【互联网】汽车后市场网站的两个美国典型

本文对比分析了美国两家典型汽车后市场网站Repairpal和AutoMD的商业模式,探讨了它们如何解决车主关心的服务估价、寻找店铺和维修指南等问题,并讨论了这些模式在中国市场的适用性。

【互联网】汽车后市场网站的两个美国典型


  服务估价、寻找店铺和维修指南服务分别解决车主的三个基本问题:公平价格、合适的位置和专业知识。任何打算在汽车后市场用用互联网工具创业的都必须解决这三个基本问题

汽车后市场网站的两个美国典型 三联

  庞大的汽车后市场

  目前美国车主一年用于维修保养的费用大约是2000亿美元,中国汽车后市场的规模大约是5000亿元人民币,美国大约是中国的2.6倍,这略高于与中美汽车保有量的比例(2.4倍),这说明两个问题,其一美国老旧车型比例高于中国,这导致其单车维修保养花费可能更多。其二,由于保有量与维修保养费用两国基本成正比,这说明就单车养车费用看,中美差别不大。美国零件便宜工时贵,中国相反,但显然在向美国模式靠拢。

  如果我们假设中美在汽车后市场方面会最终趋同,按照有关机构的预测,未来5-10年中国汽车后市场会达到美国的规模。那么今天开始用互联网思维解决后市场供需问题是正逢其时。考虑到我们的互联网都借鉴的是美国模式,汽车后市场当然不应该例外。

  美国的汽车市场发展了100多年,但汽车后市场脏乱差的问题也没根本解决。2007年诞生的Repairpal和2010年诞生的AutoMD正是为了解决这个问题而出现的。从后市场消费者教育的角度看,美国的汽车维修行业协会也有一个挺有名的网站叫Be Car Care Aware,这个网站主要干的是消费者教育工作,但要赚钱,我认为主要还是要分析Repairpal和AutoMD的商业模式。

  Repairpal(淘宝模式)、AutoMD(威客模式)

  Repairpal 走的是淘宝模式,它宣称自己是不隶属于任何汽车厂商、经销商的机构,由不满汽车后市场杂乱差的汽车使用者创立,目的是要解决汽车维修保养的信息不对称问题。它像淘宝那样,找来大量店铺,建立了神秘的工时价格数据库,车主可以像在淘宝上搜索商品那样搜索服务价格,然后根据店铺评价选择需要的店铺。

  AutoMD 走的是威客模式,或者说是最近的“我要我有”模式,它引导车主提出自己的需求,然后本地店铺报价,车主选择报价并接洽经销商提供服务,服务完毕后车主上线点评服务可以从网站获得现金补贴。AutoMD宣称自己有40万家店铺资源,除了专业服务,也为车主提供DIY服务,甚至制作大量用车养车的视频进行消费者教育。

  无论Repairpal还是AutoMD,它们都提供3项基本服务:服务估价、寻找店铺和维修指南。分别解决了车主的三个基本问题:公平价格、合适的位置和专业知识。任何打算在汽车后市场领域用互联网工具创业的都必须解决这三个基本问题,服务才真正具有价值。

  中国公司很难简单模仿

  从投资难度看,AutoMD显然更有优势,它不仅能够提供Repairpal的所有服务,还制作了专业的故障诊断工具,这让车主或者DIY爱好者能够自己初步判断车辆问题,在查询了价格之后再决定是选择某家店铺还是自己动手解决问题。此外,就消费者教育来看,AutoMD有专门的内容制作团队,宣称有10万条维修保养指南,包括各类视频内容,这恐怕是其他竞争对手很难复制的内容优势。当然,在中国除了《汽车与驾驶维修》杂志的有专职编辑在生产这类内容,其他媒体或者机构恐怕很难有足够的专业能力去复制这个资源。考虑到国内的版权保护现状,没有投资人的介入,这类资源恐怕一时半会不会有让你愿意生产。

  就未来趋势看,这两种模式各有利弊,它们要吃的都是价格敏感性用户,在国内这类用户的钱非常难赚。相对而言,美国的后市场授权经销商和连锁服务网络的服务价格差距没有那么大,至少配件价格差别没有那么大,即使价格敏感型消费者也仍然让店铺有利可图。但国内则未必,价格敏感型用户期望的价格总是逼近配件价格,完全不考虑人工费的问题,这可能让一线城市的店铺连房租钱都赚不回来。在这种情况下,我不太相信简单模仿Repairpal或者AutoMD能在中国成功,更何况要获得这两个网站的资源本身句不是简单的事情。

  我前几天提到的爱车无忧靠灰色途径获得了配件报价数据库,这有点像Repairpal初期获得的资源,但和距离成功还有距离——公平价格不能只是一个来源,4S、连锁店、路边店必须有三种价格。在此基础上得解决大量修理厂“脱网”的问题,一个主要由蓝领构成的群体要形成互联网思维并不容易。最后是消费者教育。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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