CN102203814A - 与车辆数据系统一起进行销售生成的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本文给出了销售生成实施例，包含采用使用车辆数据系统和方法的反向引导生成的销售生成。具体地，在某些实施例中，用户可以利用车辆数据系统获得对应于期望车辆配置的标价数据。当给用户呈现与指定车辆配置相关联的标价数据时，还可给用户呈现由经销商报出的预先价格，其中，通过提供用户的个人信息，用户可以获得报出该预先价格的经销商的名称，并且还可以给用户提供以该预先价格购买所期望的或类似的车辆的机会。

Description

与车辆数据系统一起进行销售生成的系统和方法
相关申请
本申请要求由Taira等人在2008年9月9日提交的题为“SYSTEM AND METHOD FOR AGGREGATION，ANALYSIS，andmonetization of pricing distribution data for Vehicles and othercommodities”的美国临时专利申请No.61/095,550(TCAR1110)和由Taira等人在2008年9月9日提交的题为“SYSTEM AND METHODFOR CALCULATING AND DISPLAYING complex product pricedistributions based on aggregation and analysis of individualtransactions”的美国临时专利申请No.61/095,376(TCAR1120)的优先权，这两个申请为所有目的通过引用被完全加到这里。
技术领域
本公开一般涉及销售生成。更具体地说，本公开涉及连带着呈现商品的标价数据的销售生成。
背景技术
消费者当他们没有与特别期望的产品相关的信息或者不理解这种信息时，处于严重的协商劣势。使这个问题加重的是如下事实：由于各种因素，包括产品或产品特征的当地需求与可用性之间的相互依赖、交易发生的产品生命周期中的时间点以及各种交易彼此的相互关系，使消费者难以理解复杂的协商交易。例如，卖家可能在一个交易的一个方面牺牲赢利，并从与相同(或不同)消费者的另一个交易补偿那个赢利。而且，复杂交易的当前可用数据是单个维度的。为了用特定示例进行例示，建议的价格(例如$1,000)可能没有将那个价格多敏感考虑进去($990是好价格还是坏价格？)。建议的价格也随着用更大的特异性来定义具体产品的产品、位置和可用性而变得准确性渐减。此外，经销商可针对出售的同一产品对不同的人使用不同的标价，并且同样不向消费者公布这个标价。这些情况在各种上下文中都可以看到。具体地说，汽车交易过程可能需要这种类型的复杂性。在与汽车交易过程一起使用的引导生成策略中，并且特别是在在线汽车交易上下文中，反映了这种复杂性。传统上，在线汽车零售上下文中的引导生成已经是经销商找到他们的车辆的买家的首要方式。引导生成围绕如下前提构建：消费者将给出他们的个人详细资料，这些资料将被提供给经销商，经销商又将提供期望车辆的价格。用于引导生成的这个模型已经导致两个群体的失望：经销商不愿意向消费者提供预先价格，因为经销商反而宁愿让潜在的买家参观展示厅，并通过针对同一车辆根据买家索要不同价格来保留优化他们的利润率的能力；相反，经销商在引导上得到了低转变，因为他们通常收获双份或者来自没有市场业务的网站。
因此，就车辆销售方面的销售生成而论，存在许多未满足的期望。
发明内容
本文给出了使用车辆数据系统和方法的销售生成的实施例。具体地说，本发明的实施例可包含反向引导生成，由此车辆数据系统可具有一个或多个经销商价格，其中经销商价格与具体车辆或车辆配置相关联。用户可以利用车辆数据系统来获得对应于期望车辆配置的标价数据。当给用户呈现了与指定车辆配置相关联的标价数据时，还可给用户呈现由经销商报出的预先价格，其中通过提供他们的个人信息，用户可以获得报出预先价格的经销商的名称，并且还可给用户提供以预先价格购买期望车辆的机会。然后如在一些实施例中可看到的，销售生成可通过拍卖模型来驱动，其中具体经销商仅列出他的价格。像这样，并且不像传统的引导生成，引导保持高质量，因为他们不分布在多个经销商上。
