车型产品竞争力水平多维度分析方法及相关设备与流程

1.本发明属于大数据分析技术领域，具体涉及一种车型产品竞争力水平多维度分析方法及相关设备。


背景技术：

2.随着经济的蓬勃发展，越来越多的消费者选择购买汽车，众多汽车生产厂商纷纷投入更多车型，消费者的选择也更多，汽车市场的竞争力也愈加激烈。汽车销售系统中大量的消费者购车数据，对于汽车车型的迭代更新有着重要的数据支撑。
3.目前对于消费者购车数据，主要使用的是通过数据统计的方式分析用户画像，例如通过客户基本情况、消费能力和消费习惯等进行单一维度的统计，传统分析方法无法适用于汽车车型的开发和销售工作方向。


技术实现要素：

4.本发明针对现有的汽车数据分析方法无法适用于汽车车型的开发和销售工作方向的技术问题，目的在于提供一种车型产品竞争力水平多维度分析方法及相关设备。
5.一种车型产品竞争力水平多维度分析方法，包括：
6.获取本品和竞品的若干评价维度及对应的权重比，建立用户需求罗盘模型；
7.获取本品和竞品的所述评价维度对应的维度值，建立多维度竞争力模型；
8.根据所述多维度竞争力模型和所述用户需求罗盘模型，分别计算所述本品和所述竞品的竞争力指数。
9.作为优选方案，所述评价维度包括外饰造型、内饰、配置、油耗、空间实用性、驾驶舒适性、乘坐舒适性、上下车方便性、动力性、安全性或品牌喜好中的至少一个或多个。
10.作为优选方案，所述获取本品和竞品的若干评价维度及对应的权重比，建立用户需求罗盘模型，包括：
11.通过目标人群调研或垂媒大数据拉取的至少一种方式，获取多维度数据，对所述多维度数据进行排序，选取排序靠前的预设项维度作为若干所述评价维度；
12.根据所述多维度数据确定所述评价维度的权重比，所有所述评价维度的权重比总和为100％。
13.作为优选方案，所述获取本品和竞品的所述评价维度对应的维度值，建立多维度竞争力模型，包括：
14.将所述本品的每个维度值赋值为预设值，由所述本品和所述竞品的评价维度的比例关系，计算所述竞品的每个所述维度值。
15.作为优选方案，所述根据所述多维度竞争力模型和所述用户需求罗盘模型，分别计算所述本品和所述竞品的竞争力指数，包括：
16.设所述本品的所述维度值为xi，所述竞品的所述维度值为yi，则单维度竞争力差值ai为：
17.ai＝x
i-yi18.其中，i表示第i评价维度；
19.计算所述本品的竞争力指数k1：
[0020][0021]
其中，a
i1
为所有ai中的正数项，ji为所述用户需求罗盘模型中第i评价维度的权重比；
[0022]
计算所述竞品的竞争力指数k2：
[0023][0024]
其中，a
i2
为所有ai中的负数项，ji为所述用户需求罗盘模型中第i评价维度的权重比。
[0025]
作为优选方案，还包括：
[0026]
对所述本品和所述竞品的竞争力指数进行置信度验证。
[0027]
作为优选方案，所述对所述本品和所述竞品的竞争力指数进行置信度验证，包括：
[0028]
计算竞争力指数比值l：
[0029][0030]
其中，k1为所述本品的竞争力指数，k2为所述竞品的竞争力指数；
[0031]
计算实际竞争力结果p：
[0032][0033]
其中，p1为所述本品的上一年度全年实际销量或上一年度月度平均销量，p2为所述竞品的上一年度全年实际销量或上一年度月度平均销量；
[0034]
|l-p|为置信度，若所述置信度大于预设的阈值，则通过调整维度值进行修正。
[0035]
一种车型产品竞争力水平多维度分析装置，包括：
[0036]
用户需求罗盘模型单元，用于获取本品和竞品的若干评价维度及对应的权重比，建立用户需求罗盘模型；
[0037]
多维度竞争力模型单元，用于获取本品和竞品的所述评价维度对应的维度值，建立多维度竞争力模型；
[0038]
竞争力指数计算单元，用于根据所述多维度竞争力模型和所述用户需求罗盘模型，分别计算所述本品和所述竞品的竞争力指数。
[0039]
