（驚天推薦）天津叮叮修車怎么加盟(2024已更新)(今日/公開)，讓我們攜手共進，共創(chuàng)汽車后市場的美好未來。

（驚天推薦）天津叮叮修車怎么加盟(2024已更新)(今日/公開)， 本文是對“滴滴修車”產(chǎn)品的初步設(shè)計構(gòu)想，“滴滴修車”已不會太遠。滴滴和美團的戰(zhàn)爭中，搶占打車流量無疑只是導(dǎo)火索，終的故事結(jié)尾也許不比螳螂捕蟬的戲劇性少。相信滴滴在落幕后的總結(jié)大會上，對于品牌競爭力提升、產(chǎn)品創(chuàng)新以及戰(zhàn)略方向等等都會有新的提案。滴滴出行現(xiàn)在提供的服務(wù)已經(jīng)覆蓋了出租車、豪華車、快車、專車、順風車、代駕、公交、單車、自駕租車以及買賣車10項流量入口?？v觀整個產(chǎn)業(yè)鏈，滴滴的未來計劃中也許還有車輛維修、導(dǎo)航、保險以及駕校等等更多的流量入口，甚至已經(jīng)開始布局。

車輛需要保養(yǎng)或者路途中拋錨時，可在滴滴修車功能的地圖上查找周邊服務(wù)供應(yīng)點，以及對應(yīng)的名稱、距離和評價等信息。選擇合適的供應(yīng)點進行預(yù)約到店服務(wù)，或者發(fā)出上門服務(wù)訂單請求等待供應(yīng)點接單進行上門服務(wù)。

（驚天推薦）天津叮叮修車怎么加盟(2024已更新)(今日/公開)， 新的模式還可以解決生產(chǎn)和采購的協(xié)調(diào)問題。中國是一個“萬國車”市場，汽車配件數(shù)以億計，在傳統(tǒng)模式下，單個修車廠很難能獲得全面市場行情和數(shù)據(jù)，也就會造成很多不會修和售后返修；另一方面，廠家和經(jīng)銷商也很苦惱，因為它們無法從零散的社會修車廠那里獲得質(zhì)量反饋。如果有新的技術(shù)和模式能改變，將帶來更巨大的商機！祁連慶看到了，諸葛修車網(wǎng)與配件供應(yīng)商和修理廠合伙建立線下汽配服務(wù)站，有了服務(wù)站，修理廠就擴大了自身采購能力，而廠家和經(jīng)銷商也具備有直達終端的信息渠道。以上構(gòu)想切中了從車主到技師的“痛點”，兼顧了從門店到零配件老板的“利益”。一經(jīng)推出即受到市場。線下建立216家服務(wù)站。諸葛修車上市前共進行了4輪融資。

69億元現(xiàn)金，若單月虧損額不變，只夠虧到2016年4月。77%諸葛修車股份以及控制權(quán)，以230萬的價格轉(zhuǎn)讓。按照這一交易計算，諸葛修車當時的估值只剩1225萬。有媒體這樣報道：祁連慶認為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)先期就是要戰(zhàn)略性虧損。他把諸葛修車比喻為“汽車后市場的天貓”，并曾提到阿里等巨頭都是燒錢燒成功的。意外的是，祁連慶說“諸葛是汽車后市場的天貓”這個觀點不是我的意思。而且諸葛是輕資產(chǎn)模式是不是“燒錢”：專業(yè)服務(wù)：諸葛初心是“讓好的更好”，為好的汽修廠提供專業(yè)服務(wù)，不去通過惡意的價格戰(zhàn)生存。

（驚天推薦）天津叮叮修車怎么加盟(2024已更新)(今日/公開)， 作者 | 王茂出處 | 車包包2014年2月諸葛修車網(wǎng)正式上線，5個月交易額破1億元，2015年12月破112億元。2016年4月資金鏈斷裂，2017年1月控制權(quán)出讓，估值從60億跌至1225萬。注：數(shù)據(jù)經(jīng)諸葛修車創(chuàng)始人祁連慶確認。這頭野蠻生長又迅即失足的獨角獸，到底經(jīng)歷了什么？這是祁連慶次開放自己的心路歷程，對行業(yè)和后來者又有什么新的啟示？

通過零碎的歷史新聞報道及其他消息來源，筆者征求諸葛夭折的個主因：花錢購買的修車秘笈導(dǎo)致假數(shù)據(jù)多。重金自建零配件倉庫，步子跨得太大資金壓力過大。

（驚天推薦）天津叮叮修車怎么加盟(2024已更新)(今日/公開)， 2019年8月23日，車包包創(chuàng)始人CEO王茂、數(shù)據(jù)架構(gòu)師朱奕、CMO董世友專程拜會諸葛修車創(chuàng)始人祁連慶，歷時4個小時復(fù)盤當年得失。原本僅僅是一次私下會晤，王茂朋友圈后，網(wǎng)友們反響熱烈紛紛要求談話內(nèi)容。祁連慶也非常樂意，開放自己的得失以及所思所想。諸葛修車崛起“汽車后市場”就是汽車銷售出去后全生命周期里的各種需求及服務(wù)。祁連慶說，自己從90年汽修廠到干配件廠歷經(jīng)30余年，至今行業(yè)整體現(xiàn)狀并不理想，受詬病的有兩點：維修技師水平參差不齊，借著車主不懂，“小病大修，無病亂修”現(xiàn)象嚴重；

贏得技師們的“修車秘笈”，花錢購買無法避免復(fù)制抄襲，質(zhì)量和數(shù)量均不足以支撐海量的汽車技術(shù)支持的需求。沒有人工智能技術(shù)支撐，行業(yè)沒有標準的用詞習慣又沒有NLP語義處理，沒有正確的詞匯輸入，缺乏足夠好的檢索技術(shù)，難以獲得準確的結(jié)果輸出。