如今，产品从立项到SOP的周期缩短至18个月甚至更短已成为常态，这也对车企产品策划带来极大挑战。通常，车企的产品部门需要维护三个不断扩充的数据库：场景库、功能库和配置库。场景库中包含多种丰富的场景，功能库与场景对应，配置库则与供应商直接相关。
本末倒置？产品为何总是陷入同质化陷阱
理论上，产品定义遵循“场景驱动→功能匹配→配置落地”的逻辑进行操作。但在实际情况中，由于前期产品预研时间有限，往往存在反向执行的情况：从对标配置入手，拆解竞品，再匹配功能，最后寻找场景。这一过程使用户价值交叉分析变得零散，导致产品定义阶段难以回答两个关键问题：
1. 产品是否真正满足目标用户需求？
2. 与竞品相比，产品竞争优势体现在哪里？
由于早期产品定位不清晰，导致独特卖点（USP）难以有效指导后续开发，最终车企想造的车、能造的车和用户想要的车逐步偏离。产品上市后，不得不陷入同质化竞争，只能依赖性价比取胜。
如何破解产品定义难题？
传统的产品定义通常依赖一次性或单次用户调研，由于样本有限和单次调研的局限性，对未来的判断存在不足，且缺乏从USP到体验指标、工程指标的完整链路分解，常导致与实际产品开发脱节。
J.D. Power融合STP（市场细分、目标市场选择和市场定位）产品定位理论，能够帮助车企在产品研发阶段更精准地把握市场趋势。
· S阶段：我们的目标是对未来两年的市场形势进行趋势判断，通过将J.D. Power联合研究数据与大数据相结合，确保数据的准确性。
· T阶段：对目标人群进行深度调研，梳理出高频用车场景及其背后的体验要求。
· P阶段：基于J.D. Power体系，将模糊的用户语言进行转化，从用户声音（VOC）转化为价值主张（VOV），以USP指导后续产品开发。
AI上车杀手级应用暂未出现
当前，几乎所有车企都在布局大模型上车，然而真正的“杀手级”应用尚未出现。
2024年华舆奖评测的入围车型中，涵盖多款搭载语言大模型的产品，但用户实际使用体验不达预期，主要功能仍停留在基础的文本交互层面，甚至有用户反馈，AI车机“最好用的功能是讲笑话”。AI在汽车行业的应用仍处于早期阶段，车企需要避免盲目堆砌技术，而应结合用户需求进行深度创新。J.D. Power也在持续探索AI的真正落地场景，并结合用户价值分析，确保技术研发方向能够真正满足市场需求。
在如今的大数据时代，我们希望通过将联合研究数据资产与互联网大数据、车企数据相结合，并基于用户场景深度融合，应用于研发过程的每个环节，以“陪伴式开发”不断适应消费者动态变化的需求，助力车企在激烈的市场竞争中脱颖而出。
