截觉!数字市场如何改变汽车购买旅程
时间:2021-11-23 16:15:16 • 来源:
使用机器学习技术并从Google趋势中合并大数据,第一版消费者Querimetrix为印度的不断发展的汽车购买旅程提供了消费者的见解。使用Google Trends数据,该工具可以实现“临近”(近期预测)对消费者活动,比传统预测工具捕获拐点,以在汽车发射,最后一英里打嗝,食人族和比赛中提供完整的
画面.Kotak机构股票是一款Kotak Securities Limited,与Google合作,今天推出了消费者Querimetrix - 一种通过分析谷歌趋势Data.Ecture QueriMetrix系列的谷歌趋势数据来揭示和预测近期印
度消费者行为的工具。消费者QueriMetrix系列将专注于消费者行为Kotak Mahindra Bank联
合董事总经理C Jayaram C Jayaram表示不同的行业。“数字波是跨行业的传统商业实践挑战。地面规则正在快速发展,以及商业智能业务中的人需要新的工具来跟上变化的景观。消费者Querimetrix是我们沿这种方向的一步。如今,可用的消费者中心搜索数据的纯粹体积提供了一个巨大的机会,可以分析和举动可操作的见解。这些外卖器对公司和投资者有用。Kie Research受到客户的高度重视,Querimetrix的发射将进一步加强我们以整体方式覆盖印度市场的能力。“
专注于乘用车段的消费者查询仪的第一版突出了互联网的程度改变汽车和联合产品供应商的基础规则。随着在线进入简易信息的进入,印度汽车买家从兴隆到最终购买的旅程发生了巨大的变化。超过75%的汽车买家正在在线进行在线进行评论,比较规格,金融产品,并在购买之前使用过汽车市场。第一版消费者Querimetrix还解释了传统的“漏斗”模式如何让位于更复杂的购买路径,其中“初步考虑”可能并不总是保证销售。虽然对汽车的需求较高,但这并没有以品牌为基础。谷歌印度行业总
监Vikas Agnihotri捕获的乘用车行业的趋势,虽然是较高的。 “当今印度有超过3亿互联网用户在线和越来越多的互联网用户,每天都有一个相当大的人口,使搜索查询作为最具动态数据输入,以通过Kotak的研究所示,通过机器学习到达消费者见解。如果我们查看与汽车金融和汽车相关相关的搜索趋势,我们在印度谷歌上的汽车购买查询年度增长的同时看到了40%的增长。超过一半的人评估了汽车购买的人在研究阶段改变了他们的考虑因素 - 在考虑到两到三个新的汽车模型时,唯一的非谈判是汽车的价格和颜色。仅这一点证明了该国汽车OEM的复杂性日益复杂。通过这份报告,我们试图将这种不断变化的消费者行为陷入了行业的可行
洞察力。“Kotak机构股票的量化分析师和消费者Querimetrix的架构师表示,”在没有传统规则,传统决策支持的情况下系统不是很有效。它们缺乏可扩展性和适应性。机器学习算法从数据中学习,不依赖于明确的规则,使其成为处理数据爆炸的最有效方法。“报告业
界的亮点:消费者Querimetrix
报告概述了数字市场的影响,并呼吁汽车制造商进行重新评估商业惯例。随着汽车贷款越来越多地被源于经销商,效果可见。这种趋势可以进食经销商和损害盈利所获得的融资利润率。另一方面,具有俘虏金融武器的汽车制造商可以在评估过程中使用这个机会来创新
和区分自己。消费者Querimetrix的第一期建立了谷歌搜索卷可以用作评估新车推出的仪表。该报告强调了在汽车发布期间搜索兴趣和提前预订之间的线性关系。有趣的是,更高的传统媒体花费并不总是保证更
高的搜索兴趣。在印度的二手汽车查询中同比增长超过223%,还概述了水平分类(OLX,Quikr)也可以作为首次阻碍新的汽车销售汽车买家可以用二手汽车选项替代入门级模型。相比之下,垂直分类似乎有助于新车销售
。在其首次预测中,Kotak机构股票现在是2016年1月销售的195,000辆乘用车。由于Google查询汽车贷款查询开始接收,预计乘用车总销售额将在1月份
同比增长16%。由于行业领导者在搜索中展开了大量阶段,因此竞争增长较强。 -
自2010年以来,即使
是广告花费升级率飙升。原装设备制造商(OEM)的重点亮点2016年1月。雷诺KWID最近发射可能会破坏现任强度在入门级段中,在前五个星期内发布了超过50,000次
预订.Maruti铃木Baleno是最近似最成功的汽车发射涉及数字查询。它在搜索分享方面发出了大多数汽车的黯淡,并且接近于2013年福特Ecosport推出期间看到的嗡嗡声
。出租车聚集器的兴趣始终在中型部分销量下降。甚至在搜索方面,优质部门的明确领导者,本田将面临来自奥拉和优步,SUV和铃木类别的出租车聚集器的热量,如优质轿车类别。新的汽车分享解决方案可能会扰乱新的汽车购买以及Tier-1城市的替代品。该部门的发展应由OEM专注于高级车段的OEM密切监测
。对于Maruti Suzuki,CIAZ在优质类别中得到了很好的接受,Baleno似乎是一个强大的竞争者。即使它的中型发行失去本田市和CIAZ,现代为其小型汽车的数字战略也表现出承诺。
