二手车|如何让数据赋能4S经销商二手车业务?
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中国汽车产业变革的当下 , 汽车已不仅仅是交通工具 , 逐渐演变成为人、车、生活的智能终端 。 随着“碳中和”国家战略的推出 , 汽车市场未来将大量析出传统燃油车 。 提速中国二手车的发展 , 未来10年将成为红利期 。
在刚刚结束的2021中国汽车经销商大会上 , 凯达研究院发布的领跑者集团单店对比美国同行数据中 , 中国汽车经销商二手车销量相比新车销量比例为18% , 美国几乎达到了95%的水平 。
此外 , 美国数据化二手车平台正在崛起 , 市值远超传统巨头 , 数据驱动为二手车行业带来无限可能和革新 , 也为中国4S经销商树立了新的标的 。
实际上 , 国内汽车经销商也早已认识到二手车业务的重要性 , 做好二手车业务是国内经销商集团完善利润体系不可或缺的一部分 。
是主动拥抱数据 , 还是被数据推动?
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车易拍联合创始人/CMO 蔡旭
车易拍联合创始人、CMO蔡旭在本次经销商大会的演讲中指出 , 在最近的10年 , 互联网的发展使得数据在改变人们生活的同时 , 也给多个行业带来了巨大的改变 。
随着近两年互联网开始进入“下半场” , 也就是进入产业互联网 , 其带来的改变有目共睹 。
产业互联网依托于互联网的技术和生态 , 对于诸如汽车这样垂直的产业势必会带来相应的改变 , 这种改变不是颠覆式的变革 , 它只是让原有的业态、生态跟互联网技术结合得更紧密 , 让效率得到提高 。
产业互联网不仅是在中国 , 在北美市场也方兴未艾 。
以美国为例 , 美国汽车市场虽然成熟 , 但是互联网的兴起并不比中国早 , 在整个汽车互联网全球化布局之时 , 美国势必受到影响 。
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从美国两家二手车企业Carmax和Carvana的对比中我们可见 , 尽管Carvana的营收一直低于Carmax , 但从2019年开始 , Carvana市值迅速增加 , 目前已经突破400亿美元 , 远超Carmax 。
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在美国成熟的二手车拍卖公司KAR和互联网拍卖平台ACV的对比中同样出现类似情形 。 作为新兴公司 , ACV的营收低于KAR , 但其市值在2019年之后开始反超KAR 。
由此可见 , 从资本角度看 , 由数据来驱动的业务 , 它未来的前途非常光明 , 而且其增长是快速的 , 潜力无限 。
放眼美国市场 , 以2019年为例 , 美国市场交付到消费者手中1671万台新车和4081万台二手车 。 对比之下 , 2019年中国的二手车交易量为1492万辆 。
从中美二手车对比来看 , 中国的二手车年交易量大概是新车年交易量的一半 。 从上个世纪从80年代开始 , 美国二手车交易量就是新车交易量的2.5~3倍 。 可以看到未来中国二手车有4~6倍的增长空间 , 发展空间巨大 。
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数据来源:中国数据来源经销商生存状况调查 , 美国数据来源2020年美国百强经销商经营数据及2019年NADA报告
从利润结构看 , 相关数据显示 , 在授权经销商中 , 美国二手车利润占比达13.7% , 高于新车的9.9%的利润贡献度;而中国经销商二手车利润占比仅有2.2% , 低于新车3.4%的利润贡献度 。
可以说 , 在二手车行业 , 美国市场为中国市场树立了很好的标杆 。 二手车势必是中国经销商未来收入和利润的重要板块 。 从组织架构上 , 二手车也应当作为独立的利润中心 , 而不是附庸在新车的业务上 。
在产业互联网和数字化应用迅速发展的今天 , 汽车经销商应该主动拥抱数据带来的变化 , 加速企业数字化进程 , 提高车辆置换率 , 加速处置效率 , 才能成为这一轮变革中的胜出者 。
经销商要用行业数据分析来支撑决策
【二手车|如何让数据赋能4S经销商二手车业务?】对于国内汽车经销商集团来说 , 在汽车产业变革的背景下 , 车辆换购量正在快速增长 , 无论是二手车批发还是零售 , 都是经销商未来必须重视的业务点 。
对于国内的汽车经销商集团来说 , 在之前很长一段时期 , 二手车业务都以批发为主 。 据美国NADA发布的2019年汽车授权经销商经营状况报告显示 , 美国百强经销商集团二手车零售与批售的占比分别为71.6%和28.4% , 零售业务是批售的2.5倍 。
