Tesla может поучить всех известных автопроизводителей тому, как работать с «большими данными». «Это уже автопроизводитель 2.0», — считает Мэттиас Бентенридер, партнер консалтинговой компании Oliver Wyman.
Он сказал, что Tesla понимает лучше своих конкурентов, как использовать большие данные (то есть цифровые данные, накопленные человечеством) для улучшения отношений с клиентами, наблюдения за параметрами своих транспортных средств и для определения, какие стимулы реально заставляют людей делать покупки.
Экспертами в работе с большими данными являются такие компании, как Amazon и Google.
Анализируя огромные массивы накопленных в социальных сетях и других местах цифровых данных, эти компании узнают предпочтения своих клиентов и знают, как укрепить отношения с ними и увеличить продажи.
Автопроизводители же не столь хороши в работе с большими данными, и эта слабость вредит им в современном мире.
«Если через пять — десять лет автопроизводители не достигнут уровня мирового класса в работе с цифровыми данными, они окажутся в беде, — считет Бентенридер. — Amazon и Google — мировые эксперты в этой области, которые могу вытеснить автопроизводителей из своих традиционных сфер деятельности».
Сегодня большинство автопроизводителей не имеет никаких непосредственных взаимоотношений со своими клиентами, но автопроизводители интенсивно пытаются использовать имеющиеся у них данные.
Одним из автопроизводителей, работающим в этом направлении, является BMW.
Владельцы i8 и i3 имеют непосредственную связь с BMW, которая дает немецкому автопроизводителю лучшее понимание того, как используются его продукты и услуги.
Другой сферой, где автопроизводители могут строить более тесные отношения с клиентами, являются программы совместного пользования автомобилями, такие, как схема Daimler Car2Go и программа BMW DriveNow.
В обоих случаях автопроизводители получают ценную информацию о своих клиентах.
Они могут использовать эту информацию для определения, какие клиенты сервиса совместного пользования автомобилем могли бы больше всего заинтересоваться предложениями приобретения собственного автомобиля.
Бентенридер считает, что ключ к максимально использованию больших данных находится в области упрощения.
«Начните с размышления о том, что вы хотите получить, и затем определите, какие данные вам для этого нужны”, — рекомендует он.
Это кажется легким, но автопроизводители часто оказываются перед трудным выбором: либо инвестировать во что-то вроде нового кроссовера, дающего гарантированную прибыль через пару лет, либо вкладывать большие деньги в работу с большими данными, при этом зная, что какую-либо финансовую окупаемость этой работы можно будет увидеть лет через пять или даже больше.