二手车市场驾驶员座位上的数据和分析

汽车与装配实践 二手车市场驾驶员座位上的数据和分析 二手车市场价值链中的公司可以使用数据和分析来挖掘增长机会并提高利润率。 本文是Ben Ellencweig，Philipp Espel，Stefan Jovanovic，Khalid Quidwai和Benjamin Tschauner的共同努力，代表了麦肯锡汽车与装配实践的观点。 二手车市场状况 机构零售二手车市场在美国和欧洲，预计到2023年将带来近1.2万亿美元的收入。在这两个地区，这个市场都相当分散：排名前20位的二手车零售商在美国的市场份额不到20％，在欧洲的市场份额不到10％。与其他零售部门相比，这种历史性的分裂导致整个价值链中创新的数字和分析功能的采用缓慢。它还为数字优先进入者打开了机会，加大了现任者创新的压力。 地缘政治问题和供应链挑战-特别是芯片短缺1和其他电子部件-在过去的几年里，阻碍了新车和二手车的供应。这种供不应求和高需求的状态使得新车和二手车的定价过高，销售利润率更高。尽管某些型号的供应正在恢复，但由于许多地区的通胀趋势导致购买力下降，需求现在面临压力。因此，经销商正在失去一些定价权：平均价格。美国的二手车在2020年至2022年的峰值期间增长了25%，但此后有所下降(图表1)。需求和供应受到两个市场财政政策中断的进一步影响:更高的利率增加了融资成本，这降低了汽车金融公司的利润率，同时也让一些潜在消费者退出市场。这尤其是电动汽车(EV)，因为能源价格上涨，对剩余价值不稳定的担忧以及补贴的调整在某些市场，Evs对私人零售客户降低总拥有成本的承诺正在受到损害。 此外，随着二手车公司从疫情造成的复杂的市场动态中脱颖而出，它们被推入了一个新的复杂的环境，与不断变化的消费者偏好、不断变化的供需动态和经济压力作斗争。这些影响将使整个二手车生态系统的参与者更难增长，并将增加维持大流行期间利润率上升的压力。 为了挖掘客户需求，保护利润并提高绩效，整个汽车价值链中的公司-即B2B和B2C经销商，OEM以及融资和租赁公司-必须重新发明和重新设计业务方法，以便在竞争中保持领先地位。 与此同时，客户继续在网上转移更多的购车旅程。 为了挖掘客户需求，保护利润并提高绩效，公司必须重新发明和重新设计业务方法，以提高分析能力。 附件1 在COVID-19大流行期间创下历史新高后，二手车价格似乎已经稳定在一个高位。 相对于起点的索引值1 麦肯锡公司 麦肯锡的研究表明，超过95％的用户汽车搜索始于在线客户研究车辆信息，超过70％的消费者使用第三方网站比较价格。 过程以详尽的方式进行，并且仍然依赖于内部专家和直觉来进行许多关键的决策过程。采用基于数据的决策可以让经销商、OEM和汽车金融公司挖掘客户需求，提高利润率，提高业绩。在过去的20年中，实时汽车零售已经变得越来越可用，这意味着定价应该像机票一样动态地设定；长期分类决策应该基于。 数字转发公司已经利用了这些偏好，二手车市场的兴起证明了这一点，包括增值服务、无缝全渠道选择和数字融资。这些公司允许客户浏览各种二手车，并审查和比较定价。然后，这些公司依靠基于算法的决策为所有后端流程提供全国范围的交付。 客户需求，就像消费零售一样；吞吐量管理应该像制造业一样动态管理。 为了获取与价值链分析相关的价值，二手车公司可以采取四个步骤。首先，他们可以将外部数据与内部数据结合起来，创建一个集中的专有数据库，以帮助跟上市场趋势和客户需求，同时保持 数据和分析如何获取价值 目前，整个汽车价值链中的许多公司未能利用数据来优化业务 采购和投标策略。经销商可以使用当前市场库存的数据来优化投标价格并最大化利润。利用实时市场数据的分析驱动的采购和投标模型可以帮助经销商确定不同价格水平的汽车需求，并帮助确定最佳投标价格，同时降低内部成本。 战略竞争优势。其次，他们可以开发反映其特定的专有算法，而不是部署市场上可用的通用工具或解决方案 商业现实。第三，他们可以将基于分析的决策嵌入到组织的所有级别，而不是将其隔离到单个应用程序中。最后，他们可以调整自己的治理和运营模式，以集中核心职能，使一线员工能够专注于客户需求。以下部分概述了生态系统中的不同参与者如何使用这些步骤以及这样做的结果。 图表2显示了拍卖过程的当前状态，其平均利润率约为6percent.Anassessmentof15,000cartransaction-tionsin2022and2023identifiedanincremental2percentmargin-expansionopportunityusingdynamicbiddingstrategiesthatleveragereal-time二手车-marketpricingdata,translatedintoa美国和欧洲共有220亿美元的机会。 经销商 数字化可以帮助经销商转向更可持续的商业模式，特别是数据驱动的分析可以帮助他们确定最佳的采购和定价策略，以及车辆分配，以满足客户的偏好。经销商可以通过三种方式利用数据和分析来增加价值。 车辆分配。大型国家经销商可以利用其规模经济来利用区域定价的差异来提高利润率。