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述车型产品竞争力水平多维度分析方法的步骤。
[0040]
一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理
器执行时，使得一个或多个处理器执行上述车型产品竞争力水平多维度分析方法的步骤。
[0041]
本发明的积极进步效果在于：本发明采用车型产品竞争力水平多维度分析方法及相关设备，具有如下优点：
[0042]
1、通过分析结果，量化了本品与竞品之间在客户选择过程中的竞争力水平；
[0043]
2、能精确分析造成销量差距的因素维度，以及该维度量化的差异值，甚至可以计算得到该维度造成的销量差距；
[0044]
3、指导新产品开发过程在哪些维度重点投入资源，量化该维度提升后可预期带来的销量增长性；
[0045]
4、针对车型下一代产品升级，可根据分析结果确定产品优化范围，针对竞品维度值指出优化指标，优化后方案可进行客户人群定量化分析，如获得与竞品相同维度值或更高值可带入分析方法中计算对于最终销量的贡献度；
[0046]
5、针对营销动作，如确定通过投放品牌广告进行销量提升，可带入分析方法计算如增加投入广告至竞品水平，对于最终销量的贡献度情况，从而倒算费效比。
附图说明
[0047]
图1为本发明的方法实施例流程示意图。
具体实施方式
[0048]
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示进一步阐述本发明。
[0049]
参照图1，一种车型产品竞争力水平多维度分析方法，包括如下步骤：
[0050]
s1，建立用户需求罗盘模型：获取本品和竞品的若干评价维度及对应的权重比，建立用户需求罗盘模型。
[0051]
本步骤中的本品和竞品均为市场已上市销售车型产品，优选已上市销售半年以上的车型产品，更优选上市后无重大产品事故，整体销售水平保持
±
50％区间内波动的车型产品。
[0052]
本步骤中每个评价维度的权重比是一种客户需求占比。权重比总和为100％。
[0053]
在一些实施例中，评价维度包括外饰造型、内饰、配置、油耗、空间实用性、驾驶舒适性、乘坐舒适性、上下车方便性、动力性、安全性或品牌喜好中的至少一个或多个。
[0054]
其中，配置、油耗和上下车方便性是可量化数据。外饰造型、内饰、空间实用性、驾驶舒适性、乘坐舒适性、动力性、安全性和品牌喜好是客户认可度数据。
[0055]
在一些实施例中，本步骤具体包括：
[0056]
s101，通过目标人群调研或垂媒大数据拉取的至少一种方式，获取多维度数据，对所述多维度数据进行排序，选取排序靠前的预设项维度作为若干评价维度。
[0057]
本实施例中的目标人群调研优选为购车考虑因素/维度调研，这些因素/维度不仅包含车型已经公开的公告参数，还包括客户人群偏好度等。
[0058]
具体实施时，可以基于细分市场客户调研购车考虑因素排序，购车考虑因素中包含可量化数据和认可度数据，获得排序前若干的购车考虑维度，作为本发明的评价维度。
[0059]
s102，根据多维度数据确定评价维度的权重比，所有评价维度的权重比总和为
100％。
[0060]
在一些实施例中，基于基于细分市场客户调研购车考虑因素排序，获取排序前十的购车考虑因素作为本实施例本品和竞品的评价维度，十个评价维度分别为外饰造型、内饰、配置、油耗、空间实用性、驾驶舒适性、乘坐舒适性、上下车方便性、安全性和品牌喜好。
[0061]
上述十个评价维度对应的权重比如下表1所示：
[0062]
表1，用户需求罗盘模型
[0063][0064]
s2，建立多维度竞争力模型：获取本品和竞品的评价维度对应的维度值，建立多维度竞争力模型。
[0065]
本步骤中的维度值基于公开数据计算，首先确定本品的维度值，再根据本品与竞品的比例关系确定竞品的维度值。
[0066]
在一些实施例中，本步骤具体可以采用如下方式确定维度值：
[0067]
