行业背景
多年来Car Clinic一直是各大汽车企业在新产品投放前采集用户意见最为重要的调研工具之一。基于模型车的调研，汽车企业可以检验造型设计是否达成预设目标，为造型冻结提供重要参考依据。通过实车调研，汽车企业可以在产品投放前做最后一次，也是最为重要的一次竞争力评价，为产品上市营销方案提供支持。
尽管目标在汽车行业以及市场研究行业中，并无关于Car Clinic研究非常明确的操作标准，但在实际执行过程中，大家早已把这类项目做成了近似标准化的调研项目。例如，几乎所有Car Clinic都在严格保密的封闭场馆内执行。大家普遍在场馆内摆放一辆自己的车型以及4~5部竞品车型，而且这些车辆的摆放方式也非常固定，都是车头前45度朝向一个共同的中心点。邀约前来参与调研的被访者也普遍属于目标细分市场的潜在或现有用户。至于问卷，经过多年来各家公司的不断“切磋”，70-80%的内容早已变成“行货”，只要改各品牌名称就可以直接使用了。
有相对固定的执行标准并非坏事，至少这样做大大降低了Car Clinic的执行门槛，降低了每次项目大幅创新的各种风险，同时也提高了这类项目的执行效率。但多年来大家固守成规，导致这类项目在实操过程中越来越远离最新的市场研究手段，也很难面向汽车行业整体深度变革的未来。
这一局面给SoCar汽车数据工场带来了进一步创新的热情，其实近年来SoCar这个团队一直在探索如何让Car Clinic更完备，更加面向未来，以及如何根治当前Car Clinic的各种问题。
本着价值观中“开放”的原则，现在我们把过去一年来最新的思考和我们提出的解决方案向大家全年公开，希望能够让这些能够给整个行业带来一些启发。
现有Car Clinic的主要不足
1、假设市场与实际市场存在偏差：Car Clinic从大逻辑上采用设计一个虚拟市场，然后邀约目标用户（也是被假设的）参与调研。最终让用户在这个虚拟市场中进行产品评价和虚拟的购买决策。这个过程类似于行为经济学实验，应该说整体逻辑比其他大多数传统市场调研项目更加严谨，但实验能够模拟的环境毕竟是真实市场的一个简化或者一个近似。这里面假设做的是否正确，以及简化带来的误差如何估计都是市场研究人员很难解释，又至关重要的问题。对于红海市场的Car Clinic项目影响相对小一些，毕竟通过竞争漏斗，目标车型的竞争关系基本可以准确假设，但蓝海市场的问题要复杂得多。一旦TOP5的竞品变得离散，现有Car Clinic基本就不那么适用了。
2、评价内容过于聚焦造型：虽然造型确实是非常重要，而且又是新车型最被大家关注的产品属性，但现有Car Clinic过于聚焦在造型维度上了。不论问卷如何设计，至少从场馆内车辆摆放、调研步骤还是消耗被访者的时间上看，与造型相关的这些指标所占的比例都远远大于其他内容。过去这个问题影响不会非常突出，因为产品的其他卖点可以依靠补充的问卷进一步测试。但未来，随着大量科技创新的出现，汽车产品在前瞻技术应用和车联网领域的差异化会显著加强，在消费者购车决策中所占的比例也会逐渐加大，当前Car Clinic操作方式的问题就会更加凸显。
3、评价内容不完整：除了过度聚焦造型，当前Car Clinic对汽车产品的评价其实并不完整。基本上只能涉及产品的造型、静态舒适性、感知品质、部分易用性指标以及与装备相关的一些指标上。这些仅能涵盖产品特征目录的40%左右。而新车上市营销方案需要基于对产品竞争力的全面评价方可完成，其余的60%是未来Car Clinic研究需要重点解决的问题。
4、调研数据不准：当前大多数Car Clinic问卷都是采用逐点让被访者打分的方式完成的产品评价。每个车型基本上要评价40-50个产品特征点，如果场馆内有5部车，整个评价每个被访者要打出200-250个1-10分的分值出来。这个过程通常耗时60分钟左右，占整个Car Clinic问卷的50%上下。可以想象，这是一个什么状态的问卷，最终多数被访者的打分会变成一个非常机械的响应过程，数据的准确性最终根本无法考证。SoCar的团队曾经做过一些测试，邀请被访者上午和下午各打一次同样的问卷，结果数据重现率只有60%多，这意味着这种问卷在实际操作中几乎不能使用。正是因为看到这种问题，SoCar当时的团队针对问卷形式作出了一次很大的调整，把逐点打分的方式取消，改成了少数指标打分，其他指标使用优缺点选择的方案，不仅缩短时间，数据重现率也大幅提升。未来Car Clinic调研的友好性仍需不断改善。
