汽车中低端品牌的互联网销售趋势

中国作为新兴市场,汽车4S店呈现奢华、大而全的特点。但因地域差异、难以满足多样需求及收费高,单一模式难持续。厂家为向三四线及欠发达地区扩张,调整布点政策,放宽入网条件或建卫星店,同时要保证服务水平。

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  中国是新兴市场。在经历了汽车发展的百年后,各跨国剧透纷纷来到中国,面对这样一个幅员辽阔、潜力无比巨大的市场。在长久耕耘的战略指引下,确立品牌的地位无疑是重中之重的工作。有这样的战略思考,选择4S店模式就是顺理成章的事情了。

  也正是由于有以上原因,中国的汽车4S店一上马,观致就呈现出国外所没有的特点,这些特点决定着产业格局,也深深影响着这些4S店未来的发展走向。这些特点归纳起来,无外乎五个字:奢华,大而全。
 
  以4S店为主体,多种商业模式并存。然而,正是中国4S店的这种特点,决定了它不可能长期是这种单一的模式发展状态。
 
  中国的地域辽阔、情况多样,城乡经济发展水平差异大,东、西部发展极度不均衡。单一的模式难以满足厂家市场扩张的需要。4S店这种大而全的服务平台,对于满足客户多样的专项需求,显得有些力不从心。
 
 
  高昂的投入带来高额的收费,使4S店成了“收费高”的代名词。客户在过了保固期(即汽车保修期,保养期)后,离开的意愿比较强烈。正是由于这三点原因,作为补充的其他模式才有了可能生存的土壤。
 
  (1)厂家的变通政策 为了能够向三、四线城市扩张,向欠发达地区扩张,很多厂家调整了4S店的布点政策。归纳起来无外乎两种方式:其一,放宽入网条件限制,允许“袖珍”4S店出现,如图所示。其二,鼓励围绕4S旗舰店建设多个1S卫星店,如图0-2所示。
 
  这种变通的政策起码在外在的表现形式上,观致3使4S店的模式有了一定的变化。厂家要做的是,尽管在硬件上有了一定的让步,但在服务水平、专业性方面不能打折扣。
 
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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