J.D. Power：本末倒置的产品定义让车企掉入同质化陷阱

当前严重内卷的中国车市，本质上是产品同质化竞争下，不得不拼价格以求市场，而之所以出现如此严重的同质化竞争，根源在于本末倒置的产品定义。J.D.Power调查显示，当前，新车产品从立项到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。

本末倒置产品定义 同质化不可避免

理论上，产品定义应遵循“场景驱动→功能匹配→配置落地”的逻辑进行操作。但在实际开发过程中，受限于不断加快的产品迭代要求，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明确产品是否真正满足目标用户需求和与竞品相比竞争优势在哪，这两个关键问题。

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，必然会陷入同质化竞争中，不得不依赖性价比竞争。诚然，当前激烈的市场竞争中，车企在各细分市场的竞争异常激烈，很难创造出“一家独大”的竞争优势，但从开发阶段就未能明确的产品定位，无疑进一步加剧了这种同质化。

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，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。

“杀手级”应用暂未出现 数据是车企的护城河

AI大模型的无所不能，让各行各业提升了对AI的预期，汽车行业的产品开发也正在积极引入AI，希望能帮助进一步提升产品开发速度。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。

J.D. Power中国区总裁苏骏表示，目前，已有20多家车企接入Deepseek，Deepseek+机器人技术也的确给汽车行业带来一些变化。但AI不能帮助车企做决策，车企当前要做的是，如何将数据与大模型结合，把车造好，让车更懂用户。“数据是车企的护城河。”苏骏强调，车企要做的是做好数据调查，并利用好数据。

J.D. Power的相关调查中，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。

大数据时代，J.D. Power提出，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。