【国君产研|企业观察】车联网数据价值创造者-彩虹无线
国君产研 · 2020-06-28 00:00:00 · 热度:加载中...

本期产业观察,我们有幸访谈了彩虹无线的常务副总经理、联合创始人冉默。彩虹无线是国内市占率最高的车联网数据运营服务商。为什么敢说是市占率最高?为什么说是数据运营服务?以及这个赛道竞争壁垒如何?

本次访谈,我们的问题围绕两个方面:1)公司目前商业模式的边界,包括问题1-8;2)面对未来的种种挑战,公司目前的竞争优势是否可持续?包括问题9-11。

1. 公司的商业模式

2. 为何选择前装车联网大数据这个赛道?

3. 目前公司有哪些合作整车厂?

4. 整车厂选择供应商最看重什么?

5. 海姆达尔平台的定位?

6. 如何规避“铺人头”模式?

7. 还有哪些变现思路?

8. 公司的目标和发力点是什么?

9. 行业中最稀缺的资源是什么?

10. 如何应对新进入者?

11. 如何应对车路协同新趋势?

本期作者:郑宇舟、蔡航负责人:鲍雁辛

我们乐于与所有对TMT行业、新能源、新材料、新消费、新制造产业研究感兴趣的朋友们交流,希望入群的麻烦留言(不收取任何费用)。

以下正文

公司简介

彩虹无线(北京)新技术有限公司(以下简称彩虹无线)成立于2011年,专注于为整车厂挖掘车联网大数据中的价值,在运营数据服务的过程中,通过多种路径变现,开发数据产品。

经过9年的耕耘,公司已发展超过40家整车厂合作伙伴,如上汽集团、长安集团、东风集团、一汽集团、广汽集团等国内头部整车厂。公司运营的数据覆盖200万前装车联网用户。

访谈对象

冉默 常务副总经理、联合创始人北京大学经济学学士、管理学硕士。具备12年互联网及数据运营管理经验,主持推进与上汽金融、安吉星、猎豹、东风南方、江铃福特、一汽红旗等20余家主机厂的前装车联网金融保险创新业务合作,确立了公司在前装金融保险领域具备最多用户规模和业务积淀的领先地位。主持参与团体标准1项《机动车保险车联网数据采集规范》。

1.可否先介绍下公司的商业模式?

公司的商业模式为两段式:在第一阶段,通过给整车厂提供数据智能咨询服务,赚取项目费用。在与整车厂项目合作的同时,公司也能获得挖掘分析车联网大数据的机会。数据主要通过前装进入车辆的T-Box直接采集到CAN总线,因此数据精度和质量较高。第一阶段成功的标准是与国内主流的整车厂建立数据合作,公司在2016年之前已完成并成为赛道内覆盖整车厂最多的供应商。

在第二阶段,公司需要持续探索整车厂数据的变现路径,把路径走通,并在收入达到一定规模时,与整车厂收入分成。数据变现需要与汽车以外的行业数据融合,公司目前在UBI保险的变现路径上初具成效,为保险公司提供三项服务:

1)渠道服务,收取保费佣金:通过车联网数据判断用户需求和偏好,比如在自驾出游时,向车主推荐旅游险等;

2)降理赔服务,从费用中分成:基于行车数据,判断车主的驾驶行为,或引导车主规范驾驶,以减少车辆的赔付率,公司从降低赔付的费用中利润分成;

3)提供分析结果,收取费用:为保险公司数据核查、精算、风控和理赔环节提供数据分析支持,并收入费用。

2.为何选择前装车联网大数据这个赛道?

公司的创业灵感来自于创始人黄亮的一次的修车经历。黄亮的车遭遇偶发故障,踩油门时车辆无法提速,持续处于失火状态,但4S店的维修人员始终找不到问题所在。当时,维修人员给车连上一根线,在旁边抱着电脑检测数据流的变化。通信工程背景的黄亮立刻想到“为什么不能把数据连接口做成无线的呢?这样就可以通过实时数据发现问题点了。”市场调研后,黄亮发现国外已有远程诊断的业态,并买了一台OBD设备开始研究。四位联合创始人在2011年,彩虹无线最先选择的是后装市场,并推出车易软件和OBD硬件设备,结合观察数据流,检测车辆故障。然而OBD设备并不适合长时间、高频度采集数据,长时间使用也会对车辆造成影响。

创始团队更是在两次事件后,为保证稳定性、安全性而决定转为前装:团队试验荣威350,连接后装设备会持续亮故障灯;试验车雷克萨斯竟然在高速路上突然出现熄火,而在OBD设备拔掉后,故障立刻消失。

3.目前公司有哪些合作整车厂?

