受益于萬物互聯(lián)時代的信息爆發(fā)，傳感器的融合以及由大量傳感器帶來的數據運算和處理，物理世界被前所未有地映射到虛擬網絡中。

隨著互聯(lián)網巨頭在物聯(lián)網領域樂此不疲地圍繞自動駕駛技術、智能汽車圈地跑馬，作為物聯(lián)網概念的一隅，車聯(lián)網日漸成為信息化時代汽車領域的必爭之地。

盡管作為車聯(lián)網產業(yè)鏈的核心，車企在有效整合各方資源以及數據回收利用方面有著得天獨厚的優(yōu)勢，但是，在這個信息碎片化時代，車企對精準掌握目標客戶信息仍舊存在緊迫感。

面對汽車領域技術的日新月異與傳統(tǒng)業(yè)務成本壓力的與日俱增，車企急需在車聯(lián)網新技術研發(fā)與尋找新的盈利點等方面獲得突破，以應對日趨激烈的行業(yè)競爭。

車聯(lián)網數據從獲取到分析到決策再到預測這一全生命周期，對大多數車企而言，其價值尚未得到足夠的重視。 

數據是所有車聯(lián)網分析的核心和源動力，大數據和云計算是車聯(lián)網不可忽視的力量，而數據集市則是車聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)的基礎，一切基于車聯(lián)網數據的分析服務都離不開數據集市奠定的基礎。

車聯(lián)網分析集市基于大數據分析組件（Hadoop，Spark，Storm和Kudu等）搭建完善，主要由車主生命周期標簽數據、車輛生命周期標簽數據和應用APP（例如：高德地圖使用數據）數據構成。

車聯(lián)網分析集市的搭建，將有利于后期快速抽取、處理和使用360度全方位的車聯(lián)數據，進行有針對性的大數據分析。

我們可以通過客戶流失分析以及二手車估值和預測這兩個具體應用情景，看看車聯(lián)網數據分析在汽車精準營銷方面可以做哪些探索。 

首先，通過車聯(lián)網集市存儲的車主、車輛和應用APP的歷史和當前數據，可解析出車主的地理軌跡和行為軌跡。 地理軌跡可直觀地反映出車主的駕駛路線和常去地點，從而有利于有效推測車主的行為軌跡

其次，通過汽車的地理軌跡數據，可解析出車主的維修保養(yǎng)行為，例如：維保的類型、地點和頻次等信息。 

通過以上車主行為軌跡以及維修保養(yǎng)行為數據，借助機器學習和深度學習算法搭建客戶流失預測模型，可推測出該車主客戶是否會在未來流失。

基于模型以及車聯(lián)網數據分析，可對流失客戶建立人群畫像，通過分析得出流失客戶群的屬性特征，從而有助于根據流失原因實施預防或挽回的營銷策略。

更有意思的是，一旦成功探索出客戶流失事件背后隱藏的規(guī)律和模式，便可有效地預測該客戶未來可能會發(fā)生的行為。根據推測出的高概率行為結果，車企可高效準確地制定或調整營銷策略去預防、甚至挽回流失的車主用戶。 

歷經幾年沉浮，二手車市場已經在資本角逐和市場沉浮步伐中勢頭正猛。二手車行業(yè)的增長速度，加速了二手車出售行為以及估值預測的需求藍海出現。那么，車聯(lián)網對于二手車服務的迫切需求又將如何滿足？

首先，憑借車聯(lián)網技術，可快捷獲取汽車全生命周期的數據：車型各參數值、年款、市場價格、里程數、故障類型和發(fā)生頻次等。

通過數據分析準確勾勒出對應車主的基本畫像信息和地理/行為軌跡，進一步推測出此汽車做過的維修保養(yǎng)類型、級別和次數?；谝陨蠑祿暮侠矸治隹深A估出相應汽車的生命剩余價值。 

其次，通過對源數據和解析數據的分析，結合機器學習和深度學習分類算法，可搭建二手車買賣行為預測模型。

通過對車主以及車輛全方位的分析，便可推測出車主何時會有賣車行為，甚至可以解析出此次賣車的后續(xù)行為，即此次賣車是置換還是生活需要。根據這些車聯(lián)網數據分析結果，營銷人員可以在合適的時候，針對性地提供舊車倒賣指南或新車推薦服務。

以上兩類應用場景其實上只是車聯(lián)網眾多應用情景之一二。 

隨著中國車聯(lián)網市場的高速發(fā)展，智能交通管理、智能動態(tài)信息服務和車輛智能控制的一體化網絡也在不斷完善。

面對空前高漲的用戶體驗以及勢不可擋的消費升級，車聯(lián)網在助力車企實現人、車、路、網、物的有效互聯(lián)融合的同時，將更有利于打造智能化的共享出行和智慧出行的汽車生態(tài)圈。