SoCar的解决方案
针对上述问题，SoCar团队结合过去12年的市场研究、产品战略咨询经验，结合当前在大数据、VR等领域的最新突破，我们将在以下几个方面升级当前的Car Clinic方法。
1、引入大数据全市场竞争关系研究，从数据端提升虚拟市场假设的精度：2015年底，SoCar汽车数据工场最早推出了全市场竞争地图，基于大数据第一次把全市场主流在售车型的竞争关系放在同一个研究框架内部。此后我们不断优化这一研究模型，如今全市场竞争地图对于Car Clinic早期优化虚拟市场的竞争关系假设极有帮助。
2、引入VR评价，将造型风格&竞争力评价前置：SoCar正在将市场中主流产品的内外饰造型数据化，形成当前中国市场最为完整的产品造型数据库。基于这些数据，借助VR技术，我们可以让用户评价产品竞争力时，跳出现场摆放的5~6部实车，而是基于自己的理解，每个人筛选不同的对比车型。最终这一步骤不仅可以获得目标车型基于用户实际对比车型的竞争力排序，亦可修正构建虚拟市场时产生的误差。
与第1条互补的是，在筛选被访者时我们基于大数据的全市场竞争关系，但我们并不假设目标车型的具体竞品，最终的竞品通过这一步骤确定。
由于步骤2基于数据技术实现，因此可以低成本地在全国各地开展。加之VR的互动效果可以优化此前调研趣味性不足的问题，提升被访者的参与感。通过优化VR问卷，可以有效降低单个样本的调研时长，同样成本可以获得更大样本量和更高精度的数据反馈。
3、减少现场对比车型数量及被访者样本量，实车评价强调定性研究：针对步骤2中的重点被访者，可以fly in到固定的场馆进行实车评价。由于步骤2中竞争关系来自实际调研，因此我们可以在实车环节减少竞品数量，我们建议保留2部竞品，加上目标车型共3款车，这样可以大大提升单个车的研究深度。
在这一环节，由于造型风格等量化问题已经结束，我们更加建议使用定性研究。配合目前的语音识别以及NLP技术，定性问卷的处理能力早已今非昔比。在这里SoCar会构建一个高规格的静态场馆，改善由于临时搭建场地在各种硬件能力上的不足。
4、引入动态、实际道路评价：为了提升评价内容的全面性，动态测试是必不可少的。当然目前很多汽车企业的Car Clinic环节也都早已引入动态评价。
5、引入专家评价：为了确保产品竞争力评价有一个更为明确的benchmark，我们会组建一个由产品专家组成的评价团队，在每个评价项目中都由这些人对产品进行平行维度的评价，作为参考信息。
6、引入感知质量、NVH、材质成本、易用性等关键指标的专业评价：这一部分评价有些需要由专家指引，用户被访者可以一同参与。部分评价指标需要简单的实验条件，在这方面SoCar也正在构建这样的评价环境。
7、针对前瞻技术、前瞻商业模式，引入智能场景评价：针对智能场景评价的内容，SoCar已经在7.18青岛的发布会上公布过，我们正在构建这一体系。与此同时，SoCar目前正在着力打造面向分享车，包括网约车、分时租赁车的竞争力评价标准，这是汽车市场的未来，新的Car Clinic标准必须兼容这一领域。
8、针对模型Clinic，对于可以接受众创模式的品牌，引入专业VR以及在线互动的模式，持续优化产品设计方案。针对需要保密的设计，可以使用阅后即焚的模式传输图像。
9、引入SoCar独有的市场仿真工具，这一工具在汽车数据工场公众号上反复介绍过，大家可以参考。该预测模型重点针对未上市车型，是目前市场中已知的精度最高的预测工具。
以上内容SoCar汽车数据工场将会形成一套完整的执行手册，我们希望用这一组全新工具引领汽车行业新产品竞争力评价能力的提升。与此同时，汽车数据工场场景评价中心正在紧锣密鼓地建设当中，我们会在2017年底，2018年初，具备完整的产品评估能力。
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