二手车电商遭遇AI重构 精准定价成为生态圈棋眼

来源:证券日报 作者:贺骏 2018-08-02 00:31:05
关注证券之星官方微博:

(原标题:二手车电商遭遇AI重构 精准定价成为生态圈棋眼)

作为2018年的第一大热词,AI正在加速实现其场景化落地。在汽车领域,无人驾驶和二手车电商成为其主攻的两大方向,其中,后者已经实现了“量产”。

曾几何时,从国内二手车交易诞生起,就始终存在着买卖信息分散、价格不透明、售后保障缺失等顽疾,也严重制约了二手车市场的发展。不过,二手车电商的兴起以及该群体对AI技术的积极应用,使得二手车行业正在加速实现标准化,其中,定价环节的标准化,成为整个生态圈的棋眼。

差价交易模式

走向没落

互联网时代,构成大规模交易的基础是标准化。二手车产品极端非标、难以定价的特色,使得买卖双方亟需一个双方都认可的定价环节,但是这种信任的建立谈何容易。定价环节,不仅涉及经验技术,更取决于良心。

传统二手车商,主要通过单车交易赚取差价,压价买入、抬价卖出,单车收售价差甚至超过25%。信息不对称、价格不透明,导致劣币驱逐良币,造成市场效率低下甚至萎缩。据不完全统计,2016年全国大小二手车经销商平均年交易量仅有100台,零散化交易严重阻碍了行业的规模化发展。行业一直处在“价格低——质量差——购买意愿差”的恶性循环,即知名经济学家阿克洛夫的“柠檬市场”理论——信息不对称、价格不透明,导致劣币驱逐良币,造成市场效率低下甚至萎缩。

随着互联网时代的到来,2011年至2015年大批二手车电商平台纷纷成立。不过,这期间二手车交易的年增速却仅有8.51%。难道推动多个产业变革的互联网引擎,在二手车行业失灵了?对此,瓜子二手车母公司车好多集团CTO张小沛认为,“早期的二手车电商平台只是将传统二手车交易从线下搬到了线上,却并没有像电商那样抽去中间经销商环节那样,从根本上改变二手车行业以差价为核心的交易链条本质。”

随着新零售概念的普及,双边透明的商品价格、标准定价的服务等概念也逐渐为消费者所认可,消除差价交易模式、以明确费率进行服务的方式成为越来越多行业的发展趋势。公开信息显示,瓜子二手车2015年创立时就确立了“没有中间商赚差价”、固定比例佣金的C2C交易模式,借助买卖双方透明可见的模式实现价格透明化,解决了差价模式的信任基础。

二手车市场要想实现爆发,关键就在于定价环节。尽管C2C模式剥离了中间环节,对于市场了解不多的买卖双方,仍然要面对价格认知不同、讨价还价的冗余流程。张小沛透露,瓜子二手车下一步要做的,就是实现定价的精准和效率的提升。

张小沛将二手车定价比作一个寻求最优解的问题:在买卖双方认可、高效交易、足以支撑服务保障的利润之间的最优解。“定价其实就像下棋,我们希望在海量卖家、车辆、买家之间,找到最合适、最高效的匹配——这其实是大数据和人工智能最有发挥空间的应用场景。”

凭借C2C模式,瓜子二手车积累了大量完整交易记录,在此基础上构建的人工智能体系“车好多大脑”经过大量数据学习与训练,具备了超过传统人工定价精准度的能力,在完成车况评估的瞬间,就能够迅速得出车辆的市场定价“瓜子价”、预计售出时间甚至适合流转的地区。数据显示,应用“瓜子价”的二手车新零售业务瓜子保卖相比传统二手车交易,周转效率提升了3倍以上。

二手车行业

形成AI生态

说起“新零售”,张小沛认为,交易只是开端,最终目的是基于定价能力打造一个完整的“AI生态”,“基于大数据与人工智的定价是交易的核心,也是服务的基础,在此基础上能够实现更低的金融坏账率、更完善的售后服务,以及对用户需求更深入的洞察。”在这种生态化的基础上,交易佣金不再是唯一收益来源,也就不会重蹈传统二手车“柠檬市场”的覆辙。

公开信息显示,瓜子二手车从去年开始尝试的新零售业务“瓜子保卖”,在“瓜子价”的标准化定价基础上,在多个城市开辟了最高达数万平方米的线下保卖店,通过将保卖车辆集中化寄售,为用户提供了一站式购车体验和服务,完全取消了传统交易中约看与砍价环节,再次将二手车交易链条大幅缩短,同时将二手车购车体验提升到与新车相匹配的级别。 “瓜子保卖”也成为继盒马鲜生、小米等之后,成为“新零售”的又一代名词。

有分析人士指出,事实上,无论是瓜子保卖,还是盒马鲜生或者小米,对于不断涌现的诸多新零售业态而言,交易正在逐渐成为商业生态的一个入口,而非单纯的盈利空间;凭借其建立的用户信任感,以及不断扩充的增值服务与体验,成为用户价值支撑的完整生态。这不仅是行业规范化的必经之路,也是技术推动行业重构的必然趋势。

据悉,瓜子二手车正在探讨将定价能力开放给行业与公众的可能性,如果成行,这将是一个更大、更复杂的生态系统,也将带来更加巨大的行业变革。

微信
扫描二维码
关注
证券之星微信
APP下载
下载证券之星
郑重声明:以上内容与证券之星立场无关。证券之星发布此内容的目的在于传播更多信息,证券之星对其观点、判断保持中立,不保证该内容(包括但不限于文字、数据及图表)全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性、有效性、及时性、原创性等。相关内容不对各位读者构成任何投资建议,据此操作,风险自担。股市有风险,投资需谨慎。如对该内容存在异议,或发现违法及不良信息,请发送邮件至jubao@stockstar.com,我们将安排核实处理。
网站导航 | 公司简介 | 法律声明 | 诚聘英才 | 征稿启事 | 联系我们 | 广告服务 | 举报专区
欢迎访问证券之星!请点此与我们联系 版权所有: Copyright © 1996-