烧脑揭秘上汽大通D90定价逻辑：如何让数据更有价值？
钛媒体 TMTPost.com
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对于需要严格控制供应链和生产效率的汽车行业来说，C2B模式无疑是一个系统性的挑战，那么上汽大通的定价逻辑是如何跑通的，以及在制造端和销售端又该做如何调整？
传统汽车制造企业与互联网的融合上，上汽无疑是探索最多的一个。它旗下的互联网汽车成为行业一个代表性品类，如今，从互联网经济中衍生出的C2B生产模式也在上汽大通上开始实践。
8月8日，上汽大通C2B造车模式的首个产品落地——全尺寸智能定制互联网SUV大通D90在上海上市，售价15.67万-26.38万元。
这款产品的定价非同寻常。传统汽车的定价方式是汽车厂商生产出汽车，然后标定价格，消费者购买即可，而采用了C2B模式的上汽大通则将定价权交给了消费者：上汽大通会根据市场和竞争态势，预设一个价格区间，然后基于大数据体系取得有效的用户定价数据，预设的价格会与用户出价进行对比，获悉用户对价格的敏感度和对产品价值的认同度，平衡之后得到定价。也就是说，定价来自大数据，也来自消费者。
当然，参与定价只是大通C2B模式的一个环节，用户还可以在大通的“我行MAXUS”平台上定制自己想要的配置，就像吃自助餐一样，决定自己想要的搭配，如前格栅样式、后包围样式、九种车身颜色等。据了解，理论上通过“我行MAXUS”平台，用户可以获取10616种价格梯度。
对于需要严格控制供应链和生产效率的汽车行业来说，C2B模式无疑是一个系统性的挑战，那么上汽大通的定价逻辑是如何跑通的，以及在制造端和销售端又该做如何调整？钛媒体有幸参加了与大通D90产品经理陈超的小型沟通会，现分享如下。
样本数据如何更有价值？
先说一下传统的汽车售价定价过程。传统汽车厂商在上一款新品之前，会花费百万级的费用找到一个咨询公司做市场调研，咨询公司给到的样本量一般是一千到两千个，也就是说平均到每个城市最多100个客户，这在统计学上价值打了不少折扣。
而上汽大通这次的定价过程中，参与的用户数，也就是说样本量是多少呢？66万个。
“4月19号到8月6号截止，超过66万个独立ID，超过172万次的数据录入到我们的定价活动系统。”产品经理陈超表示。这个样本规模首先决定，大通C2B“用户定价”环节的数据会具备参考价值。
除了样本数量足够大，让用户提供的价格具备使用价值的第二个因素是C2B模式带来的价值认同。
在类似的定价活动当中，很多主机厂采取的方式是猜价格，即发布一台固定配置的车，让用户去猜一个价格。这种数据会比较单一。
而上汽大通D90的模式是让用户自己定义车型、自己定义价格。因为把更多选择权和决策权交给用户，这就形成了一套价值逻辑：用户对他所选择的车型和价格具备情感联系，他会更理解自己要的是什么样的车型，出价也因此具备参考意义。
从数据来看，也反映这一特征。为了得到准确的数据信息，大通对出价用户群体做了两种类型划分，第一个类型是所有66万用户的出价信息，第二个类型是从中挑出的盲非用户的出价信息。
盲非用户是指盲订D90的用户中，既非大通员工也非利益相关方的群体，这部分用户是自发关注并参与大通的用户定价过程，他们给出的信息更能反映用户需求。
从上述图表可以看出，盲非用户的出价生成的正态分布图很规整，显示总体出价集中在12万-30万之间，这符合大通的预期。
为了进一步确定用户出价的稳定性和理智性，大通又挑取了多次出价的用户进行对比，发现出价三次的用户其每次出价都基本一致。
“一个用户实际上在潜意识里看到D90这台车的时候，他已经把很多竞品在脑子里过了一遍，他大致知道这样一个尺寸的车应该在什么样的价位。”陈超说。
那么有没有相对“无厘头”的出价呢，例如有人出100万，有人出1万？陈超表示，不排除这种出价，但是当样本足够大，就可以过滤掉这种不具备参考意义的出价。
“当你的样本量超过170万个，所有这些小的干扰会被去除，真正的形态会呈现出来。”陈超说，“就是样本量越大犯错的几率越小。”
巧设定价区间
如文章开篇所言，上汽大通会预设一个价格区间，这个预设的价格扮演着衡量标尺的角色，它会与用户在不同配置下的出价进行对比，得出一个价差的分布，从而更准确地知道用户对这款车的心理预期。
从图示可以看出，横轴用户选择的车型配置越多，对应的用户出价与系统预设价格的价差会越大，即用户出价与系统出价之间的差价和选择配置梯度高低呈现正相关性。
听起来有些拗口，但也符合常理，当你选择一款低配车型的时候，希望的降价范围必然低于选择高配的降价范围。
或许你已经注意到，大通预设的定价不是根据配置梯度设定的固定价格，而是一个区间（黄色区域）。也就是说，即便是同一个用户两次选择了同一个配置，它出完价格之后看到的系统预设价格都是不一样的。
