案例库 · 产品与设计 · 产品决策 · 2014–2022
通用汽车用消费者选择模型取代凭直觉的配置和定价决策
自2018年以来，通用汽车的车辆内容优化（VCO）决定每个配置级别应提供哪些功能及定价，增加了44亿美元的寿命周期利润。
通用汽车
那一手
内容配置和定价决策决定了一款车型的配置级别、功能和价格，这些决策在发布前几年就已锁定，因此错误的判断会导致数亿美元的工具成本损失和销售损失。
通用汽车的车辆内容优化（VCO）用数据取代了直觉：离散选择模型估计客户对每个功能的重视程度，新颖的优化算法搜索可能的订单指南空间，以找到最能平衡客户价值、价格和利润的那个。
通用汽车财务部门验证，VCO带来了44亿美元的增量寿命周期利润，并且自其被整合到开发流程以来，已应用于全球超过85个车辆项目。该工作在2022年Franz Edelman奖中成为决赛入围者。
为什么管用
- 选择模型揭示客户愿意为什么付费，而不是计划者假设他们会为什么付费。
- 多目标搜索平衡客户价值、价格和成本，而不是以牺牲其他方面为代价最大化某一项。
- 周到的内容配置避免了过度配置无人购买的功能，以及低估客户想要的功能。
- 系统化的决策使每个新车辆项目可重复，而不是从零开始。
值了多少优化每个配置级别包含的内容，而非优化要制造什么聪明
可以搬走什么
当产品有数千个可配置的点时，对客户选择进行建模比相信团队的销售直觉更好。
后来呢
VCO成为通用汽车全球车辆开发流程的一部分，并发展成为一个用于复杂性和电动车预测的平台。通用汽车在追求零排放目标时，将相同的选择建模机制应用于长期电动车组合和定价问题。
资料来源
- 2022 Franz Edelman Competition: General Motors
- Uncertainty Quantification in Vehicle Content Optimization for General Motors
- General Motors Optimizes Vehicle Content for Customer Value and Profitability
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