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精準預測買車型號 資料科學協助傳統通路線上轉型

實義分析所研發的Data Drives入口網,能夠讓企業高效分析潛在買家心理與行為。蔡騰輝攝

即使線上購物盛行,在線下實體通路選購商品的消費者依舊不少。然而,只看不買的情況,也讓汽車零售通路廠商的營運成本負荷增加。為了解決成本負荷、增加新的顧客群、達到精準行銷的功效,實義分析執行長李浩德認為,資料科學將會是應用價值相當高的技術。目前也幫助不少廠商解決上述營運問題。

電動車對傳統車商衝擊

現在汽車業大變動,像是電動車和自動駕駛汽車的發展,都會影響到傳統汽車產業的銷售。此外,李浩德提到,現在汽車產業,取得客戶的成本變得很高。即使現在一年新車銷售總額有新台幣4,000~4,500萬元,但有開展間的車商,因為人員薪資、裝潢、空間配置等都讓成本提升很多,其實很多車商都在賠錢營運。

企業合作:入口網

實義分析目前和台灣最大的汽車入口網U-Car合作,同時也推出類似AWS的平台,發展B2B的產業模型,讓汽車廠登入入口網。李浩德統計,現在台灣新車銷售約莫43萬輛,初估有新台幣4,500萬元的營業額,如何讓這些營業額,有效轉換為業績,就是透過人工智慧(AI)心理學,要來研究的課題。

實義分析2018年10月發表服務「Data Drives」,且在11月,就和Toyota、Nissen洽談長期服務。

消費者買車六大需求

實義分析的線上服務系統,已經可以有效分析出客戶的預算、規格、考慮購買清單、品牌、型號。此外,潛在消費者買車心理模型也已經被清楚歸類,包括了省油考量、空間大小、行為風格高調與低調、安全度、舒適度、交友需求等。

觀察市場氛圍的李浩德說,購買汽車,其實也可以看出個人特質。有些人雖然低調,但是買的車單價還是很高,此時,低調奢華的車款,就很適合推薦給這些人。同時也表示,消費者的心理狀態,都是可以在跨產業之間應用與分析。

即使未來電動車愈來愈多,然而,消費者依舊有購車的需求。透過將既有的資料分析、領域知識與消費者心理結合,還是可以有效抓得到消費者的心,進而媒合廠商與潛在購買族群,而這就是實義分析切入市場的核心。

市場分析起點:關鍵2個月

傳統車商透過這樣的新科技應用分析,可以花更少的預算,然而依舊可以做到一樣的業績。系統更會在汽車實際成交時,統計各狀況並回報。

李浩德說,現在逛入口網的人,其實很大一個程度,己經是篩選過後的人了。因為這些人都有明確的目標需求,才會來逛特別領域商品的網站。李浩德分享,很多人在網路上做功課,平均研究車子2個月之後,大約就會立刻有成交與放棄兩種結果。也就是說,要在這關鍵的2個月之內,透過使用者心理與行為分析,來促進成交購買。

現在AI等分析系統已經十分精確,可以將網路使用者的不同關注焦點都找出來。李浩德舉例,像是業代登入與一般消費者登入的行為都不同,而這些細節也都會被偵測出來,成為細部分類依據。在線上挑選與現下實際購買的虛實整合上,李浩德表示,人的消費行為是會收斂的。現在其實已經不止是透過心理學分析消費者是不是會買,而已經進一步分析會買哪一個款式與價格多少等細部分析。

領域知識的文獻研究

李浩德說,要在資料科學的領域中運用心理學,要理解的不止是心理學或是AI等分析技術方法,更要懂運用產業的領域知識。也因為這樣,團隊在切入汽車銷售領域時,會先參考汽車心理文獻,研究背後的原理及應用,最終才能順利達成促進消費者購買的效果。

在各產業當中,李浩德覺得要直接兌現商業價值,努力做到「技術落地」才會是企業發展真的重點。換句話說,若是有極高的技術實力,但是無法與產業對接,沒有做出能夠落地的AI,那距離獲利可能還需要更久的時間。

人才與商業模式有哪些?

目前實義分析營利的部分,包括了導客分析與實際顧客成交兩個部分。收費標準也是依照不同的企劃案,有不一樣的內容。

目前由風傳媒全額投資的實義分析,已有多位資料科學家,也有曾經申請到軟銀的投資資金的成員。此外,在資訊和食品業都有經驗,且於亞洲日本市場與歐洲市場也都有多年經驗的營運長Vivian Chen主要負責內部管理、財務、數據視覺和國外拓展。

未來預計再招募10位資料科學家與資料工程師,讓每個領域都有專屬的專門研究團隊成員。