数据能带给行业更多的在于商家对于客户以及业务的管理，这些数据具体到汽车后市场，则是对汽车后市场服务商家在沟通用户以及商业营销的综合性管理。尤其是车型、配件、品牌、保养等数据的灵活调取与应用方面，可以让商家近距离接触车主。

在数据基础上，整条产业链上的维修、保养等各环节商家都能更专注与自己所在的行业，所需要的相关数据只要与专门做数据的商家对接即可，这样整个行业就都做轻了，汽车后市场的竞合时代也就由此开始。

从产业链来看，当前中国汽车后服务市场基本可分七个大类：包括养护、维修、改装、二手车、汽车配件、相关电商及金融保险等。这七个大类其实可以再做细分，譬如养护就包括洗车、美容、机油及零件更换等服务。

七大类汽车服务可以分为汽车服务、车联网相关、及工具社区等三种类型，当前而言，汽车服务类的众多商家正在由重向轻变化，开始由产业链低层向中间层过度，做“服务汽车服务商”的服务商。这一类商家无论是做平台的还是做垂直服务的，在信息化方面都在向“大数据”过渡。

因为商家们发现汽车后市场服务中的竞争不在于维修人员的多少，更需要的是对原厂配件、品牌配件、工时、维修信息等数据的适配，举个例子，比如机油滤清器(简称机滤)需要与上门的客户车型匹配，可原厂机滤很贵，一般的o2o公司都使用曼牌的，那曼牌的哪款机滤适合这个客户的车型呢?这就需要用数据库来做匹配支持。在数据获取上，有数据积累的商家可以通过更多的渠道获得信息，没有积累的则会与专业的数据库企业进行合作。整个产业链对大数据服务都有重度需求。

数据能带给行业更多的在于商家对于客户以及业务的管理，这些数据具体到汽车后市场，则是对汽车后市场服务商家在沟通用户以及商业营销的综合性管理。尤其是车型、配件、品牌、保养等数据的灵活调取与应用方面，可以让商家近距离接触车主。甚至不用询问就能了解车主用车信息，可以进一步为车主提供一站式汽车服务方案。

那么，汽车后市场需要哪些数据呢?一个合格的数据服务提供商，应该做到以下几点：

1、全品牌全车型全配件的数据信息。要有基于vin的全车型全配件的通配架构，配件数据库包括：vin码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。

2、与国外同步的数据库关联结构。即时同步国外零部件供应商的信息，能够保证最新车型的零部件填充数据库。

3、互联网化的api数据服务。保证每一个与其合作的商家，都能通过api接口对接到并调取所需的数据库信息。

4、至少5年以上的数据库制作经验。整个汽车后市场对数据的需求越来越大，同时也正在产生更大量的数据，数据处理经验以及数据库制作经验尤为重要。

5、老生常谈的数据维护。从全品牌到全车款，海量的数据挖掘与匹配，没有一个足够强大的运营团队是不行的。

dt(data technology)时代，车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且容易形成海量数据。在大数据平台上，基于对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理、分析、汇总，汽车服务商或整车厂商可获得相关车主的车况、驾驶行为、里程等行车、用车过程中的数据，从而可基于数据挖掘对车主进行精细化的管理。

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