经销商可以 麦肯锡公司 使用实时市场需求和定价数据，根据最佳区域市场价格（扣除运费）和持有期在经销商网络内分配单个车辆，以实现利润最大化。 决策和一线销售业绩。然后,分布式经销商可以使现场销售团队在其日常角色中做出有数据支持的决策,以提高绩效。 图表3显示了全尺寸皮卡跨州的特定装饰线的价格差异（扣除运费）的示例。在这个示例中，位于德克萨斯州的国家经销商可以通过在亚利桑那州，新墨西哥州，阿肯色州，阿拉巴马州或南卡罗来纳州而不是其基础州销售汽车来利用该实时市场数据来获取更高的利润。 OEM Gathering real - time feedback from the market on car valueperformance can be challenging for OEMs, and it can bedifficult to know how vehicles are perform - form after theyare in the market for a few years他们可以在两个主要领域利用数据和分析。 根据每辆车的跨境潜力和利润率增长，在美国和欧洲，分析性增强的车辆分配策略的年度机会总计为12亿美元。 数据驱动的配置优化可以帮助二手车经销商挖掘跨州和跨境保证金机会。 增加利润潜力，1$ 了解和优化剩余价值对于全球汽车金融部门至关重要-随着电动汽车的采用增加，更是如此。 产品配置和装饰线。不同的装饰和特征配置可以具有非常不同的销售和残值下降率。分析可以帮助OEM识别车辆类别中性能最高的功能，并将其纳入未来的车辆迭代中。例如，对最近生产的类似细分市场的中型豪华SUV的分析表明，其中大约75％的SUV具有车顶纵梁，而60％的SUV具有激光大灯。具有这些特征的SUV在长期内也具有更好的残值。该领域的OEM可以使用该市场数据来添加最大化长期残差的功能。 量。我们的评估表明，剩余价值优化可能为美国和欧洲的汽车金融公司提供200亿美元的保证金机会。汽车金融公司可以通过两种方式利用数据和分析。 选择正确的汽车。租赁公司和银行可以利用历史二手车数据来了解装饰线和模型的残值。然后，公司可以根据当地需求选择最佳组合。因此，公司可以选择可以添加到停车场的装饰，以在合同结束时最大化残值。 装饰线的价值，提高车辆的可取性。 租赁车辆的配置和合同长度。残值稳定性在同一车型的不同配置之间可能会有很大差异。银行和租赁公司可以确定-挖掘具有最高残值稳定性的给定车型的装饰和设备配置。这些数据还可以帮助他们确定每辆车的最佳合同长度，最小化费率 批发价格。Retail markups can different signifi - cantlybetween dealers across geographies. Using data and analysticsto understand retail pricing across the二手车markets can helpOEMs define optimal wholeal prices for lease returns or trade -in to maximiz of value loss during the lease period, and determine the bestlease rate for each vehicle. Furthermore, resident - value risk的实时分析can help companies minimize exposure byoffering a dynamic contract renewing at the conflecting point. 汽车金融公司 了解和优化剩余价值对全球汽车金融部门至关重要2更重要的是，利率上升将增加融资成本，推动汽车金融公司在利润最大化和最大化之间做出选择。 For example, Exhibit 4 shows differences in residual - valueloss between two similar variants of two vehicles. Banks andleasing companies can use 麦肯锡公司 做出更好的决策，以增加利润潜力，满足客户期望，并提高销售业绩。公司还可以利用最近的发展，如生成人工智能，来构建有助于传播意识、鼓励采用和改善教育的用例，即使这些技术不需要获取价值。由于外部因素影响市场，跟上这些选择将是保持竞争力的关键。 此比较建议为车辆1装饰1而不是装饰2 -因为装饰2在租约结束时将失去更多价值。 利用二手车市场中的数据和分析的公司可以在整个生态系统中获取其潜在价值。从高级数据和分析中收集的见解可以帮助公司 Ben Ellencweig是麦肯锡斯坦福德办公室的高级合伙人,菲利普福音是汉堡办公室的高级合伙人,Stefan Jovanovic是杜塞尔多夫办公室的数据专家，Khalid Quidwai是达拉斯办公室的合伙人Benjamin Tschauner是科隆办公室的合伙人.