MathArt | 用大数据挖掘二网

中国汽车消费市场正处于大基数慢增长的状态。一二线城市市场日趋饱和，使得原有汽车销售网络发展不均衡及结构性过剩等问题更加凸显。

新车上牌数据显示，2015年一线城市上牌量下滑15.2%，五六线城市与一线城市形成鲜明反差，上牌量增幅高达19.9%和19.4%。由于限购、限行等因素，一二线城市发展“天花板”显现，主力购车人群发生迁徙——四五六线城市市场已被激活，消费者购车需求潜力巨大。

从商务部最新公布的数据来看，汽车品牌授权的各级经销商数量近9万，而4S店仅24000家左右。主要原因在于4S店的建店成本巨大，以二线城市重庆为例，现阶段投资一家合资品牌的4S店，费用大概在4千万元到5千万元左右，豪华品牌4S店则更高。

同时，7月1日新《汽车销售管理办法》实施，与此前的《汽车品牌销售管理实施办法》相比，最大的区别在于前者抹去了“品牌”二字。看似简单的两个字却彻底打破了汽车销售行业原有的规则。随着单一的4S店模式被打破，未来将会出现授权经营店和非授权经营店两种销售形态并存的模式。

毫无疑问，对于厂商而言，渠道合作模式的创新迫在眉睫，优质的二网门店将成为重点挖掘及合作的对象。这场硝烟四起的战争即将开打！

在这场“圈地“大战中，当前厂商面临的难题不少：

1) 在众多的下线城市中，哪些城市更具发展潜力？

2) 如何充分发掘下线城市中的候选二网门店？

3) 如何最有利地支持大区的管理人员挑选和布局合理的二网门店？

4) 如何“管理”好不在厂商管理体系内的二网门店？

应用外部互联网以及政府公共大数据，建立数据分析与管理平台，可以很好地支持以上问题的解决。

第一步：划分城市发展潜力，计算市场容量。

每个城市汽车销售的可挖掘空间都是不同的，通过对城市POI数据，如：GDP、人口、道路、公交车站、医院、学校、超级市场等，建立城市市场销售潜力评价模型，得出综合得分，给城市的发展潜力排名。并在此基础上，赋予城市预估值，模拟输出每个城市的可发展二网数量。

第二步：挖掘终端销售渠道，建立二网候选池。

在完成对城市的划分后，着手挖掘所在城市的二网并建立二网池，以便后期甄别优质二网。首先，整理收集已经和4S店合作的二网；其次，制定合适的商务政策及上报机制，让二网主动找到4S店寻求合作；最后，为了保障二网的全覆盖型收集，通过大数据技术，结合政府工商信息公共数据与互联网服务信息平台挖掘所有二网门店信息。“4S店原合作二网+上报二网+大数据技术采集”三管齐下来实现二网池的积累，解决“二网在哪里”这个源头问题。

第三步：圈定城市空白市场，锁定竞争最大化二网。

通过对全网汽车销售数据及当前全品牌经销商网点（包括4s、二网、售后维修等）的地理位置信息进行交叉分析，圈出经销商的经营半径或销售辐射范围，划定具体到每个城市的汽车销售的空白市场。

在完成对空白市场的精确的定位后，根据步骤一的城市市场容量规划空白市场的二网容量，并对所在空白区域内的二网进行重点地挖掘整理。首先，通过互联网信息、政府公开信息查询接口以及企业的公开数据等，不断地挖掘二网宏观和微观上的相关数据，如：地区经济发展状况、店铺销量、地理位置、与4S店距离等，利用这些数据定制二网优选模型，量化各项指标，通过宏观上的经济指数、消费指数，区域价格指数，和二网自身的地理指数、客流指数、促销指数和销量指数等综合建模打分，并根据二网各项指标得分，输出不同结果，助力不同类型的合作店铺选择，最终能够最有利地支持到大区的管理人员甄别最具有销售潜力的二网。

第四步：建立数据监测机制，统筹管理二网。

从大量的汽车销售终端渠道研究中，不难发现，厂商和经销商集团普遍存在二网运营管控能力差、开发能力低等问题。因此，规划落地一套二网销售信息上报检核体系势在必行，一方面，能够帮助厂商实时掌握二网进销存数据，做到日常的数字化管理，另一方面，便于厂商对二网的阶段性评定总结，做到对合作二网的优化开发，换言之，对参与二网进行优胜劣汰。

这套体系通过以下机制统筹管理二网：

信息检核机制——通过对二网数据进行准确监控及审核，确保销售信息交互有效以及数据真实，保障业务的健康开展；数据库——通过构建用户友好型的数据库，随时可以查询各项销售数据信息，实现可精确到每家二网门店的持续性的销量监测；分析平台——通过高效、易用的数据分析模块及定制的多维度分析，阶段性地总结二网表现，评估渠道下沉的效果，实时掌握市场趋势动态。

通过以上的布局方法和管理策略，我们希望做到的是——建立二网向上的信息传递机制以及总部向下的信息传递机制，最终在经销商与二网之间建立合理的信息交互机制，打通总部与二网之间的信息流，保障业务健康有序开展。在厂商无法直接触及二网的规则下，重塑“厂商-经销商-二网”的关系，实现渠道下沉，建立可常态合作且稳定的渠道资源池，完成品牌销量目标增长。