在蔡旭看来 , 经销商想要做零售 , 就要把置换高地抢下来 , 因为这是零售的来源之一 。 目前 , 国内经销商的整体置换量和二手车零售占比都不高 , 做得较好的占比可达到15%~20% 。 因换购升级和地域特点等因素影响 , 很多置换下来的二手车并不适合在本地做零售 , 需要转到外地 。
另外 , 随着燃油车的加速折旧和库存周期变短 , 会有越来越多的质量好的、年限相对较短的车辆进入市场 , 而这些车辆的处置效率 , 成为经销商在这场变革中攫取红利的基础 。
如果处置效率提不上去 , 就预示着经销商在竞争之中处于不利的条件 。 在同一地区二手车价格差距并不大的情况下 , 能够为消费者提供完整方案和良好服务体验的经销商势必更具竞争优势 。
用蔡旭的话说 , 4S经销商做二手车业务 , 实际就是如何来运用数据和AI跑赢同行 。 这也是经销商成为头部企业的一个基础选择 。 特别是4S经销商决策者在制定二手车战略的时候 , 要有一个完整的思考体系和思考模型 。
以中升集团为例 , 2020年该集团二手车交易量达到107,075台 , 同比增长50.0% 。 该集团新车销量同比上年的增幅为20.8% , 二手车的增幅远大于新车 。
一些投资者认为二手车做到这样大的增幅确实比较难 。 对置换率来说 , 同地区的经销商认为6%~8%的置换率很正常 , 但对比行业数据 , 实际情况非如此 。
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以郑州市为例 , 2019年新车销量达到了49万台 , 二手车析出量为18万台 , 置换率达到38% , 其中超过13万台二手车迁出 , 外迁率达到71% , 另外5万多台车在本地消化 。
这首先表明 , 当地的二手车被价格高的地区吸引走了 , 经销商在做处置的时候 , 卖给远端的车商收益会更高 。
第二 , 这也预示着在当地 , 经销商如果想做零售 , 只来源于店面的置换是不够的 , 2019年郑州市二手车迁入量为2.8万台 , 这是因为省会城市的集中效应 , 其他县市卖得不太好的中高端车可能都会被吸附到省会城市 。
在蔡旭看来 , 对经销商决策者来说 , 很多一线业务员的反馈并不能反映出当地市场的整体数据情况 , 如果经销商的认知受限于其自身的水平 , 再把这样的水平作为行业的平均标准来看待 , 决策者可能就会误判 , 业务战略就会出现偏差 , 在未来竞争中很可能已处于弱势 。
因此 , 决策者不仅要洞察商业环境 , 还要改变思维模型 , 不能拍脑门凭感觉制定业务策略 , 而是要通过城市的行业数据分析来支撑决策 , 从而制定精准周密的战略目标和执行动作 。
数据如何服务并赋能经销商?
用数据驱动业务 , 实现的就是绩效标准 。 经销商的二手车业务绝不仅限于置换 , 还要涉及前端的批发及后面的零售 , 毫无疑问 , 零售带来的利润更大 。
按照目前的市场体量 , 中国汽车保有量已经超过2.8亿辆 , 其中低端消费者远大于高端消费者 , 二手车的需求也一定远大于新车 。 在蔡旭看来 , 目前中国二手车大多数都通过独立车商来交易的 , 是经销商集团没有这个能力吗?当然是否定的 , 很多经销商把新车销售做好了 , 但是二手车置换却没有做好 , 这其中一定是激励、考核或绩效出了问题 。
另外 , 对于店面分布很广的经销商集团 , 也需要把资源共享起来 , 线下的场地是有限的 , 但线上的资源是无限的 , 可以共同呈现给消费者 , 让资源做多次转化 。
还有就是平台的外采 , 经销商集团如果不做外采 , 就很难开展零售 。 因为置换来的车辆跟所在城市的零售需求匹配度通常不高 , 一般在15%左右 。 也就是说 , 大部分车源需要靠外采来实现 。
用蔡旭的话说 , 构建全场景的二手车业务 , 从车源收购到库存及销售管理 , 再到包含自有渠道和车易拍第三方渠道的批售和4S店面、线上直播、交易市场以及线下店头的零售的全路通销售 , 这些实际上都是在系统上的数据决策和数据呈现 , 经销商利用数据体系来关注用户的生命周期 , 从而实现持续运营 。
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因此 , 数字化的二车业务全流程就是要构建数字化体系 , 包括在线管理、智能营销 , 评估检测和运营辅导 , 通过超级二手车管理系统全面赋能经销商集团的批售和零售业务 , 提高经销商的处置能力 , 反哺收购能力 , 让经销商收更多的车 , 卖更好的价 , 给经销商二手车业务带来翻天覆地的变化 。
对4S经销商来说 , 无论是新车还是二手车 , 有很多特征都可以通过数据发现 , 通过数字化业务全流程 , 做大入口 , 做优出口 , 引入全链路数字化业务案例 , 提升从收购到批售再到零售的业务指标 , 让经销商成为二手车红利的掘金者 。
“希望在数据驱动之下 , 我们能够助力经销商 , 让他们成为行业的领跑者 。 ”蔡旭总结道 。
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