随着消费者个性需求通过互联网和大数据得到充分释放,汽车行业的大规模定制化(C2B)时代正在到来。为了帮助消费者摆脱传统模式下的痛点,中国车企要勇于突破边界,实践五大变革,重塑汽车消费体验。
汽车作为最复杂的消费品,其传统的以主机厂为中心的模式已经延续了百余年。随着新一代汽车消费者越发彰显的个性化需求,传统模式下的痛点被进一步放大,并且几乎没有可能通过原有的手段进行解决。我们相信,未来汽车制造业的中心必将从B端主机厂转移到C端消费者,C2B模式将是汽车行业未来的商业面貌:企业通过数字化手段在全价值链上和客户直联,利用大数据深度挖掘客户需求,打造产品和服务的全方位体验。
中国汽车消费总量增速逐渐趋缓,总量增长机会减少。从高增长阶段过渡至缓慢增长阶段的同时,也从量变逐步转型质变。当下的中国汽车制造业亟待寻找结构性调整机会,积极进行商业模式创新的实践,主动拥抱消费者与厂商关系的重塑。
从整体消费品市场的维度来看,定制化需求在“消费新生代”中表现尤为明显,他们对于品牌和产品有更加深刻、独到的认识以及更加理性的态度,希望通过消费品来彰显个性,而非简单的满足功能性。因此,建立满足个性化需求的能力,成为厂商抓住新生代消费者的关键。在技术层面,大数据、智能制造等技术使得制造业的大规模定制化成为可能。工业生产技术进步重要的转折点在福特推出流水线生产时出现,此后制造业一致向标准化、规模化和精益化发展。直到21世纪初,技术的进步使得大规模个性化需求的满足成为可能。基于信息化、自动化、数字交互、大数据和智能制造技术,定制化的边界也不断延伸,从模块化、菜单化的狭义可定制逐渐向多维度、多层次的全面可定制扩展。消费者因而能够深度与厂商或平台进行交互,提出个性化需求。
汽车主机厂传统模式无法缓解消费者核心痛点
近期,BCG与国内某主机厂联合举行了一次围绕中国汽车消费者全生命周期的体验调研,结合以往的行业经验和消费者洞察,我们发现中国的汽车用户从兴趣、选车、交付、用车到置换过程中面临的痛点可以归结为四大类:
单向传达,缺乏交互
消费者一味被动接受,缺少与厂商直接对话的渠道以及表达自身需求的平台,即使通过一些非系统、非官方的渠道(如市场调研等)表达了自己的意见,也难以得到重视。一些差异化需求难以通过官方渠道得到满足,而其他渠道(如改装店等)的质量难以得到保证,使得多数非专业用户望而却步。
产品为主,体验不足
受制于线下4S店展示库存不足或者线上功能不健全,选配效果缺少可视化展示。针对非现车购买,车辆的等待时间不透明且不可控。传统线下经销商服务不佳,投诉无反馈。
标准化强,难显个性
配置组合完全由厂家定义,消费者只能被动接受。车辆设计紧跟大众需求,缺乏个性化元素,无法彰显个人标签,服务体验标准化强,个性需求无法满足。
体验断点,难以升级
新兴的功能配置难以在已经投入使用的车辆上更新升级,缺乏可信赖的改装渠道,国内改装市场专业性相对较低。自由配置车辆无法评估公允价值。
消费者的抱怨正在被越来越多的主机厂所重视,尤其是在消费增量放缓、消费升级意愿越发强烈的今天,如何正视消费者由来已久的痛点、如何给出令人满意的解决方案正在从一道选答题转变为必答题。传统的领先者们需要依靠建立差异化优势巩固自己的护城河,后来者们虎视眈眈寻求弯道超车的可能性。然而,传统的主机厂模式面对这些挑战却又显得无所适从。
针对围绕汽车消费者全生命周期的痛点,主机厂面临的挑战可总结为三大问题:
如何在设计开发阶段贴近主流需求提供创新产品?主机厂在研发新车型期间的传统做法是通过自身渠道或第三方发起消费者市场调研。而这种做法存在三大局限性。其一是数据量级有限,这种模式下收集到的数据量级达到上万甚至上十万已经相当可观,且投入不菲,但是对比全国上亿的汽车潜在消费者仍旧是冰山一角;其二是数据的有效性存疑,受访人群往往并非真正的潜在购买者,调研信息的有效性又何从谈起?其三是信息时效性的缺陷,一辆乘用车的研发周期以3~5年起算,而消费者的偏好瞬息万变,即使数据量级和有效性均得到保证,也无法避免信息滞后的窘境。综上所言,由主机厂发起的B端至C端的调研存在天然短板,通过传统方法很难在开发阶段精确地摸索出市场主流需求。
产品推出后如何解决各类长尾的个性需求?主机厂推出新车型后,依照自己对市场的了解,结合自身实际情况推出几款配置组合(如舒适版、旗舰版、豪华版等)。这种离散的配置组合某种程度上符合大众需求,却不得不忽略了部分消费者的长尾需求。考虑到主机厂现有的操作模式,如果将配置完全开放给客户,将对整个供应链和生产形成巨大压力,造成高额成本。另一方面,线下的局部改装又不是早已适应了大规模流水线生产方式的主机厂们的长处,除去某些特种商用车辆,乘用车领域很少有主机厂的官方改装渠道。
主流需求变化加快,如何保证产品快速更迭紧跟主流需求?主机厂在将车辆推向市场后,一般会保持着“三年一小改,五年一大改”的节奏,以此促成车型对主流需求变化的持续跟进,延长车型生命周期。然而这一速度已经无法满足新一代消费者越发“喜新厌旧”的用车态度。“如果车能像手机一样自动更新升级就好了”,这是我们听到的最符合当下汽车消费者心声的比喻了。站在主机厂的角度,每一次改款的背后都伴随着巨额的生产设备与研发经费的投入,以及费时费心的新供应商认证、售后体系跟进等。这一切都需要长期的销量保证来维持股东的投资收益,过于频繁的改款将使得绝大多数传统主机厂入不敷出。
综上所言,面对消费升级形势下用户越发凸显的痛点,如果还是延续原有模式不变,汽车企业将显得更加捉襟见肘。为了迎接新时代背景下的挑战,未来汽车行业所要面临的改变必将是翻天覆地的。在这一方面,上汽大通做出了实质性的探索,其首款C2B汽车产品D90已于8月8日正式发布。其在设计初期便让消费者深度参与其中,在订购阶段也尽可能将配置的自由度开放给用户。D90能否赢得市场的认可尚未可知,但模式的尝试本身就值得关注和借鉴。
C2B模式下的客户体验
站在今天的视角,其实很难给C2B模式下一个精确的定义,这是一个不断渐进迭代的过程。我们所确定的是,C2B绝不仅仅局限于产品的定制化以及其实现的种种技术手段,其更多的是理念和模式上的突破,是“以用户需求为中心”的核心商业准则在新技术时代的延续。它并不仅是接受客户主动表达的需求,也需利用大数据等先进技术手段深度挖掘客户潜意识需求。从覆盖范围上讲不应仅仅停留在产品层面,也需要注重打造服务,让客户参与过程体验,使得用户和企业间的关系变得更紧密、更有温度。
回到汽车行业,理想的C2B体验应该贯穿用户从兴趣、选车、交付、用车到置换的整个价值链。从产品到服务,全方位地做到以客户为中心,通过直联、互动、快速的沟通发掘并最大化满足客户的直接和潜意识需求。
兴趣阶段:以线上平台为触点与潜在用户直联互动,引导用户深度参与产品设计与定价键步骤。同时做大数据积累,对客户进行全面画像,以此为基础向其推荐内容实现精准营销。将工程师、研发人员等原本完全对内的岗位推向与客户交互的第一线,用最专业的思维解答客户的疑问,建立有温度的连接。
案例:上汽大通于2016年推出“我行MAXUS”平台并以此为触点在产品正式发布之前便与潜在客户建立了深度直联:在定义阶段开放18个产品定义点,收集超过3万条用户建议,并根据这些建议调整了整车长度和驱动形式;设计阶段共征集1200余份用户设计作品,为实际产品定型提供了创意和灵感;验证阶段邀请了潜在用户参与了一系列道路试验,不断吸收改进意见;定价阶段吸引了66万人次参与配置选择,获取了170多万有效价格数据,通过对价格云点亮度分析了解了用户的配置喜好和价格接受区间。在此期间,“我行MAXUS”平台不断推出用户交互活动,如“攻城狮来了”邀请用户与D90工程师们面对面交流,从最专业的角度解答用户疑问的同时建立了真正有温度的连接。