与公司建立数据智能合作的整车厂多达40多家,自主品牌如上汽、广汽、东风、长安、吉利、一汽红旗、一汽奔腾;合资品牌如奥迪、安吉星、江铃福特等。

合资和外资是公司下一步的重点切入客户群体。相对于自主品牌整车厂,合资和外资在车联网方面的决策流程更长、更谨慎,且更倾向于硬科技式的创新,而对模式创新的兴趣不大。然而在自主品牌大力发展智能化、网联化和模式创新的当下,合资和外资整车厂也逐渐产生危机感,因此也在推动数据智能项目,比如上汽大众、现代、宝马、本田等厂商。

4.整车厂选择供应商最看重什么?

公司在给整车厂提供数据智能服务时,分为四个阶段:1)咨询规划;2)数据治理;3)搭建标准化的需求应用平台(业务中台);4)找1-2个应用方向优先开展商业化。阶段1到3是基础设施,有利于帮助整车厂理清方向。1)咨询规划:整车厂通常关注数据咨询商能否提供未来3-5年明确的发展规划和执行路径,目前的数据、硬件基础能否匹配蓝图,以及厂商的专业度;2)数据治理:整车厂关注供应商对底层车联网数据的处理能力,如高频采传,如何保证数据的快速采集、传输、清洗、拆分等技术实力;3)业务中台:随着前端需求越来越快速,对中台响应速度的要求越来越高,而目前的大后台(后端的底层数据)和前端需求之间存在断层,因此整车厂在选择中台上更关注能否实现抽离数据需求、快速对接、快速部署,切实做到降本提效;4)数据变现:整车厂看重两个方面,创新能力和相关落地案例。比如在现阶段,哪个应用更有需求,能带来多少收入和利润,以相关落地案例。

相对于短期内的收入,从智能网联化角度来看,整车厂更关注是否能在未来产生更大的战略价值。在服务转型的趋势下,整车厂可以通过智能网联服务,跨过经销商,直接触达客户。

5.海姆达尔平台的定位?

面向整车厂,公司基于40多个数据智能项目的经验积累,开发并提供拳头产品海姆达尔HEIMDAL,是七大数据应用场景的缩写,包括驾驶行为分析、动力电池管理、智能诊断、出行与共享服务、经销商精细化管理、试验车监控与分析和用户画像。

HEIMDAL的定位是整车厂标准化数据应用平台。公司主要为整车厂提供一个能接入数据、管理数据、应用数据的大数据管理及应用平台。HEIMDAL的定位相当于工业互联网中的工业PaaS层,同时也会提供部分成熟的应用,相当于整个车联网大数据的操作系统层。

6.如何规避“铺人头”模式?

在早期发展中,公司为整车厂提供定制化程度较高的数据智能解决方案。按照这个思路,公司极有可能形成“铺人头”的商业模式,与外包商无异,营业收入与人数成正比,而利润空间有限。然而,公司不仅没有坠入该模式,还转而推出了标准化程度较高的数据中台产品,那么公司是怎么做到的?主要包括三点:1)对外强调业务理解+技术验证:通过咨询的模式,摸清整车厂的诉求,并在与对方不断地沟通中,形成灵感,再与整车厂的业务和技术专家逐步落实,验证可行性。2)对内鼓励分享和创新:定期组织分享和头脑风暴会,为跨部门沟通提供渠道。3)形成项目经验积累的闭环:项目人员在没有项目时,需加入产品团队,将其在项目中积累的经验转化为新的功能点,协助开发标准化的产品,打通项目和产品团队的沟通渠道。标准化的创世,实际上是要把这些功能的痛点搞清楚。公司的数据咨询项目,与传统行业信息化项目不同,并非持续需要大量人员投入,同时,公司也会引导整车厂,避免大量人员投入。公司遇到过部分整车厂数据质量较低,初期需要大量人员进行清洗,但无需很长时间。公司也会在咨询规划阶段引导整车厂循序渐进地开展项目。因此,公司每个项目所需人数通常在2-5人,多的10-20人;产品研发团队为10多人。

7.还有哪些变现思路?

