PP电子最新专访零零汽佘邵镔：数据覆盖率超过99%用产品矩阵提高行业效率汽车后市场是一个传统行业，体量大而分散，数字化程度相对低下。互联网人进进出出好几拨，试图利用新模式和新手段改造整个行业，但几年下来收效甚微，幸存的企业寥寥无几。

　　成立于2016年的零零汽是为数不多突围的企业，创始人佘邵镔拥有互联网背景和基因，但没有信奉当年O2O颠覆行业的逻辑，在他看来，汽车后市场是一个存量生意而非增量生意，外行打败内行的难度很大，这个慢行业需要的不是重新改造，而是效率提升。

　　基于第三者的客观观察以及对欧美市场的参考借鉴，零零汽从数据切入，定位于行业基础设施，利用数据和工具服务于整个行业，佘邵镔相信这是行业的必经之路。

　　在整个行业还未建立数据标准化的当下，这个赛道已经涌入了一批玩家，零零汽不是最早的，但选择的时机是恰当的。

　　杭州教青年会旧址205室，也是马云最初创业的地方，如今零零汽的团队驻扎在这里，并以特有的方式在汽车后市场打上自己的烙印。

　　2002年计算机专业毕业后，佘邵镔在微软、联想等公司负责数据类项目，随后在连锁酒店从事信息化和线上营销相关工作，积累了十多年IT从业经验。

　　2015年，佘邵镔赶上创业热潮，第一个项目是酒店预订领域，在第三个月就拿到携程的投资，接管市场部后，把订单从一天几百张推到一万多张。同时负责技术和市场，他开始观察并思考热潮背后的本质：“2015年O2O风潮，我当时认为比较虚，纯烧钱换流量太贵，生意的本质需要企业正常运转并实现盈利。”

　　一段时间后，佘邵镔离开原来的公司并找到一笔天使投资，“投资人主要看中我们的团队，最开始并未确定项目。我们要找到一个赛道宽并擅长的行业，酒店行业已经是红海，类比来看，汽车后市场是一个机会。”

　　但事实上，佘邵镔最开始是以交易切入行业，这也是投资人的建议，但做了一个月就暂定了交易业务。“虽然做交易规模更高，但产业端的交易不是我们这种外行容易做到的，退出成本很高。我们发现一个现象，一个刹车盘，一个小师傅看了30分钟不知真假，一个老师傅看了一眼就说是真的，经验很重要。”

　　有没有什么方法能够降低对经验的依赖？显然一套全面和标准的数据是应对答案，这也是整个团队擅长的领域。

　　核心不在于和原有行业玩家抢生意，而是解决效率和行业配置问题。整个行业一年9000亿汽配交易规模，其中6000亿在库存当中，一个汽配商少的几百万库存，多的上千万库存，这些库存亟需一套全面且标准的数据去解决匹配问题。

　　对比美国市场，在汽配、汽修、定损等细分赛道都存在不少数据公司，有些企业年营收超过1亿美元，整个市场规模接近4000亿美元。这个赛道不仅存在需求，也拥有想象空间。

　　2016年8月，零零汽正式成立，2017年1月第一款产品正式推向市场，一个月后就出现付费用户，证明产品符合市场需求，不论交易还是维修都需要核心数据，这个赛道对于行业来说具备价值。

　　众所周知，中国是万国车市场，数据复杂度远超其他国家的市场。由于中国汽车产业起步较晚，基础较差，行业还未形成一套标准化的数据体系，不像美国市场形成了由行业协会推动确立的ACES、PIES等标准。

　　佘邵镔认为，要兼顾全面和准确，必须解决三个问题，第一是解决主机厂标准数据源，第二是实现数据标准化，第三是解决不同品牌之间的数据互动和互换。

　　虽然国务院在2016年发文要求第三方数据公开，但要实现完全放开还需要一定时间。在他判断，只有积极与主机厂合作，从多种数据源获取数据并进行加工处理，才能解决上述问题。在这个基础上，更重要的是“场景验证能力”。

　　“汽配经销商对数据精准度的要求高于维修厂，一旦发错货，维修厂很可能不找他们合作，同时还要承担退货造成的费用。在这个点上，我们对数据进行加工PP电子平台，把加工完的数据按照算法在汽配经销商的场景验证，只有验证过的数据才是行业可用的数据。”

　　据了解，零零汽对数据质量有一种分级方法，从L5到L9，数字越大级别越高。其中，L9拥有匹配车型、匹配车架号、唯一性、原厂一致、新车型、原厂问题修正等特性。在L9级别，零零汽在获取原厂数据后，要对部分数据进行修复，以达到最高程度的精准。

　　在公司内部，一个专业团队集中性处理数据加工和更新工作，利用AI算法实现效率最大化。与此同时，利用汽车行业专家团队的能力解决专业性问题，疫情期间，零零汽招募了一批原汽车研究院工作的同事。

　　据介绍，目前零零汽的基础数据涵盖64个主机厂3万多车型，建立超过900万原厂件和超过700万品牌件数据库，覆盖率超过99%。

　　佘邵镔举了一个例子：“以奔驰为例，我们一开始做十年以内的车型数据，随着用户群扩大，有些用户反映数据查不到，我们发现原来是1992年的车型，随后我们把数据一直回溯到一九四〇年代，现在每个品牌都能做到这个程度。”