选车阶段:给予消费者更大的自由度选择车辆的配置,真正做到千人千面,每一辆车都带有车主独特的个性色彩。并且基于数据挖掘,给予非“极客”级别的普通用户一定的配置推荐提示,省去不必要的麻烦帮助其合理进行配置。同时也须限制一定的安全边界,避免用户自由配置过程中发生安全隐患。
案例:D90的订单系统开放了超过59个选配种类总计180多个选配项目,实现10616个价格梯度。与此同时,根据前期配置设定阶段客户的输入定义了6款热门推荐车型,引导用户做优化选择,并基于安全等考虑限制了某些特殊配置组合。
交付阶段:用户下单后精确反馈交付时间,并做完备的OTD信息跟踪,如将某关键零件的生产运输情况及时反馈到用户端,使用户每天在手机上就可以看到爱车生产的每个环节。另外,如果用户有诸如提前提车等特殊要求,可以通过加价对OTD进行干预,主机厂做特殊的供应链处理。
案例:D90正式上市后将向客户开放“整车日历”功能,客户下单后可以精确获知定制车辆的生产、物流进度,并且通过上汽大通装配线上安装的摄像头实现OTD全面可视化。
用车阶段:通过线上和线下手段为现有用户提供持续的增值服务和定制化新鲜感。线上根据车载传感器每天传回的海量数据,发现潜在故障风险和改进措施。例如车载AI提醒用户轮胎磨损情况接近临界值需进站检测,避免安全隐患。另一方面通过远程升级技术实现软件迭代,触发功能升级,为车主提供持续的新鲜感。线下可进行官方改装店认证,筛选一部分更新频率较高的非安全件为客户实现持续的硬件升级,如更换更大的车载液晶屏等。
案例:特斯拉2014年9月下线的车辆已经配备第一代Autopilot硬件,包括1个毫米波远距离雷达、1个前置摄像头、12个超声波传感器和NVIDIA Tegra3处理器,后续通过软件优化逐步开放主动巡航控制、自动紧急制动、自动泊车等自动驾驶功能。
置换阶段:通过数据中心提供关键部件技术数据以及用户驾车习惯数据,协助用户做二手车定价。同时主机厂可以提供所有维修保养记录并出具所有配件均出自原厂的证明书,帮助用户获得更好的价格。在完成新车购买后,可以通过车载OS将原有车辆上的数据载入新车,免去重新设置的烦恼。
新兴科技助力主机厂模式创新
主机厂在客户端实现持续体验提升的基础是生产端高新技术的不断升级。主机厂需要时刻关注工业4.0科技在汽车领域的应用,积极尝试,以此保障模式创新的源源动力。然而需要指出的是,智能制造虽然能够有效提升企业生产能力,但投资巨大,不可盲目投入。
我们认为仿真、增强现实、大数据、云计算、实时通讯、网络安全、智能设备、自动机器人、嵌入式传感器、3D打印、智能产品是在汽车领域拥有广阔应用前景的技术。其运用场景覆盖从生产现场到用户接口的所有层级,帮助主机厂完成从设计、生产到服务的全面能力提升。在生产端,主机厂通过对这11项核心技术的应用可显著提升生产柔性、效率、质量和速度。
柔性:运用自动机器人和3D打印等技术实现不同操作内容之间的快速切换,在控制效率损失的前提下实现流水线上产品的多样性
效率:实时通讯技术使得生产线上各个部分以及设备与产品之间形成有效交流,减少了人为干预的必要性;增强现实技术使得生产和维保操作更为迅速;与供应商之间的数据打通使得供应链更为敏捷智能
质量:大数据累积与分析帮助生产流程不断改善,减少次品率
速度:仿真技术大大加快了产品从设计到发布的周期,同时帮助工厂以最快的速度完成产线和流程的调试,进入最优的运作模式
