ca88手机版|傅连学:车企设定销量目标,应有一个准确的判断

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ca88手机版_9月1日,第15届TEDA论坛多个分论坛举行。中国汽车技术研究中心股份有限公司汽车技术与信息研究所副所长傅连学在以开放背景下拓展和搜索乘用车市场为主题的市场论坛上回应:未来汽车市场不会长期处于股票竞争状态。

所以对于车企来说,更重要的是考虑车型的竞争预测和针对性预测,更有参考价值。以下是国家历史的演讲:各位嘉宾早上好。我很高兴有机会在这次会议上与大家共同分享我们对汽车市场的研究工作,特别是去年以来我们所做的研究工作。这个话题乍一看是在说乘用车的市场预测,因为市场预测做了很多。

先不说,没有太多新想法。以下对我们预测的一些方法的研究,我们觉得与现在其他组织所做的在思路和方法上还有很大的差异,期待在这次会议上与大家分享和探索。第一个是预测我们为什么还在这里。

这几年大家都看到了,整体行情降低或者减半。本质上,大家都认同了。但是,即使歧视是准确的,我们也可以再想想汽车公司的销售目标和实际目标完成率。

比如今年上半年结束后,部分车企只实现了20%-30%的目标,可能远远好于消息。在精准判别的情况下,我们感觉企业之间的原始销售目标如何设定,对于这部分市场是否有精准的判别,还是缺乏。

这符合现在汽车公司确认销售目标较多,结合市场总需求预测,只有准确的需求预测和主观预期目标,而不是细分市场的预期情况。这部分真的协同工作,感觉还是有很大偏差的。如果这部分做的不好,会给车企带来一系列的问题,包括如何控制调度和销售目标,如何优化控制成本,如何管理库存。

在实际的市场调研方面,我们还是有很大的欠缺。因此,自去年以来,我们积极开展了此类子模型的销售预测研究工作。就整个思路来说,现在信息中心等机构做的预测比较多,我个人指出他们做的整体预测很大程度上是市场需求预测。

市场需求预测可以反映市场宏观经济和消费市场需求。从需求预测的角度来看,最多能做到什么程度?大型SUV、中型SUV和紧凑型SUV的数量差不多,然后对应各自车型和企业的数量,中间有个断层。至于我们的预测,我将其定义为竞争性预测。要考虑车型的预测,不仅要考虑宏观需求,还要考虑各自产品的竞争关系。

理性地说,做竞争性预测有三个层次:一是宏观政策,这部分是标准化的。二是企业本身,包括产品情况,产品生命周期情况,生产能力包括自身情况,包括营销策略和营销计划。

同时也必须考虑到,对于某一款车型,有竞品的原创作品,与竞品、竞品的关系如何,产品与营销人员的对比如何?只有明确了这三个方面,才能真正对不同的模型做出预测。以下是对必须考虑的整体因素的非常简单的解释。如果按车型做预测的话,3到5年可以,但从宏观角度来说更好,但更注重短期预测和12个月或1年内的滑动预测。

和一般要考虑的季节性因素一样,这种认同也是要考虑的因素之一,不用说太多。作为宏观因素,还有一个很重要的因素,就是政策因素。
在政策因素方面,我们不会整合最近发布的一些相关政策,对政策的效果进行整体评估。至于哪些车型增加或者减半,比如前一阶段大家都在消化国家5的库存,这其实是一种欠不道德,是政策因素适当造成的。

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政策变化应该更多,不会针对每一项政策进行适当的政策评估,构成整体政策因素的影响。其他预测方法很少考虑的自身因素还包括产品周期、产品性能指标的修改和比较。

这部分还包括产品力和营销力,我们都会形成一个合适的评价指标,纳入整体模型。这一部分是我们在评估方法中必须考虑的内容。其次,要提到竞争力,特别是考虑到包含竞争产品圈,以及各自模型之间的竞争关系。

在你自己的品种和你的竞争产品之间,从产品实力,从营销计划,整体评价这一部分,我们不会构成一个适当的竞争指标,包括在模型中。这是我们方法的一个突出特点。最后,除此之外,我们还考虑了消费者的不道德因素。

通过合适的大数据,评价你的车和其他相关车的对比指数和市场口碑,直接影响消费者是卖你的车还是卖别人的车。这个也要考虑竞争关系,这部分一般都要我们收。这样,必须收集的数据量和必须处理的数据量是相当大的。

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经过辨析,我们提取了构成七个指标的经济政策变量、供给变量和市场需求变量,在最终的预测结果中不会起到更为根本的作用。和经济、政策变量一样,一个是宏观经济指标,一个是政策影响力指标。供应变量应考虑竞争产品的指数、终端价格指数等。我们把这些分为七个指数。

当然,该指标的下一级不会划分为二级、三级等相应指标,构成整个预测模型。如果遵循这个思路,必须处理的数据量不会大很多,尤其是营销策略和产品实力特征指标的整合,这些都在里面。我们的预测模型引入了一个具有长值和短值的记忆深度自学习模型来预测一些复杂的序列处理。它的主要特点,因为这个模型是一个神经网络模型,更适合大规模、简单的数据处理,通过文化传承有一个大大优化的过程。

从预测结果来看,一些中长期预测和其他的差别不大,但我们和其他人的主要区别是需要制作各种主流模型,相当于单一模型的预测结果。我们期望做出这样的预测结果,帮助企业制定营销计划,设定目标,安排未来的生产。目前,一些预测结果已经每月在汽车行业信息网上公布。

当然,我们并没有做太多热炒。我们只希望能给大家一些参考。从整体来看,整体的预测已经做了,现在感知的可行性准确度还是比较满意的,虽然不是最差的。对于主流车型,尤其是一些销量比较大,产品和营销策略比较稳定的车型,总体预测基本可以控制在8%以下,这不是总量,而是一辆车。

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这里8%,对于主流车型来说,这部分精度还可以。显然,我们现在面临着一些问题。

对于新造型,有一些小众的模型,比如新能源,不太稳定,预测结果明显略大。
后面我会很简单的展示一下。比如日产转子的预测已经在上半年结束了,这个车型的预测变化不大。

我们做了对比,是4%,处于比较好的控制状态。刚才说的8%是雅阁车型。为什么是8%?因为是不可预测的因素,所以有一些因素对销售有相当大的影响,我们没有估计到。

对于小众模式和新能源,有些预测略有偏差,我们必须加以改进。比如比亚迪的E5,大趋势还可以,但是这个型号的错误率超过15%。最后,我做一个简短的总结。

这一次,我们明确提出了竞争预测法,去年就开始了。我个人感觉,尤其是面对未来的股票竞争,车企考虑车型的竞争预测和针对性预测更为重要,不会对企业有更多的参考价值。我们不会对这种情况给予更多考虑。如果按照这种预测方法,显然会考虑更多的因素。

如果真的想做车模,就要整合企业的营销计划等。如果和企业融合,可以更精准的控制。我们主张企业需要共同参与其中,并与我们一起做一些适当的工作。

对于这一块的预测,不是说我的预测结果,而是明确提出我们的竞争预测方法,希望能引起业界的共鸣,同时青睐企业重新加入我们的团队,让我们一起进一步完善预测方法和手段。今天我的分享到此结束,谢谢!|ca88手机版。

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