数据!这很快就变成了一个庞大的数据量——为每年生产数百万辆汽车的原始设备制造商提供了zettabyte级的动力。但是收集和存储这些数据只会增加成本,除非对其进行整合、分析和货币化。机会是巨大的。我的基本算法建议,将这些数据货币化,从每年生产的1000万辆汽车和5年的道路上收集的每TB车辆数据值为1美分,每年可产生73亿美元。诀窍在于认识到这种价值,并利用它在当今市场上保持相关性和盈利能力。
随着汽车行业的快速转型,其核心的机电产品成为日益复杂的服务和产品拼图中的一部分,车辆数据正成为最重要的洞察来源之一。但是,如果它被收集起来并放在零碎的筒仓中,它很快就会成为一种成本,几乎没有什么价值。我们听说原始设备制造商已经删除了大量收集的数据,对其质量、有用性或价值不确定。但是与客户、服务和零部件数据以及从金融到制造业数据的一系列业务系统集成在一起,车辆数据是贯穿未来汽车原始设备制造商的数字线的一个重要部分。
完全集成的车辆数据支持新商业模式的三个基本方面,可以确保原始设备制造商在行业发展过程中保持主导地位。支持分析的预测性驾驶、连接解决方案和服务以及运输即服务都为原始设备制造商提供了成为首选移动服务提供商的路线。
未来的旅程更美好
将有关车辆状况、使用情况和位置的数据与车主和运营商的偏好和行为信息相结合的分析将支持新的服务,从而提高对品牌的相关性和忠诚度。这不是在车辆内以毫秒为单位的自动驾驶员辅助,而是使用长期数据来了解车辆的使用情况并预测下一步可能的使用情况。有了这些信息,原始设备制造商可以提供新的服务;预测性维护;个性化路线优化、地理围栏选项和新兴的“移动即服务”(MaaS)或“运输即服务”(TaaS)选项。
我喜欢的内容
了解使用哪些连接解决方案和服务,以及如何、由谁和何时创建新的收入机会和提高忠诚度。更好的应用程序、更精彩的内容和更个性化的移动体验都越来越受到驾驶员、乘客和其他利益相关者的重视。新的车内信息、娱乐甚至游戏机会正在出现,将这些与特定客户紧密匹配将为品牌参与创造明显的机会。使用车辆、客户和社会数据来创建基于行为的产品,例如在互联车辆的防盗和网络安全领域,集成数据将是关键的几个新兴发展领域之一。
车辆外
共享所有权或基于订阅的移动服务接入的未来对原始设备制造商及其品牌来说是一个挑战。随着世界从所有权模型转向MAA和TaaS模型,在多式联运系统中,对合作伙伴不断扩大和复杂的生态系统中的细粒度数据的需求将加剧。车辆数据的集成可以给他们带来巨大的优势。当与智能城市解决方案和客户数据相结合时,有关车辆位置、状态和性能的详细信息可以推动一系列移动服务从代驾和共享到停车和多式联运,因为最终用户不再拥有车辆。
共享和货币化对于智能城市计划在不久的将来可以顺利和商业化运作起到至关重要的作用。在各种情况下,将车辆数据与其他数据集混合对于理解和预测车辆的行为以及驾驶员和乘客的意图和要求都是至关重要的。将这些见解有效的与客户旅程、研发、制造和销售联系起来形成数字线索,创造良性的反馈循环,使汽车公司保持相关性,增加实体车辆的增值服务对消费者来说变得更加重要。
为了有效地部署这些新服务并获得利润,在许多新进入者迅速建立之前,汽车公司需要更好地了解客户如何使用其车辆和扩展服务。车辆数据在这方面起着核心作用,是其他人可能没有的数据集。大规模集成和分析对于定义哪些车辆数据对推动业务决策具有相关性和价值至关重要。从实验快速过渡到在生产中部署分析,并使用它们推动业务决策和行动,以提供快速的业务价值,这一点至关重要。
一旦整合,车辆数据就成为增加收入、品牌忠诚度和降低成本的重要驱动力。把它做对意味着它不再是“仅仅”车辆数据,而是关于人或货物在车辆上行驶到某地的信息。利用这一点来通知、管理和定制人员、移动服务和交通解决方案之间的交互,将巩固原始设备制造商在新的数据和分析支持的移动市场中的领导地位。
连续 20 年:被公认为数据分析领域的领导者
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