目前,公司相对成熟的变现路径主要围绕保险领域,为保险公司提供三类服务:1)渠道服务,收取保费佣金;2)降理赔服务,从费用中分成;3)提供分析结果,收取费用。公司的第二个变现路径为金融钱包。金融钱包产品包括三个主线功能:1)帮整车厂统一支付账户体系,将交易、贷款、征信等金融账户整合;2)帮助整车厂整合产品和服务,以同一个服务平台面向C端用户;3)面向金融机构,提供融合了行车数据的用户画像,作为风控和征信的补充。在变现路径选择上,不仅需要结合数据特性,还需要配合市场发展的时间点,把握好市场需求的节奏比技术实力更为重要。中期来看,公司还在探索二手车和网约车运营领域的变现路径;更长期来看,则是智能制造和智能驾驶。

8.公司的目标和发力点是什么?

公司的愿景是成为国内领先的车联网数据价值的创造者。长期来看,公司会在两个维度上持续发力:

1)拓展更多的整车厂合作伙伴:在帮助整车厂搭建数据智能平台、挖掘数据价值的过程中,逐步拓展数据覆盖的深度和广度;

2)拓展更多的商业化运营路径:面向整车厂的数据智能服务只是车联网应用的基础设施,在此基础上,公司希望探索更多数据变现路径,未来可能形成多个数据应用子公司,帮助整车厂发展不同的垂直应用领域。

9.行业中最稀缺的资源是什么?

在大数据思维和人工智能应用的熏陶下,数据成为企业新的生产资料,没有企业不知道数据中蕴含着金矿,也都非常重视数据的采集、整合和分析,然而将数据变现何其容易。数据变现的难点在于找到合适的应用场景,而判断是否合适,需要足够了解车联网数据做不到什么,即数据应用的边界。

首先,在这个商业模式中,数据是基础。不掌握数据运营权,或不掌握大部分整车厂的数据,都无法形成有效的变现路径。在车联网大数据赛道中,痛点在于整车厂自身暂不具备将数据变现的能力,其次在于整车厂之间很难打通数据相互合作。整车厂想开发数据驱动的产品,但对“业务如何数字化”还没有深度的理解,很多业务尚未数据化,就很难做到数字化,更不可能把数据业务化。

解决这个痛点的能力就是这个行业中最稀缺的资源。车联网大数据赛道,是传统汽车、互联网、通信三个不同行业交叉融合的创新成果。在这样的行业中,最稀缺的资源是对汽车行业的纵向理解,以及项目中积累的对车辆网大数据的know-how。

10.如何应对新进入者?

在国家政策推动下,车联网行业快速发展,逐步成为各方巨头们的新战场,如整车厂、互联网公司、电信运营商等。公司将如何面对来自各方的压力?汽车的研发周期和行业的运行模式决定了汽车行业数字化转型的过程比互联网行业要更漫长,这也突显了先发优势的重要性。通过提供数据咨询项目,公司与合作的整车厂早已建立了相互信任的合作,公司的数据变现能力也得到充分验证,同时已积累了主要整车厂的成功案例。新进入者需要在早期竞标中,证明自己更优秀,拿出更多更具影响力的案例,而这难如上青天。互联网公司也定位于提供数据中台,帮助企业数据赋能,然而互联网巨头和整车厂之间的合作关系尚不明确。头部的整车厂希望在博弈中手握主动权,因此不会把核心数据和服务转到互联网公司的平台上,也很难展开更深入的合作。整车厂未来是否会接管数据变现业务?首先,公司的业务和数据运营方式严格按照整车厂的要求展开,在合作中,整车厂很有安全感。其次,公司产品最大的优点是汇总了多个整车厂的数据,而这个广度是单家整车厂无法获得的。最后,整车厂内部新建团队的成本,得远低于彩虹成熟的产品,才有可能替代,而这点在现在无法实现,未来则更难。目前,公司在整车厂数据上积累的know-how和产品竞争力是其他背景的厂商所不具备的。同时,这些竞争优势还会随着时间推移而递增,且任何公司采用同样的商业模式也很难超越。

11.如何应对车路协同新趋势?

V2X车路协同是大方向,但短期的落地价值还不具体。预计未来是以政府和政策为导向推动,和5G等技术密切联动。与目前的车联网大数据不同,在车路协同路线上,整车厂也只是几个单元,且现阶段的重点在于路侧。长期来看,路侧智能基础设施的建设是为智能驾驶做铺垫,而在智能驾驶应用中,车联网数据不可或缺,到时彩虹无线将处于更加核心的市场地位。

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合规声明:本文节选自国泰君安正式研究报告《彩虹无线:汽车大数据变现之标杆》,报告入库时间:2020年6月23日,如需报告原文PDF请后台留言。

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