美通社头条：2019年保值率排名前五的车企新车销量均实现逆市增长( 二 )
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二手车挂牌价格与实际交易价格普遍存在10%~20%的偏差
只有真实的“交易价格”还不够 ， 对消费者而言 ， 零售端（2C）二手车交易信息才更有价值 。 这是因为 ， 二手车交易模式多样、链条也相对复杂 ， 从消费者卖出车辆到另一个消费者买入 ， 中间往往存在着车辆从消费者到车商（收车）、车商到车商（批发）、车商到消费者（零售）等各种环节 ， 识别收车、批发等中间环节 ， 保留零售端“交易信息” ， 才能做到对消费者的参考性 。
其次 ， 要有相互比较 ， 才能鉴别高下 。
不同主机厂 ， 保值率情况各异 ， 会有不同的对标需求 。 选好保值率在品牌、车型等层面的标杆与竞品 ， 聚焦重点区域 ， 有针对性地比对 ， 才能获得对业务开展更有指导意义的发现 。
例如 ， 通过区域维度对比 ， 可以发现经济格局与保值率的关系；通过厂商维度对比 ， 能够发现车企销量与保值率的关系、车企保值率的排名与竞争态势；通过车型级别维度对比 ， 则能发现不同细分市场保值率的差异；通过对各个细分市场下车型的保值率进行对比 ， 便于进一步阐述保值率在细分视角下的竞争态势 。
最后 ， 明确影响保值率的主要原因 ， 才能有的放矢 ， 找准改进方向 。
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J.D.Power保值率诊断分析模型
进行保值率影响因素分析时 ， 合理的分析框架和系统性的成因分析、避免主观判断是确保分析客观准确的前提条件 。 影响保值率的因素有很多 ， 参考J.D.Power的保值率诊断分析模型 ， 除了单车层面的差异 ， 保值率的影响因素主要涵盖品牌、产品、市场策略、市场表现、外部因素等 。 对构成模型的各个维度的了解越透彻 ， 对保值率影响因素的分析也会更为准确 。
上述模型中 ， 市场策略不但要考虑新车策略 ， 比如价格、促销的影响 ， 也要考量二手车业务的市场策略和业务的开展程度等方面；市场表现除与新车市场表现相关 ， 也与二手车的市场表现、供需关系密切相关 。 产品层面的影响因素更为复杂 ， 车辆的更新换代、质量、可靠性、设计、配置、性能等 ， 都对会保值率产生不同程度的影响 ， 且客观评价难度也大 。
J.D.Power独有的客户之声数据可以为解读产品原因对保值率的影响提供依据--J.D.Power的新车质量研究（IQS）和车辆可靠性研究（VDS）分别衡量拥车期为2至6个月和13至48个月的车主对汽车质量问题的反馈 ， 汽车性能、运行和设计研究（APEAL）评价的是拥车期为2至6个月的新车车主对车辆设计、配置、布局和性能等方面的反馈 。
同样 ， 在品牌层面 ， J.D.Power的新车购买意向研究（NVIS）和弃选客户研究（Avoider）也能为分析品牌对保值率的影响提供参考 。
J.D.Power的保值率诊断模型 ， 通过将自有“客户之声”数据和其他方面的量化信息与保值率数据相结合 ， 从而全面解析出影响保值率主要原因 。
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