画面.Kotak机构股票是一款Kotak Securities Limited,与Google合作,今天推出了消费者Querimetrix - 一种通过分析谷歌趋势Data.Ecture QueriMetrix系列的谷歌趋势数据来揭示和预测近期印
度消费者行为的工具。消费者QueriMetrix系列将专注于消费者行为Kotak Mahindra Bank联
合董事总经理C Jayaram C Jayaram表示不同的行业。“数字波是跨行业的传统商业实践挑战。地面规则正在快速发展,以及商业智能业务中的人需要新的工具来跟上变化的景观。消费者Querimetrix是我们沿这种方向的一步。如今,可用的消费者中心搜索数据的纯粹体积提供了一个巨大的机会,可以分析和举动可操作的见解。这些外卖器对公司和投资者有用。Kie Research受到客户的高度重视,Querimetrix的发射将进一步加强我们以整体方式覆盖印度市场的能力。“
专注于乘用车段的消费者查询仪的第一版突出了互联网的程度改变汽车和联合产品供应商的基础规则。随着在线进入简易信息的进入,印度汽车买家从兴隆到最终购买的旅程发生了巨大的变化。超过75%的汽车买家正在在线进行在线进行评论,比较规格,金融产品,并在购买之前使用过汽车市场。第一版消费者Querimetrix还解释了传统的“漏斗”模式如何让位于更复杂的购买路径,其中“初步考虑”可能并不总是保证销售。虽然对汽车的需求较高,但这并没有以品牌为基础。谷歌印度行业总
监Vikas Agnihotri捕获的乘用车行业的趋势,虽然是较高的。 “当今印度有超过3亿互联网用户在线和越来越多的互联网用户,每天都有一个相当大的人口,使搜索查询作为最具动态数据输入,以通过Kotak的研究所示,通过机器学习到达消费者见解。如果我们查看与汽车金融和汽车相关相关的搜索趋势,我们在印度谷歌上的汽车购买查询年度增长的同时看到了40%的增长。超过一半的人评估了汽车购买的人在研究阶段改变了他们的考虑因素 - 在考虑到两到三个新的汽车模型时,唯一的非谈判是汽车的价格和颜色。仅这一点证明了该国汽车OEM的复杂性日益复杂。通过这份报告,我们试图将这种不断变化的消费者行为陷入了行业的可行
洞察力。“Kotak机构股票的量化分析师和消费者Querimetrix的架构师表示,”在没有传统规则,传统决策支持的情况下系统不是很有效。它们缺乏可扩展性和适应性。机器学习算法从数据中学习,不依赖于明确的规则,使其成为处理数据爆炸的最有效方法。“报告业
界的亮点:消费者Querimetrix
报告概述了数字市场的影响,并呼吁汽车制造商进行重新评估商业惯例。随着汽车贷款越来越多地被源于经销商,效果可见。这种趋势可以进食经销商和损害盈利所获得的融资利润率。另一方面,具有俘虏金融武器的汽车制造商可以在评估过程中使用这个机会来创新
和区分自己。消费者Querimetrix的第一期建立了谷歌搜索卷可以用作评估新车推出的仪表。该报告强调了在汽车发布期间搜索兴趣和提前预订之间的线性关系。有趣的是,更高的传统媒体花费并不总是保证更
高的搜索兴趣。在印度的二手汽车查询中同比增长超过223%,还概述了水平分类(OLX,Quikr)也可以作为首次阻碍新的汽车销售汽车买家可以用二手汽车选项替代入门级模型。相比之下,垂直分类似乎有助于新车销售
。在其首次预测中,Kotak机构股票现在是2016年1月销售的195,000辆乘用车。由于Google查询汽车贷款查询开始接收,预计乘用车总销售额将在1月份
同比增长16%。由于行业领导者在搜索中展开了大量阶段,因此竞争增长较强。 -
自2010年以来,即使
是广告花费升级率飙升。原装设备制造商(OEM)的重点亮点2016年1月。雷诺KWID最近发射可能会破坏现任强度在入门级段中,在前五个星期内发布了超过50,000次
预订.Maruti铃木Baleno是最近似最成功的汽车发射涉及数字查询。它在搜索分享方面发出了大多数汽车的黯淡,并且接近于2013年福特Ecosport推出期间看到的嗡嗡声
。出租车聚集器的兴趣始终在中型部分销量下降。甚至在搜索方面,优质部门的明确领导者,本田将面临来自奥拉和优步,SUV和铃木类别的出租车聚集器的热量,如优质轿车类别。新的汽车分享解决方案可能会扰乱新的汽车购买以及Tier-1城市的替代品。该部门的发展应由OEM专注于高级车段的OEM密切监测
。对于Maruti Suzuki,CIAZ在优质类别中得到了很好的接受,Baleno似乎是一个强大的竞争者。即使它的中型发行失去本田市和CIAZ,现代为其小型汽车的数字战略也表现出承诺。
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精彩信息
2021-11-23
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