　　佘邵镔用三个关键词总结零零汽的价值，分别是大数据、工具和数据增值。数据是基础，工具则帮助用户简单直观地使用数据，发挥数据的价值。

　　零零汽的核心产品是EPC，也就是配件搜索引擎。为了更加适应行业特性，零零汽建立了一套江湖名称对应逻辑，比如羊角、牛腿这样的名称都能准确找到对应的配件，甚至能考虑到南北方对同一个配件的不同叫法。“我们还有一个优势，由于上万家用户在使用，五一期间，每天大概有51万次江湖名称检索，利用UGC和算法不断分析，实现实时反馈和更新。”

　　与此同时，操作流程的简化同样重要。“我们不能为了高科技而高科技，重要的是解决客户的痛点和需求，能够更方便地操作和使用。”佘邵镔举例，利用3D建模能力，把汽车某个部位圈出来，整个区域的配件都可以显示。选择一个主要部件，关联部件也会展示，比如选择一个大灯，里面的配套配件和需要的数量都能帮客户确定。

　　据介绍，目前每天检索量达17万台次100多万零配件，每年增长速度为3-5倍，经历疫情的第一季度增长是去年的3倍。在收费标准上，采取年卡套餐模式，一年3600元全品牌，当然也可以采取月卡或选择特定品牌等形式。

　　除了EPC产品，三年来零零汽研发了一套产品矩阵，针对不同客户群体提供差异化服务，解决各自在数据方面的痛点，包括EPC API、找贷宝、微汽配、厂商通、交易平台、汽修大师、汽配宝等11款产品。

　　特别地，针对维修端相对较小且分散的需求，零零汽主要解决两个痛点，一是对外观件和保险件等特殊配件的快速查询需求，对应的产品相对轻巧且收费较低；二是对维修数据方面的诉求，比如标准套餐、维修方案等，也有一款针对性产品，即将规模化推广。

　　与此同时，零零汽和国内32家主流ERP公司合作，开放API接口，一键上传汽配经销商用户的库存，实现库存在线化，这样可以让维修厂用户搜索配件的同时看到实时库存，推动产业链两端的交易。这项服务已经上传45万SKU配件，价值70多亿货值，每个月有30多家合作经销商上线。

　　目前零零汽的用户达到5.7万家，其中汽配经销商3万多家，维修厂1万多家，另外还涵盖汽配制造商、保险公司、汽配供应链平台、汽配联盟等角色，甚至还有上百家4S店用户。

　　据介绍，零零汽今年目标达到8万多家汽配经销商用户，未来1-2年达到6-8万家维修厂用户，利用3年时间覆盖30%-40%市场。

　　作为一家成立三年多的公司，佘邵镔认为零零汽已经实现1.0阶段的发展，完成AI算法建模和数据加工，证明商业模式的跑通。

　　从整个行业的发展历程来看，目前行业还处于转型升级的初级阶段，需要像零零汽这样的企业不断进化以推动行业前进。

　　在从1.0向2.0挺进过程中，佘邵镔表示零零汽的重心在于数据的深度加工，让用户的搜索时间从20秒降到10秒以内，这是未来两年的目标。

　　在这个过程中，零零汽还会将自身的数据加工能力、数据模型平台和另外一些标准化内容开放给部分行业用户使用，例如规模较大的维修连锁企业，帮助他们做快速数据加工。

　　佘邵镔认为，这个行业不需要一种新的交易模式替换原有模式，以某个区域为例，汽配经销商和维修厂本来就相互认识，在地缘服务属性下，与其替换交易方，不如解决用户之间原有的效率提升问题。

　　这就是零零汽对于整个行业的判断和自身的定位，利用数据基础设施解决效率和服务问题，站在企业背后担当助力器。当数据的价值越来越高的时候，我们可以期待一个更加健康有序的汽车后市场。

　　A：2016年国务院出台了186号文，要求第三方数据公开。但考虑到各方利益，主机厂很难主动完全开放数据。参考欧洲和美国经验，要么是一家商业公司推出一个标准作为基础服务，要么是行业协会制定标准所有人遵守。中国处在机会点上，部分企业包括我们也在做这样的尝试。我们判断，基础设施越健全，行业信息孤岛打通就越有价值。

　　A：我们认为要满足不同阶段不同人群的差异性需求，我们和其他公司的目标用户不太一样，核心在于处理汽配经销商的经营数据需求，处理的数据总量不一样。比如保险公司，一个宝马大概7000多SKU，但保险公司常赔付的只有1000多种，其他数据公司只需要处理这1000多种。我们是全品类，决定了我们在数据加工方式、手段、逻辑不一样，必须用AI的逻辑快速实时处理数据。

　　A：我们认为主要存在5大力量，主机厂、保险公司、易损件连锁、纯互联网平台和制造商做交易平台。这里面两种模式比较容易成功。一是更重的模式，利用大量的前置仓完成标品类的体系建设。这种模式前期节奏比较慢，核心在于管理能力、人才团队建设和供应链效率能否满足盈亏平衡，优势是壁垒高。二是更轻的模式，不需要地推团队完成推广，而是依靠用户本身，我们给他们提供工具和服务。

　　A：我们判断未来至少有5-10家全国性平台，每家平台在某些产品或品牌上比较强，各有优势和劣势，一部分重叠，存在一定竞争关系。在一段时间内大家会越来越像，主要取决于自己的定位和模式效率。