将本品的每个维度值赋值为预设值，由本品和竞品的评价维度的比例关系，计算竞品的每个维度值。
[0068]
本步骤中的预设值可以为10或100。
[0069]
对于可量化数据，例如配置，可获取同等配置或相近配置车型下的本品公告价格和竞品公告价格，差异部分可根据客户感知价格或客户调研数据在公告价格上进行增减，分别获得本品价格和竞品价格，由本品价格除以竞品价格乘以预设值得到竞品配置的维度值；例如油耗，可根据本品的油耗公告值除以竞品的油耗公告值再乘以预设值即可得到竞品的油耗维度值；例如上下车方便性，可根据本品地板高度除以竞品地板高度乘以预设值得到竞品上下车方便性维度值。
[0070]
对于认可度数据，例如外饰造型、内饰、空间实用性、驾驶舒适性、乘坐舒适性、动力性和品牌喜好，可根据客户对调研数据的打分比例确定。例如安全性可根据是否通过中保研/cncap五星碰撞评判，通过了中保研/cncap五星碰撞的则为预设值，未通过的则可根据设计缺陷或客户调研进行减分。
[0071]
在一些实施例中，选择车型1作为本品，选择车型2和车型3作为竞品。选择表1中的十个评价维度，计算该十个评价维度对应的维度值。
[0072]
以车型1为基准，将车型1的每个维度值赋值为10分，十个评价维度的维度值总分为100分。
[0073]
根据本品与竞品的比例关系，分别计算车型2和车型3的每个维度值。例如，车型1的油耗公告为8.4l，车型2的油耗公告为5.88l，则车型2的油耗维度值为8.4/5.88*10＝14.3分。例如，车型1、车型2和车型3的造型喜好度人群比例为1：0.8：1.2，则车型2和车型3的造型维度值分别为8分和12分。
[0074]
通过车型1与车型2、车型3的比例关系，分别得到车型1、车型2和车型3的十个评价维度及其对应的维度值，建立多维度竞争力模型，该多维度竞争力模型具体可参考如下表2所示：
[0075]
表2，多维度竞争力模型
[0076][0077]
s3，计算竞争力指数：根据多维度竞争力模型和用户需求罗盘模型，分别计算本品和竞品的竞争力指数。
[0078]
在一些实施例中，本步骤中的竞争力指数采用如下方式计算得到。
[0079]
设本品的维度值为xi，竞品的维度值为yi，则单维度竞争力差值ai为：
[0080]ai
＝x
i-yi[0081]
其中，i表示第i评价维度；
[0082]
计算本品的竞争力指数k1：
[0083][0084]
其中，a
i1
为所有ai中的正数项，ji为用户需求罗盘模型中第i评价维度的权重比；
[0085]
计算竞品的竞争力指数k2：
[0086][0087]
其中，a
i2
为所有ai中的负数项，ji为用户需求罗盘模型中第i评价维度的权重比。
[0088]
以步骤s1中表1的多维度竞争力模型为例，车型1和车型2对比，以外饰造型维度为例，单维度竞争力差值为+2分，以空间实用性为例，单维度竞争力差值为-4分。
[0089]
将所有差值为正向分值的正数项分别乘以对应的权重比，进行加权和，得到车型1的竞争力指数。例如，表2中外饰造型维度的权重比为20％，则2*20％＝0.4。
[0090]
将所有差值为负向分值的负数项的分别乘以对应的权重比，进行加权和，取绝对值，得到车型2的竞争力指数。例如，表2中空间实用性的权重比为30％，则-4*30％＝-1.2。
[0091]
车型1与车型2相比，车型1的竞争力指数k1＝0.82，车型2的竞争力指数k2＝2.39。
[0092]
车型1与车型3相比，车型1的竞争力指数k1＝0.3，车型3的竞争力指数k2＝1.35。
[0093]
在一些实施例中，本发明还包括步骤s4。
[0094]
s4，置信度验证：对本品和竞品的竞争力指数进行置信度验证。
[0095]
本步骤在进行置信度验证时，将本品和竞品对应的竞争力指数进行比例关系分析，通过对本品和竞品的上一年度月度平均销量占比，或上一年度全年的销量占比关系进
行比对分析。若本品和竞品中任意车型上一年度销售不为全年时，按销售量的月度平均销量进行比较。
