居住在上海的王微(化名)最近正为出售她的新能源SUV发愁。这辆车是她去年购入的,但在使用一年后,她深感自己上当受骗了。
2024年,王微在看到某车企宣传“小订破万”的信息后,认为这款新车“口碑好、售后有保障”,于是动了购买的心思。购车时,销售人员不断向她强调新车上市仅3天小订就破1.5万,现在订车需等待2个月。他们还展示了“车友群截图”,称数百位车主都在夸赞“车机流畅、续航扎实”,并承诺“爆款车型售后网点多,后续保养、维修都方便”。这些言辞让王微深信不疑,当场支付了500元小订定金。
然而,提车后不到一个月,王微就察觉到不对劲。她发现车机频繁卡顿,导航时还会突然闪退。官方宣称的“CLTC续航550公里”,实际满电却跑不到400公里左右。她尝试加入车友群寻求其他车主的帮助,但询问“车机卡顿”问题时,只有2个账号回复“没遇到过”,其余车友则保持沉默。
后来,王微通过私聊发现,几位“活跃车主”要么不回复消息,要么回复内容像是提前设定好的模板。直到一位真实车主私下告诉她,群里近80%的账号都是“僵尸号”,是车企找黑产团队批量注册的。
此时,王微意识到,从看到“小订过万”时就开始被骗了。车企通过虚假订单掩盖了产品缺陷和市场认可度低的真相:车机卡顿、续航虚标是车企没解决的技术问题。真实销量低导致售后网点覆盖不足、配件稀缺,最终反映在保值率上。当她想要换车时,这辆市场不认可的车型,市场价只有原价的60%,比同级别真实销量高的车型低了近10%。二手车商直言:“这款车真实上牌量太少,配件难找,后续维修麻烦,我们收了也不好卖,只能压价。”
王微的遭遇并非个例,事实上是虚假订单掩盖了产品缺陷和市场认可度低的真相。
如今的车圈,似乎陷入一种荒诞的数据内卷:你说“72小时破万”,我就说“48小时破2万”;你说 “订单超3万”,我就敢吹“订单逼近5万”。不管是深耕多年的传统车企,还是刚成立没两年的新势力,只要推出新车,若不喊一句“小订过万”,仿佛就没了底气,没了营销噱头。
当真实的交付数据、上牌数据曝光时,这场狂欢就会露出狰狞的底色——上个月宣称 “小订破2万”的车型,实际月交付不足500台;前阵子喊着“订单超3万”的新车,第三方车险数据显示其上牌量仅300多台。央媒近日也发文直指汽车行业愈演愈烈的订单注水乱象,呼吁为“订单泡沫”挤水分。
为何有如此大的反差?据相关自媒体披露,有些广告公司早在新车开发布会的前几个月,就开始策划“小订过万”的假数据。目的有二:一是给消费者制造新车是爆款的体验;二是为了 “哄领导高兴”。
曾参与过车企营销策划的广告从业者、经销商内部人员指出,“小订过万”早已不是车企的营销技巧,而是一条分工明确、成本低廉、操作成熟的产业流水线。
催生这条黑产链的起点,是车企内部扭曲的KPI考核。
一位曾在某新势力公司负责营销的员工透露:“领导开会时明确说,新车上市首周小订必须破万,不然就是营销失败,团队所有人都拿不到绩效。”
车企定这样的KPI,核心目的有三:一是抢占市场声量;二是支撑融资或股价;三是内部管理倒逼。为了完成任务,营销部门并未思考如何靠产品力吸引真实用户,而是第一时间对接广告公司,再由广告公司牵线黑产团队。
一位黑产从业者直言:“5块钱一个小订用户,量大自然有折扣。”
除了黑产团队在客户数据层面的批量造假,车企还有两种更隐蔽的方式补充订单。
强制员工刷单是方法之一:不少车企会给员工下达 “订车指标”,要求每个部门至少完成多少个小订。员工需要垫付100-500元的小订金,这笔钱可能要等一两个月才退。
另一种方法则是裹挟经销商虚假“锁单”。车企宣称:“只要完成一定数量的小订锁单,就给更高的返利。”经销商为了利益,用私人账号或伪造的客户信息“锁单”,这些订单最终不会转化为真实交付。
用谎言堆砌的繁荣,终究是定时炸弹。这场小订造假闹剧对车企、消费者、整个行业的危害已渗透至肌理。
第一重危害是制造虚假订单相当于饮鸩止渴。
成本失控是最先可能出现的问题。据第三方机构估算,一家车企要造出“小订3万”的假象需支付高额费用。这些本可以投入到新款车型优化、智能驾驶研发、售后网络建设的资金却被浪费在“数据造假”上。
此外虚假订单还可能误导生产决策导致库存积压以及品牌信誉受损。
第二重危害是对消费者来说虚假订单信息会误导决策并损害权益。
第三重危害是对汽车行业来说,“虚假订单”导致市场劣币驱逐良币破坏行业生态。
第四重危害是海外ESG严格审查规范,“订单造假”易引发中国品牌信任危机。
“小订过万”的造假乱象根源在于行业底层逻辑中的三个“缺失”:没有统一的规则约束、没有刚性的惩戒机制以及没有透明的信息渠道。
首先缺乏订单统计标准。
“小订”的定义模糊给了车企钻空子的空间。
其次是监管处罚机制的缺失。
目前对于汽车订单造假行为缺乏明确的法律法规和监管部门进行查处。
最后是消费者信息获取渠道的缺失。
对于购买车辆的消费者来说获取真实的交付数据、上牌数据困难导致很容易被虚假数据误导。
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