别光看销量:聊聊电动车市场背后的数据分析逻辑

简介: 别光看销量:聊聊电动车市场背后的数据分析逻辑

别光看销量:聊聊电动车市场背后的数据分析逻辑

作者:Echo_Wish

说实话,这两年只要你稍微关注点产业新闻,就绕不开三个字:电动车

不管是新能源补贴、价格战、自动驾驶,还是“谁又把谁卷死了”,每天都在刷屏。但作为一个常年跟数据打交道的人,我越来越觉得一个问题被严重忽略了:

很多人“看电动车市场”,但很少人“用数据真正理解电动车市场”。

今天这篇,我不站车企、不站资本,也不搞宏观空谈,就用数据分析的视角,跟你聊聊——
电动车市场,到底应该怎么分析,才不容易被带节奏。


一、先说一个误区:销量 ≠ 市场真相

很多分析一上来就甩一句话:

“今年电动车销量同比增长 XX%!”

然后就开始下结论:
市场好 / 市场卷 / 市场饱和 / 某品牌要起飞了。

但从数据角度看,这种分析信息密度极低

我一般会先把“电动车市场”拆成四个最基础的问题:

  1. 谁在买?
  2. 买什么价位的?
  3. 为什么现在买?
  4. 买完之后体验如何?

你会发现,销量只是这四个问题里的一个“结果指标”。


二、第一层逻辑:用户结构,比总量更重要

1️⃣ 谁在买电动车?

这是我分析任何消费市场时的第一步。

从数据维度看,至少要拆成:

  • 城市等级(一线 / 新一线 / 下沉)
  • 年龄段
  • 收入区间
  • 是否首购 / 增换购

简单示意一段 Pandas 分析逻辑(假设你有用户数据):

import pandas as pd

df = pd.read_csv("ev_users.csv")

user_dist = df.groupby("city_level")["user_id"].count()
print(user_dist)

很多时候你会发现一个反直觉的现象:

销量增长,并不一定来自“更多人买”,而是“同一类人买得更频繁”。

比如:

  • 一线城市:增换购
  • 下沉市场:政策刺激
  • 公司用车:集中采购

如果你只看销量,很容易误判“全民电动车时代已经来了”。


三、第二层逻辑:价格带,才是竞争的主战场

电动车市场最大的一个变化,其实不是技术,而是:

价格带在疯狂下移

所以我做市场分析时,基本都会画一个价格分布图

price_bins = pd.cut(df["price"], bins=[0,10,15,20,30,100])
price_dist = price_bins.value_counts().sort_index()
print(price_dist)

从这个分布里,你能看清楚三件事:

  1. 真正走量的是哪个区间
  2. 哪些区间“看起来热闹,其实卖不动”
  3. 哪些区间是未来的绞肉机

我个人的感受是:

20 万以下,是目前最血腥的电动车战场。

卷配置、卷补贴、卷金融方案,但用户对品牌忠诚度并不高。


四、第三层逻辑:政策与基础设施,是隐藏变量

很多人分析市场时,会把“政策”当背景音。

但在电动车市场里,政策是强解释变量

典型几个:

  • 地方补贴
  • 上牌政策
  • 充电桩密度
  • 高速快充覆盖率

你甚至可以做一个简单的相关性分析:

corr = df[["sales", "charging_piles", "subsidy"]].corr()
print(corr)

有些城市你会发现一个很有意思的现象:

不是因为用户“更环保”,而是“充电更方便”。

所以很多时候:

  • 不是产品不行
  • 是配套没跟上

五、第四层逻辑:别忽视“使用阶段”的数据

这是我觉得最容易被忽略,但最有价值的一层

很多市场分析只停留在“卖出去”。

但真正决定行业长期格局的,是:

  • 实际续航达成率
  • 充电频次
  • 冬夏季衰减
  • 售后与故障率
  • 用户留存与换购

举个简单的分析例子:

df["range_ratio"] = df["actual_range"] / df["official_range"]
df["range_ratio"].describe()

如果一个品牌的“宣传续航”和“真实续航”长期偏差大,那:

短期销量可能不错,长期口碑一定出问题。

数据不会骂人,但数据会记账。


六、把这些逻辑串起来,才叫“市场分析”

真正完整的电动车市场分析,大概长这样:

  1. 用户是谁 → 决定市场天花板
  2. 买哪个价位 → 决定竞争烈度
  3. 政策和配套 → 决定增长速度
  4. 使用体验 → 决定品牌生命周期

而不是:

“这个月谁卖得多,谁就赢了。”


七、说点不那么“冷冰冰”的个人感受

我自己这些年最大的感触是:

电动车行业,数据比口号诚实得多。

你可以:

  • 请代言人
  • 打情怀牌
  • 讲生态、讲未来

但用户每天看到的是:

  • 充电方不方便
  • 冬天敢不敢开空调
  • 二手值不值钱

而这些,最终都会反映到数据里。


八、写在最后

如果你是:

  • 做市场分析的
  • 做行业研究的
  • 做产品决策的
  • 甚至只是一个想买电动车的普通人

我都建议你记住一句话:

别被单一指标带走,多维数据,才是理解市场的钥匙。

电动车市场远没到“终局”,
真正的分化,才刚刚开始。

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