[0096]
在一些实施例中，置信度验证具体包括：
[0097]
s401，计算竞争力指数比值l：
[0098][0099]
其中，k1为本品的竞争力指数，k2为竞品的竞争力指数；
[0100]
计算实际竞争力结果p：
[0101][0102]
其中，p1为本品的上一年度全年实际销量或上一年度月度平均销量，p2为竞品的上一年度全年实际销量或上一年度月度平均销量；
[0103]
|l-p|为置信度，若置信度大于预设的阈值，则通过调整维度值进行修正。
[0104]
上述预设的阈值，可信阈值为10％，优选阈值为5％。
[0105]
以步骤s3中计算得到的车型1、车型2和车型3的竞争力指数为例，车型1与车型2的竞争力指数比值为0.82/2.39＝34.3％；车型1与车型3的竞争力指数比值为0.3/1.35＝22.2％。
[0106]
又已知车型1上一年度平均月销量为1281，车型2上一年度平均月销量为3769，车型3上一年度平均月销量为5383，则：
[0107]
车型1与车型2的上一年度全年的销售占比为34.0％；车型1与车型3的上一年度全年的销售占比为23.8％。
[0108]
车型1与车型2的置信度为0.3％，车型1与车型3的置信度为1.6％。
[0109]
可见，车型1与车型2、车型1与车型3的竞争力指数比值和上一年度平均月销量占比基本吻合。
[0110]
在一些实施例中，当置信度大于预设的阈值，需要调整维度值进行修正时，本发明中步骤s1的用户需求罗盘模型的评价维度和权重比由于是客户群体定量调研结果，其结果是较为客观的参数，原则上不进行调整。本品维度值是预设值，因此原则上也不进行调整。因此，可以通过进行怀疑项维度的维度值进行定量用户调研，让用户人群对本品和竞品在怀疑项维度进行打分，本品维持预设维度值不变，根据新的调研结果计算竞品的维度值重新建立多维度竞争力模型，计算本品和竞品的竞争力指数，并进行置信度验证。
[0111]
本实施例中的怀疑项维度可以是排序筛选出的所有评价维度，也可以是本品与竞品差值较大的几个评价维度。
[0112]
通过本发明的分析方法分别得到本品和竞品的竞争力指数，对产品上市后的销量表现原因进行精确量化分析，明确销量差距出现在哪一个维度，具体差了多少水平，或者在产品端还是营销端进行工作改进能够进一步提升销量。针对下一代的产品升级，可根据本发明的模型确定产品优化范围，针对竞品的维度值提出优化指标，优化后方案可进行客户人群定量化分析，如获得竞品相同分值或更高分值可带入模型计算对于最终销量的贡献度。针对营销动作，比如确定通过投放品牌广告进行销量提升，可带入模型计算如增加投入
广告至竞品水平，对于最终销量的贡献度情况，从而倒算费效比。
[0113]
在一些实施例中，本发明还提供一种车型产品竞争力水平多维度分析装置，包括：
[0114]
用户需求罗盘模型单元，用于获取本品和竞品的若干评价维度及对应的权重比，建立用户需求罗盘模型；
[0115]
多维度竞争力模型单元，用于获取本品和竞品的评价维度对应的维度值，建立多维度竞争力模型；
[0116]
竞争力指数计算单元，用于根据多维度竞争力模型和用户需求罗盘模型，分别计算本品和竞品的竞争力指数。
[0117]
在一些实施例中，本发明还提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例车型产品竞争力水平多维度分析方法中的步骤。
[0118]
在一些实施例中，本发明还提出了一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述各实施例车型产品竞争力水平多维度分析方法中的步骤。其中，存储介质可以为非易失性存储介质。
[0119]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
[0120]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。