主机厂面临五大变革以全面实践C2B模式
需要澄清是,对于主机厂而言打造C2B能力不等同于布局新兴科技。受限于科技发展现状,很多硬性能力无法一步到位,主机厂应该抱着迭代和渐进的态度,先从理念和软实力上入手,将企业逐步转变成符合C2B商业逻辑的形态,等到技术成熟时自然能够水到渠成。针对企业需要面临的变革,我们总结了五大方向。
从自主造车到开放设计:原有的封闭开发体系向开放式平台转型,主机厂不再仅仅作为传统汽车制造商存在,而是通过搭建开放平台,汇聚社会优势资源,直接对接供需双方引发思维碰撞,提供创新源泉,从而依托该平台实现企业的自我发展和自我繁荣。在开放设计模式中,主机厂在造车的各个环节为用户与社会资源提供参与节点,一方面,用户通过线上社区深度参与前期造型设计、工程评审与供应商选择等阶段,表达个性化需求;另一方面,各类汽车人才也通过平台找到用武之地,优秀的项目和人员得以孵化和开发。C2B的开放设计理念将实现贴近客户需求的开发,也利用社会化资源提升了汽车产业生态的创新性。
从目标式发展到迭代式发展:传统的汽车设计制造模式下,车企基于自身对市场的判断制定目标,以该目标指引功能开发和产品迭代。而C2B造车要求车企以开放的心态聆听消费者呼声,通过满足客户新的个性化需求,与客户形成良好的互动与反馈机制,从而摸索未来产品自由个性定制的边界,形成从目标式向迭代式的转变。为实现迭代式发展,车企在深耕核心竞争力的同时要拒绝刚愎自用,通过迭代试水的模式调整未来自由个性选配的广度和深度。同时,依托平台化资源(如众包众筹等方式)用非标准化的方式实现客户的额外需求,通过营销反馈确定未来自由个性配置的升级路径,实现消费者的随心订制和持续定制。迭代式发展利用客户的声音指导能力建设的方向,确保资源投入的价值最大化。
从稳步节拍到快速响应:C2B模式要求车企摆脱传统的节拍式产品升级,建立对主流需求变化进行快速响应的能力,让客户能够始终体验到最"in"的产品元素,持续保持产品的竞争力。为建立产品快速升级的能力体系,需从电动化、网联化、智能化、共享化趋势切入,核心前提是在设计阶段就适当长远规划、兼顾硬件可升级性,同时完善售后的协同服务体系。
从线下运营到数字运营:基于生产、供应链信息化和交互体验技术提升,车企的传统线下运营在C2B时代向数字化运营升级。信息数字化技术使车企打造全新的客户体验成为可能,譬如选配效果即时可见、OTD可监控追踪、软件定义汽车等传统线下无法实现的服务,都能在C2B转型中通过数字化技术实现,以便捷和时效性提升客户服务体验。
从前台服务到全员服务:在C2B转型中,主机厂的服务职能不再仅仅通过经销商实现,B端团队也直接参与到客户服务中,车企转型成为以客户为中心的全员服务型组织。B端需要系统设计与客户的互动服务机制,如工程师/设计师直接对接客户的产品咨询、线上设计和售后答疑等,开发更多样化的服务项目并提高面向客户的沟通能力,提高直联互动体验,令客户零距离享受企业服务。
主机厂的自我变革仅仅是一个开始,C2B将沿汽车产业链,在各环节进行产品、服务和商业模式的创新。汽车生态中的参与者们将在主机厂的引领下,携手进行全新的探索尝试。尤其对供应商来说,也需要通过改进的生产方式和供应模式满足多样化的产品组合,并随时做好准备与主机厂并肩深入到终端消费者的个性化需求中。无论是谁,面临转型都必须具备实践梦想的毅力,C2B是一场勇于创新的自我革命,突破传统业务的边界势必迎来挑战,汽车行业的参与者们需要脚踏实地,坚信克服一个挑战即是进步。
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