（作者：云捷亮數(shù) 馬妍）汽車(chē)產(chǎn)業(yè)邁入智能化與個(gè)性化時(shí)代，車(chē)型配置愈發(fā)豐富，傳統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)研卻陷入“采不準(zhǔn)、效率低、難落地”的困境。曾經(jīng)輕車(chē)熟路的汽車(chē)配置研究項(xiàng)目，忽然變得無(wú)助甚至有些陌生。重拾研究設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理等環(huán)節(jié)，卻有一種物是人非的感覺(jué)。在反復(fù)回顧復(fù)盤(pán)中發(fā)現(xiàn)，AI垂直應(yīng)用正是破解當(dāng)下配置研究難題的核心鑰匙。
配置研究難度陡增，傳統(tǒng)調(diào)研全面承壓
在汽車(chē)行業(yè)快速迭代的當(dāng)下，汽車(chē)配置研究早已不是簡(jiǎn)單的參數(shù)對(duì)比，難度正呈幾何級(jí)上升，傳統(tǒng)調(diào)研模式已然跟不上行業(yè)節(jié)奏。
一方面，配置數(shù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，研究邊界徹底打破。據(jù)中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)公開(kāi)數(shù)據(jù)顯示，近五年國(guó)內(nèi)量產(chǎn)車(chē)型配置品類(lèi)年均增幅達(dá)23%，新能源車(chē)型智能配置量更是傳統(tǒng)燃油車(chē)的3-5倍，單車(chē)型基礎(chǔ)配置搭配選裝組合可達(dá)數(shù)百種，徹底告別了以往極簡(jiǎn)的配置體系。
另一方面，評(píng)價(jià)邏輯從客觀配置參數(shù)轉(zhuǎn)向豐富的五感體驗(yàn)。消費(fèi)者不再關(guān)注座椅加熱功率、芯片算力等冰冷數(shù)字，轉(zhuǎn)而看重座椅舒適度、車(chē)機(jī)流暢度、隔音效果、氛圍質(zhì)感等主觀感受。這類(lèi)無(wú)法量化的體驗(yàn)需求，讓傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)研分析無(wú)從下手。
與此同時(shí)，用戶(hù)信息渠道多元，需求表達(dá)更模糊。據(jù)艾瑞咨詢(xún)《2025中國(guó)汽車(chē)消費(fèi)者洞察報(bào)告》數(shù)據(jù)，超80%消費(fèi)者通過(guò)多渠道獲取配置信息，近半數(shù)用戶(hù)存在認(rèn)知混淆，調(diào)研中極易出現(xiàn)無(wú)效回答，人工很難采集到真實(shí)有效信息。
更關(guān)鍵的是，配置評(píng)價(jià)告別單一指標(biāo)，場(chǎng)景化成為核心。智能駕駛、舒適配置等價(jià)值，完全依托通勤、家庭出行、戶(hù)外自駕等場(chǎng)景體現(xiàn)，配置評(píng)價(jià)從扁平參數(shù)對(duì)比轉(zhuǎn)向人群+場(chǎng)景+習(xí)慣的多維評(píng)估，傳統(tǒng)調(diào)研邏輯徹底失效。
多重因素疊加，讓傳統(tǒng)配置調(diào)研陷入效率低、數(shù)據(jù)假、結(jié)論偏的僵局，難以支撐車(chē)企快速迭代的研發(fā)與營(yíng)銷(xiāo)需求。
AI賦能數(shù)據(jù)采集：從“低效收集”到“精準(zhǔn)深挖”
面對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)，AI技術(shù)首先在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)顛覆性突破，徹底解決傳統(tǒng)人工訪問(wèn)的短板。
普通人工訪問(wèn)員受情緒、精力、專(zhuān)業(yè)度限制，面對(duì)用戶(hù)模糊回答往往無(wú)法深入，而AI訪談具備極強(qiáng)的穩(wěn)定性與專(zhuān)業(yè)性，可按照標(biāo)準(zhǔn)化邏輯與用戶(hù)對(duì)話，針對(duì)籠統(tǒng)評(píng)價(jià)開(kāi)展多輪智能追問(wèn)，層層挖掘用戶(hù)配置偏好背后的原因、使用場(chǎng)景與真實(shí)需求。
同時(shí)，AI能對(duì)偏差數(shù)據(jù)、矛盾表述實(shí)時(shí)識(shí)別、即時(shí)復(fù)核，從源頭規(guī)避信息誤差，既大幅縮短采集時(shí)間，更將有效數(shù)據(jù)率大幅提升，實(shí)現(xiàn)效率與質(zhì)量的雙重升級(jí)。AI能力還將繼續(xù)精進(jìn)，相信不久的將來(lái)，會(huì)讓市場(chǎng)研究洞察人員感到驚喜。
AI重塑統(tǒng)計(jì)模型：獨(dú)有能力顛覆傳統(tǒng)分析邏輯
在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與模型分析環(huán)節(jié)，AI的垂直場(chǎng)景獨(dú)有優(yōu)勢(shì)更是傳統(tǒng)方法無(wú)法比擬的。
區(qū)別于人工數(shù)據(jù)處理的耗時(shí)、易疏漏，AI依托機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可快速完成海量數(shù)據(jù)自動(dòng)清洗、無(wú)效信息剔除、異常數(shù)據(jù)智能校準(zhǔn)，避免人工處理的主觀偏差與疏漏，大幅縮短數(shù)據(jù)處理周期。
在模型應(yīng)用上，AI無(wú)需人工手動(dòng)調(diào)試，可基于汽車(chē)配置研究場(chǎng)景自動(dòng)匹配最優(yōu)分析模型，還能通過(guò)深度學(xué)習(xí)用戶(hù)特征，精準(zhǔn)聚類(lèi)配置需求，更能動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型、實(shí)時(shí)納入新數(shù)據(jù)迭代，讓分析結(jié)論始終貼合市場(chǎng)真實(shí)需求。這是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)完全無(wú)法實(shí)現(xiàn)的智能化能力。
行業(yè)思考：AI是工具，專(zhuān)業(yè)才是核心
汽車(chē)市場(chǎng)研究的核心，從來(lái)不是單純的數(shù)據(jù)處理，而是對(duì)行業(yè)的深度理解、對(duì)用戶(hù)需求的精準(zhǔn)把控。即便擁有先進(jìn)的AI技術(shù)，也需要資深的汽車(chē)垂直分析師把控方向、修正偏差，把AI輸出的冰冷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為車(chē)企可落地的決策建議。AI+垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，才是行業(yè)發(fā)展的最優(yōu)解。
汽車(chē)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型不可逆，配置研究的復(fù)雜性只會(huì)持續(xù)提升，固守傳統(tǒng)模式只會(huì)被行業(yè)淘汰。未來(lái)，云捷亮數(shù)會(huì)持續(xù)深耕AI與汽車(chē)配置研究、用戶(hù)共創(chuàng)的深度融合，用技術(shù)破局，用專(zhuān)業(yè)賦能，助力車(chē)企精準(zhǔn)把握用戶(hù)需求。
云捷亮數(shù)馬妍認(rèn)為：
“AI唯有深度扎根汽車(chē)垂直研究場(chǎng)景，才能真正釋放技術(shù)價(jià)值；市場(chǎng)研究從業(yè)者要做AI的掌控者，以專(zhuān)業(yè)駕馭技術(shù)、以技術(shù)升級(jí)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)價(jià)值的全新突破。”
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