ВЕЛИКІ ДАНІ НА РИНКУ АВТОТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ ЯК РЕСУРС І ВИКЛИК СУЧАСНОЇ ЕКОНОМІКИ
Анотація
Концепція розвитку автомобіля не просто як транспортного засобу, а як платформи, здатної збирати цінну інформацію про споживача, його вподобання, характер водіння, ключові маршрути, щоденний ритм – поступово імплементується у життя. Стає очевидним - автомобіль у форматі рухомої платформи Інтернету речей – це сучасність, яка поступово охоплює все більшу кількість ринків та споживачів. Інформація щодо технічного стану, стиль кермування, актуальні дані щодо дорожних умов, взаємодія транспортних засобів один з одним - є тільки частиною можливостей, які поступово масштабуються, попри наявність суттєвих обмежень та ризиків. Аналіз зібраних даних аналізується безпосередньо ресурсами автомобіля, тоді як некритична інформація передається у хмарні платформи, де стає основою нових сервісів. Таким чином формується новий стратегічний ресурс, здатний впливати на структуру витрат, доходів і ризиків учасників ринку автотранспортних засобів.
Автомобільні дані доцільно групувати на діагностичні, поведінкові та контекстні. Діагностичні дані описують стан транспортного засобу, характер роботи його елементів, агрегатів, що дозволяє створювати системи антисипативного технічного обслуговування, мінімізувати простої та зменшити витрати на обслуговування автомобіля. Поведінкові дані сприяють висвітленню даних щодо частоти різкого гальмування, середньої швидкості водіння, середнього рівня завантаженості транспорту тощо. Відповідні дані стають основою для формування страхових продуктів, ефективнішим управлінням парком автомобілів, сервісів екстреного реагування. Контекстні дані охоплюють інформацію про маршрути, дорожню інфраструктуру, завантаженість вулиць, точки обслуговування, погодні умови, ключові запити на бортовому комп’ютері чи мультимедійній системі. Ці масиви даних активно використовуються у маркетингових заходах, логістиці замінних частин, урбаністиці та плануванні розвитку сервісної мережі.
Подальшу економічну цінність даних забезпечує аналітика. Описова аналітика відтворює фактичні патерни руху, навичок водіння та завантаженості доріг. Предиктивна аналітика на основі минулих спостережень оцінює ймовірність майбутніх подій. Прескриптивна аналітика формує рекомендації для водія, політики щодо сервісу, страхової компанії чи виробника: коли і де доцільно обслуговувати автомобіль, який маршрут обрати, як налаштувати умови експлуатації для зниження витрат та підвищення безпеки. На стику цих трьох рівнів виникають нові бізнес-моделі, що змінюють розподіл доданої вартості у галузі.
Цифрова трансформація охоплює також і маркетингову діяльність в автомобілебудівному секторі. Сформовані дані від усіх можливих точок контакту з клієнтом - вебсайту, дилерської мережі, кол-центру, соціальних мереж, телематичних сервісів – сприяє формуванню персоналізованих пропозицій, точніше прогнозувати місце, час та характер наступної покупки клієнта, коригувати асортимент та цінову політику. Зібрані дані інтегруються в системи управління взаєминами з клієнтами, підтримують довгострокові програми лояльності та здатні покращувати рівень таргетування підчас маркетингових кампаній. Актуальним питанням у цій кон’юнктурі залишається захист персональних даних, прозорість алгоритмів сегментації та етичних меж використання поведінкової інформації в процесі продажу.
У підсумку великі масиви даних на ринку автотранспортних засобів формують новий клас економічних проблем і можливостей. Залежно від того, як буде регульовані права на дані, доступ до них, стандарти безпеки та прозорості аналітичних рішень, буде залежати структура ринку, бар'єри входу, асортимент сервісів та потенціал інновацій. Для виробників, сервісних компаній, страховиків і міст ці дані стають інструментом підвищення ефективності та якості послуг. Для споживачів вони є одночасно джерелом доданої цінності у вигляді безпеки керування та обслуговування автомобіля, комфорту і персоналізації послуг, так і предметом дискусії щодо глибини збору даних, рамок у спостереженні, контролю за потоком приватної інформації. Саме пошук сталих моделей використання і монетизації цих даних формує одну з ключових сучасних проблем економіки в автомобілебудівному секторі.
