互联网颠覆传统4S模式?这或许又是一个笑话




  前几天和朋友交流,谈到汽车保养的问题,我注意到一个现象,现在国内已经出现了一些成熟互联网平台,可以有效实现消费者与4S的对接,让消费者体验到更实惠、更方便的保养维修服务,比如途虎、乐车邦和车享家。基于这种趋势,不少业界人士认为,“未来互联网将彻底颠覆传统4S模式”。

  对于这样的观点,我一般是一笑置之。说实话,传统4S模式发展到今天,已经相当成熟,且不说互联网平台很难在经验层面胜过4S店,就算把所有用户都从线下倒到线上,又能如何?对于汽车保养维修这种技术含量相对较高的工作,仍然要寄托大量遍布线下的4S店、汽修站来解决,在这种情况下,你所扮演的依然是可有可无的鸡肋角色而已。

  但即便如此,依然有不少的创业者涌入该领域,不少投资者也大胆的往里面砸钱,这又是为何?

  一,大多数人只是在复制美团和滴滴的模式

  假设我们把消费者视为C端,把4S店和汽车厂商视为B端,那么上述平台所扮演的角色,就是通过互联网将C端与B端链接在一起。这样一来,该模式就有成功案例可供参考,因为我们所熟知的美团和滴滴两大独角兽已经将这种模式发扬光大。

  对美团和滴滴进行分析,我们不难看出,在牢牢把控C与B之间的渠道优势后,两巨头将拥有一定的“话语权”,并从中提取一定的佣金。而且,随着交易规模越来越大,所提佣金越来越多,扭亏为盈是迟早的事情。

  在这种情况下,我敢说那些打着颠覆4S店旗号的平台也是这么想的,如果我能成为汽车行业的美团或者滴滴,要提多少佣金还不是我说了算?4S店和汽车厂商还不“俯首称臣”?

  这么一想,你觉得这个模式还真有点看头。但我却要吹一股冷风。

  二,买车修车和吃饭打车是一回事儿吗?

  简单问各位一句,买车修车和吃饭打车是一回事儿吗?从消费成本、消费心理的角度来讲,你会不会将两者一视同仁?

  说白了,买车修车都不是小事儿,尤其是买车,一般消费者在买车前,都要通过网络对比、到店咨询、试乘试驾等方式全面了解,再行定夺。修车相对轻松一些,但也不容马虎。相反,吃个外卖、打个车我还真不用那么讲究。

  在这种情况下,我们能轻松的接受网络打车,但是却很难接受网络买车。

  从理论的角度上分析,打车和订餐都属于轻资产的服务模式,买个坨坨车,开个苍蝇馆子就可以上平台接单了。但是汽车服务还真没那么轻松,不仅需要庞大的资金作为后盾,你还必须具备相关的技术水平,所以行业规模的扩张不能寄托于简单的复制。

  在重资产的服务模式之下,无论是汽车厂商还是4S店,对互联网的依赖都相对小很多。说白了,我不通过互联网渠道也能获得大量的客户,只要我销售模式得当、服务水平过硬。

  实际上这一点也备受消费者的认同。就拿这维修保养来说,网上买机油确实便宜,但品质是否过硬很难说,无论是专业媒体还是汽车论坛,都曾出现过大量因假机油导致汽车发动机受损的事件,所以,很多人还是选择去4S点,价格虽然高点,但放心。

  从这个角度上讲,价格战对汽车行业来说,局限性还是很大的。

  三,投资者应该怎么看?是否值得冒险?

  有关汽车服务和互联网嫁接,我还想到之前的一票洗车APP,估计到现在,也倒得差不多了,投资者也基本是血本无归。而至于本文所阐述的这种模式,我觉得,虽然有一定的前景,但要想成为真正的独角兽,恐怕有不小的难度。

  首当其冲的就是经营模式的问题。这种模式本身也可以走轻资产和重资产两种路线。所谓轻资产,即平台只提供资讯服务、对接服务,然后收取部分佣金,整个服务内容的执行,仍然用传统方法来解决,其优势是成本低,风险小,平台只需要与4S店、汽修站签约就行,缺点是商业模式相对单一,而且核心竞争力欠缺。

  重资产则有所不同,除提供基本的资讯服务、对接服务外,平台还可自行采购各种配件、材料进行销售,并自建仓储物流,甚至培养自己的服务团队。这种模式优势在于对汽车行业渗透率较高,商业模式较为多元化,缺点是投资大、风险大,且扩张速度较慢。

  其次是商业模式的问题。我担心一点,就是当汽车服务进行全面互联网化之后,会不会导致价格战加剧?说实话,现在已经有不少4S店调低了服务价格,说明服务环节的客单价正在降低,在这种情况下,如果这类平台还要从中提取大量佣金的话,恐怕消费者和4S店都不会同意。

  简单来说,如何对接买家和卖家的平台,如果要从双方获取利益,那就势必要考虑到双方是否能承受的问题,如果严重影响双方的利益,自己所构建的竞争壁垒也将不堪一击。这一点,请参考最近的网约车大战。所以,投资者如果要介入这一领域,真要仔细掂量掂量。

  另外我注意到一个问题,就是腾讯和阿里两大巨头也在积极布局汽车销售服务市场,但这两大巨头并不差钱,所以他们有足够的耐心,而且,他们的态度更像是基于自己的产品去优化汽车行业的运行,而并非颠覆传统4S模式。(文/王易见 QQ:543415188,微信:543415188)   


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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