Автомобильная промышленность оказывает большое влияние на экономическое развитие, отрасли поставщиков, политические режимы и потребляет около половины мировой нефти. Эта отрасль дает около 3% ВВП США, создавая рабочие места, обеспечивая доход в местных органах власти и правительстве штатов, а также потребляет товары и услуги из других секторов, таких как компьютеры, финансы, здравоохранение, машиностроение, сырье, полупроводники и другие¹.
США являются вторым² (по сравнению с Китаем) крупнейшим автомобильным рынком в мире: в 2018 году было зарегистрировано около 273,6 млн² автомобилей, причем многие автомобили передают огромные объемы данных. Что касается этого объема данных, то монетизация автомобильных данных³, по оценкам, потенциально может принести доход в размере от 450 до 750 миллиардов долларов США к 2030 году.
Монетизация данных³ от транспортных средств раскрывает новые бизнес-модели, такие как диагностическое обслуживание на основе подписки (оптимизация общей стоимости владения), автострахование (премия за поощрения за вождение), снижение рисков безопасности дорожного движения, дорожные условия для профилактического обслуживания, новые продукты, оптимизация затрат, оптимизация логистики. для OEM-производителей и множество других.
Сегодняшняя новая норма⁴ покупки автомобилей в большей степени зависит от электронной коммерции с бесконтактной доставкой. В первой половине 2020⁴ наблюдалось значительное снижение покупок автомобилей, как новых, так и подержанных, в то время как во втором квартале и оставшемся году ожидается более значительный рост на рынке подержанных автомобилей. Маржа прибыли ⁵ выше для подержанных автомобилей и еще более востребована в 2020 году из-за проблем с запасами новых автомобилей.
В США 69% покупателей автомобилей предпочитают подержанные автомобили новым, но при этом выражают озабоченность по поводу надежности и необходимости ремонта подержанных автомобилей⁶. Интересно, что 2020⁷ кажется оптимистичным для покупателей подержанных автомобилей, поскольку цены упали в среднем примерно на 6%, в зависимости от географии и модели. Автомобили класса «люкс» оказались в проигрыше, падение цен на Fiat 500e составило 15 %, а на BMW i3 — 10 %.
О да, давайте не будем забывать о психологии покупки автомобиля, когда модель и цвет сигнализируют о вашей индивидуальности, например, черный цвет символизирует силу и элегантность⁸. Итак, сейчас самое подходящее время для разработки модели обработки данных для прогнозирования цен на подержанные автомобили и оптимизации вашей следующей покупки, как я сделал с предварительной моделью машинного обучения в блокноте Juypter, от моего руководства, консультирующегося с дилерскими центрами, компаниями, управляющими автопарками. и другие⁹. К вашему сведению, в работе ведется устранение предвзятости модели (раса и пол), а также дальнейшая обработка модели ML с помощью данных о ценах, демографии, социальных сетях, общей стоимости владения¹⁰ и, конечно же, психологии для этой «персонализации».
Информация, почерпнутая из автомобильной промышленности, поразительна, слюнки текут в ожидании первоклассных решений новых бизнес-моделей. Это самая влиятельная отрасль в мире, тесно интегрированная в нашу экономику. Монетизация данных автомобилей дает синтетические данные в виде «масла данных». 2020 год должен быть незабываемым, но как насчет того, чтобы попытаться извлечь выгоду из обстоятельств при покупке следующего автомобиля? Позвольте науке о данных протянуть руку помощи, чтобы вы могли вести переговоры по принципу «сделка или нет»!
Ссылки
2 https://www.statista.com/statistics/183505/number-of-vehicles-in-the-united-states-since-1990/
4 https://www.slideshare.net/SanjayBBhakta/the-new-normal-buying-used-cars
6 https://finance.yahoo.com/news/majority-americans-consider-buying-used-143000739.html
7 https://www.copilotsearch.com/posts/cities-with-biggest-drops-in-used-car-prices/
8 https://www.completecar.ie/features/post/5760/Car-psychology-101-what-your-car-says-about-you
9 https://github.com/sanjbhakta/MLUSedCarPricePrediction
10 https://www.thezebra.com/research/car-ownership-statistics/
