汽车互联网生态圈从数据协同开始,终将实现共同繁荣
早期的智能设备主攻数据的解释,即把传感器、ECU 中得到的数据转化为人可以直接解读的语言,由此形成的车辆实时或定期检测成为了大多数前后装车机或 OBD 设备的基础功能。但该功能的应用局限较大,例如出现故障或者事故的条件下。
数据的解释进化为数据的分析,UBI 模式的兴起可以视为在原有数据解码的基础上的一个升级,随着车身传感器的不断增加,数据精度及范围扩大,类似行车轨迹、用车习惯等相关记录的硬件已经出现在市场中,从这些数据中挖掘商业价值就成为目前有待挖掘的宝藏。而数据挖掘,原本就是互联网企业的领域,具备先天优势。
数据协同与服务将更进一步,随着数据分析的发展,车辆使用者的行为可以被跟踪和分析,然后再结合互联网企业的其他家用或商用服务,可以形成一个数据共享,在不同场景下为用 户提供真正“智能”的服务。例如 OBD 设备的领头羊 Automatic,在常见的 OBD 功能基础上增加了IFTTT 功能。IFTTT 是“i fthis then that”的缩写,利用各网站的开放 API,可以让不同的行为引发连锁反应,例如 Automatic 与 NEST 链接后,可以实现如果车主开车,家中空调、电灯自动关闭,与智能门锁关联后实现门自动上锁。随着未来数据预测的进一步挖掘,例如在车行驶到离家 30 分钟的时候自动开启空调、预热洗澡水等功能都可以逐渐实现,进而形成真正的智能互联。而这些,又一次进入了互联网企业的传统领域。
以 UBI 为 例,免费硬件实现保险公司与客户双赢。在目前利用 OBD 的商业模式中,UBI(Usage Based Insurance)是最被寄予厚望的。传统的车险以车价为计费基准,并不考虑汽车实际使用情况,仅在每年续费时根据上一年事故情况给予一定折扣,而 UBI 模式则由保险公司提供免费硬件,通过 OBD 数据和自带的 G-Sensor 记录驾驶员的行驶习惯,保险公司再依据这个习惯进行合理的定价,消费者可以获得理论上更合理的保险定价。同时,因为驾驶者知晓驾驶习惯将影响保险成本而减少危险驾驶习惯,保险公司出险率得到下降。
UBI 最早起源于 10 年前通用汽车保险公司与 Progressive 保险的合作,他们推出了一款以 行驶距离为定价依据的保险产品,并提供了道路援助、失窃追踪等附加服务。根据美国保险监督官协会(NAIC)2014 年 5 月的调查,UBI模式已在全美 47 个州中的 42 个全面铺开,在23 个州中有 5 家以上保险公司可以提供 UBI 模式的保险,协会援引 SMA Research 的数据,到 2020 年,大约 36%的车险将采用UBI 模式。国内,UBI 模式也逐渐铺开,包括中国人寿财险等公司开始进入这块新的业务领域,但也才刚刚起步。
“ 刺激代步需求”取代“解决代步需求”,互联网企业占据战略优势。互联网企业早已熟悉这一套“羊毛出在猪身上”的游戏规则。因此尽量将客户绑定在自己的生态圈中成为互联网企业竞争的重点。从早期的浏览器、邮箱服务发展至今,互联网企业的业务覆盖范围早已不再局限于单一领域。国内 BAT 巨头均已在多行业进行了多方面的布局,以腾讯和阿里为例,经过近几年大规模的横向并购,已在多方面进入汽车相关的服务领域:
1) LBS 服务:地图和导航应用是汽车大屏中最为常用的功能之一,互联网企业在客户使用导航服务的同时能够获取客户兴趣点的数据,再结合布局的线下商城实现协同效应; 2) 浏览器、视频:在线娱乐、咨询,同样是客户使用最多的功能,而内容提供方大多数为互联网企业; 3) 第三方支付:汽车使用中涉及到资金使用非常频繁,随着支付宝、微信等功能日益强大,互联网企业切入汽车相关支付业务的可能性极高; 4) 线下商城:购物休闲是代步需求产生的最重要原因之一,通过与下线商城的协同,可以做到引导代步需求的产生
在可以预见的将来,互联网企业造车的发展很可能延续互联网企业硬件模式:消费者能够获得极高性价比的汽车,新能源汽车和汽车电子企业受益于销量的暴增。互联网企业则通过硬件绑定了大量的用户以及与车相关的入口,再结合本身广泛的业务布局,通过刺激用车需求,例如指定修理和保养等后市场企业,引导 O2O 的休闲、旅游目的地,指导停车场所和消费场所等等方式,将用户流量变现 ,通过“刺激用车需求”,绕过了“解决用车需求”这一传统汽车厂商优势领域,从战略高度上占据先天优势。
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