那么，问题来了，既然是一个衡量标准，不应该越简单越好吗？
然而不是。据陈超介绍，大通之所以将预设价格设定为一个上下浮动的区间，主要原因有两个：
第1， 隐藏真实的底价信息，这是一种自我保护措施；
第2， 需要进行弹性测试。即测试同一个配置在不同价格体系里的用户接受度有多大。“如果我问一个东西500块值不值，我会得到一个数据，可能60%的人觉得值，40%的人觉得不值，但是我并不知道把500块提升到600块或者降低到400块之后，这个比例怎么变化。”陈超说。如果想知道比例怎么变化，就要做弹性测试，而这个逻辑一定是问A客户600块值不值，再问另外一个客户400块值不值。
“通过这样的弹性测试以后我们才知道，每降低100块，选这个配置的用户比例会提高10%还是5%，而这也是很重要的一个价值决策依据。”陈超说。
因此，大通针对预设价格做了一个上下浮动15%的区间，每次用户出价之后看到的定价都在这15%的范围内随机出现。
在此基础上，大通获得了预设平均价格和用户在不同配置梯度下的平均出价（红线），对比计算之后得出:入门车型的价格在预设平均价格的基础上要下降5000元左右，顶配车型的价格在预设平均价格的基础上要下降2.5万元左右。
以上即得出了大通D90最终的定价逻辑。在配置梯度线上，大通也找到了用户提交数据最密集的6个点，并针对性推出了代表性的6款D90，别出心裁地以北极星、天王星、火星等六种星辰命名。
做一个数据平台
据钛媒体了解，上汽大通的C2B模式包含六大阶段：车型定义、设计开发、汽车试验、自由选配、用户定价、用户反馈。陈超表示，在这套流程中，最核心和基础的正是上汽大通的数据样本库。
据透露，目前大通算法团队的规模在车企之中已经是初具规模。这套用于支撑大通D90定价的数据库不仅用于D90，还会为其他车型进行服务。
“这只是其中一个开放平台，我们不排除今后引进其他的平台做这个事情，因为我们的内核已经做完了，可以提供接口给很多不同的平台”陈超表示。
而且，如果数据标签足够全面，会提供更完整的用户画像，也会在此基础上拓展出更多的商业模式。“如果我的标签打得够足，可以有很多有意义的周边产品，比如说买D90的有部分四驱客户经常去旅游的，我可以推送很多的旅游产品等等。”陈超说。
生产，是个问题吗？
上汽大通的C2B模式中，核心自然是数据资产，而最为C端用户感知，且在行业中产生变革力量的就是自由选配，即用户决定自己要买的汽车该有哪些配置。
传统的汽车生产链条上，标准化的供应和标准化的生产是降低成本和产能放量的利器，而如今，来自C端用户的形形色色的需求无疑会首先给生产端带来挑战。
陈超告诉包括钛媒体在内的记者，这首先需要对C2B模式全流程打通的定制化，而现在数字化能力、制造工艺和制造的手段的全面提高，允许大通目前的生产线做定制化生产。
“上一台车可能是顶配的，下一台车可能是低配的，没有关系，因为装上去之前装位的显示屏已经告诉工人下一台车要装什么东西，怎么装，而且放过来的东西是总成件的，只要按照合适的位置安装上去就可以。”陈超介绍，“因为物流跟前期的物料准备已经把东西全部准备好了，工人不需要自己考虑该怎么搭配。”
包括供应链端的备货，上汽大通也通过数据模型做预测，会让备货更具针对性。“你选了一个配置对下一个跟你类似的客户是有预测作用的。”陈超表示，“现在我们拿到了很多精准的数据，做预测的时候，包括季节的因素、个人的审美因素等等都会放进去，预测模式越精准，备料会备得越精准。”
实际上，这种定制化的生产在大通的发展历史上有一定积累。上汽大通过往的主攻市场是商用车，而商务车的定制化程度远高于乘用车，这也让上汽大通拥有定制化生产的基因。
除了具备定制化生产的流水线，上汽大通的也设计了多重质保环节。
“我们不仅在工位跟工位之间有检查，最后质保环节，也会按照每一台不同的车型进行检查，全部OK打勾了说明这台车是好的，才符合这台车的配置清单。”陈超说。
相比于对生产端带来的挑战，对于销售端的备货来说，C2B模式则拥有自己的优势。例如在收集到的意向订单中，本身就会包含丰富的标签，上汽大通可以根据不同地方不同人群对车型的喜好和需求，进行针对性的准备现车。
“现车车型不可能跟需求100%一样，但如果有95%或者90%的符合，而且是现车，很多消费者也会接受。”陈超说。
据了解，上汽大通D90的订单已经超过2400个，其C2B模式遭遇的挑战无疑会随着向产业内部推进而继续涌现，作为一个已经落地实践的创新想法，它正在为汽车产业的生产模式革新打开一扇窗。
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