2016年-数据局_IBM：中国消费者希望汽车如何为己所用_24页_912kb

中国消费者与汽车关系的新发展总结

核心内容

随着数字技术的发展，中国消费者对汽车的期望正在发生深刻变化。汽车不再仅仅是交通工具，而是演变为一种“移动数据中心”，能够提供更智能化、个性化的出行体验。消费者希望汽车具备更多数字功能，实现自动化、互联和个性化服务，同时对新的出行方式（如拼车、共享汽车）表现出浓厚兴趣。

主要观点

1. 汽车的数字化转型

   • 汽车正逐渐成为智能设备的一部分，具备自我修复、自我学习、自我驾驶等能力。
   • 中国消费者对这些创新功能表现出高度兴趣，其中自动驾驶最受欢迎（63%）。

2. 出行方式的多样化

   • 中国消费者对拼车、共享汽车和PP租车等替代交通模式感兴趣，表明传统所有权模式将被重新定义。
   • 年龄在18-24岁的消费者对汽车作为主要交通工具的兴趣较低，但未来十年其比例将大幅增长。

3. 消费者行为与数字成熟度

   • 中国消费者整体数字成熟度较高，99%拥有个人设备，38%自认为是“技术达人”。
   • 女性消费者在数字技术使用和参与创新方面表现更积极，尤其是对自动驾驶和数字服务的接受度更高。

4. 数字移动兴趣的分类

   • 消费者被分为四类：率先尝新者、快速跟进者、谨小慎微者和冷眼旁观者。
   • 中国消费者中，59%属于前两类，表明他们对新技术接受度较高。

5. 消费者对移动服务的兴趣

   • 信息与娱乐服务最受欢迎，占比54%；健康与教育服务则相对较少关注。
   • 中国消费者更倾向于使用基于位置的服务和移动支付等。

6. 生态系统与消费者参与

   • 中国消费者更愿意通过数字渠道参与汽车创新，如在线提交想法、设计游戏等。
   • 他们对OEM的在线销售渠道表现出高度信任，53%愿意从OEM直接购买汽车。

7. 零售模式的转变

   • 中国消费者更信任口碑和社交媒体，而非传统经销商。
   • 75%的中国消费者认为人际关系渠道对购买决策影响极大。

关键信息

• 92% 的中国消费者希望在未来十年内拥有或驾驶汽车。
• 50% 的受访者对预订定价模式感兴趣，31% 对部分所有权模式感兴趣。
• 44% 的中国受访者非常愿意贡献自己的意见，参与汽车产品的共同创造。
• 71% 的中国行业高管认为，到2025年，自主车辆将成为主要的差异化因素。
• 87% 的中国受访者认为，他们将会在未来十年拥有汽车，其中7% 无法承担购车费用，5% 不会拥有汽车但仍会驾驶。

建议与策略

消费者需求

• 形成新的所有权模式：探索预订定价、部分所有权等模式，创造更多收入流。
• 打造灵活的品牌体验：整合车辆与其他交通方式，创建开放式平台。
• 支持规范式决策：利用数据分析和认知能力，为消费者提供个性化推荐。

移动体验

• 个性化车载服务：开发数字体验配置方法，匹配消费者兴趣与功能。
• 加速移动服务开发：构建开放API平台，鼓励创新，与合作伙伴协作。
• 根据区域性需求部署：理解消费者对价值的判断方式，制定针对性策略。

生态系统

• 共同创造新解决方案：借鉴其他行业的经验，利用众包和消费者反馈。
• 改变零售模式：提供全渠道购车选择，增强消费者信任，提升购买体验。
• 深化数字体验：确保数字体验的直观性、一致性和意义性，无论消费者选择何种互动方式。

图表与数据亮点

• 图1：中国消费者数字成熟度与全球对比。
• 图2：数字移动兴趣的分类。
• 图3：消费者对自主车辆功能的兴趣分布。
• 图4：中国消费者对自动驾驶等自主功能的兴趣比例。
• 图5：不同年龄组和性别对移动服务的兴趣差异。
• 图6：中国消费者参与共同创造的意愿。
• 图7：消费者对不同购车渠道的重视程度。

建议问题

• 如何利用分析和认知能力提供全新的交通选择？
• 如何评估消费者数字移动兴趣，并据此定制数字体验？
• 如何选择合适的渠道，向消费者提供建议并测试其对数字功能的兴趣？
• 如何改善创新发现流程，增强合作能力？
• 如何更深入地参与无边界的汽车生态系统？
• 如何利用社交媒体和分析工具，转变汽车零售体验？

调研背景

• IBM商业价值研究院对16,469位消费者进行了调研，涵盖16个市场。
• 调研样本中，80%的受访者拥有驾驶执照，未区分城乡背景。

合作者与联系方式

• Ben Stanley：IBM全球汽车行业主管，负责战略业务洞察。
• Eric Chen：IBM大中华区汽车行业主管，推动数字化转型。
• April Harris, Kristin Fern Johnson, 詹颖：报告合作者与设计者。

附加信息

• 可访问 ibm.com/industries/automotive/ 获取完整报告。
• 可下载IBM商业价值研究院的完整目录和研究报告，访问：http://www-935.ibm.com/services/cn/gbs/ibv/。