具体地说，车辆数据系统的实施例可以访问历史交易数据，可以处理该历史交易数据以确定与期望车辆配置相关联的期望标价数据，包括与期望车辆配置相关联的均值价格、标价分布、价格范围等。然后可给用户呈现显示，该显示呈现期望的标价数据连同所选经销商的预先标价。通过在这个上下文中呈现经销商标价信息，当潜在买家更有可能买时以及在购买漏斗末端(例如，一旦用户已经指定了他们的期望车辆配置以获得标价数据)时，其中价格对于用户可能只是未知的(换句话说，用户可能已经决定了他希望购买的期望车辆配置)，在相关时间呈现经销商价格。
而且，可依据经销商价格不是呈现在真空中而是呈现在其他人最近在当地市场中已经对于相同(或类似)车辆支付多少的全面概述的上下文中的事实，以上下文相关的吸引人且总体让人放心的方式呈现经销商价格。这种类型的销售生成对于经销商是有利的，因为只给他们呈现了高质量的引导，并且对消费者是有利的，因为给他们呈现了到达经销商之前提供的预先价格。可以标记这种实施例的功效。实际上，虽然传统引导生成可能具有每个引导大约20美元的平均成本，并且这种引导转变可能小于6％，导致每个销售大约$300的成本，但是估计使用本文给出的系统和方法的实施例，在引导上的转变大约将是20％，并且每个销售的成本可小于$300。
本发明的这些和其它方面当与以下说明书和附图一起考虑时将更好认识和理解。作为例示而非限制给出了如下描述，但是指示本发明的各种实施例及其许多特定细节。在本发明的范围内可以进行许多替换、修改、添加或重新排列，并且本发明包含所有此类替换、修改、添加或重新排列。
附图说明
包含本说明书所附并形成其一部分的附图来描绘本发明的某些方面。通过参考在附图中例示的示范性并因此非限制性实施例，本发明以及提供给本发明的系统的组件和操作的更清晰印象将变得更容易明白，附图中同样的附图标记表示相同的组件。注意，附图中例示的特征不一定按比例绘制。
图1描绘了包含车辆数据系统的拓扑的一个实施例。
图2描绘了用于确定和呈现标价数据和预先标价信息的方法的一个实施例。
图3描绘了用于确定预先标价信息的方法的一个实施例。
图4A和4B描绘了用于呈现预先标价信息和经销商信息的界面的实施例。
图5A和5B描绘用于确定和呈现标价数据的方法的一个实施例。
图6描绘了车辆数据系统的体系结构的一个实施例。
图7A和7B描绘用于确定和呈现标价数据的方法的一个实施例。
图8描绘了用于确定和呈现标价数据的方法的一个实施例。
图9描绘了与方程确定相关联的分布。
图10A和10B描绘了用于呈现标价数据的界面的实施例。
图11A和11B描绘了用于呈现标价数据的界面的实施例。
图12A-12D描绘了用于获得车辆配置信息和呈现标价数据的界面的实施例。
图13-17用图表描绘了标价数据的创建。
图18-21描绘了用于呈现标价数据的界面的实施例。
图22描绘了用于确定经销商成本的方法的一个实施例。
具体实施方式
参考在附图中例示并在以下说明书中详述的非限制性实施例更全面地说明本发明及其各种特征和有利细节。省略了众所周知的起始材料、处理技术、组件和设备的描述，以免在细节上不必要地模糊了本发明。然而，应该理解，仅作为例示而非限制给出了具体实施方式和特定示例，但是指示本发明的优选实施例。本领域技术人员根据本公开将更明白基本发明概念的精神和/或范围内的各种替换、修改、添加和/或重新排列。本文论述的实施例可以用可驻留在计算机可读介质(例如HD)、硬件电路等或任何组合上的适当计算机可执行指令实现。
在论述特定实施例之前，本文描述用于实现某些实施例的硬件体系结构的实施例。一个实施例可包含以通信方式联接到网络的一个或多个计算机。这在本领域是公知的，计算机可包含中央处理单元(CPU)、至少一个只读存储器(ROM)、至少一个随机存取存储器(RAM)、至少一个硬盘驱动器(HD)以及一个或多个输入/输出(I/O)装置。I/O装置可包含键盘、监视器、打印机、电子定点装置(诸如鼠标、跟踪球、触针等)，诸如此类。在各种实施例中，计算机通过网络访问至少一个数据库。
ROM、RAM和HD是用于存储CPU可执行的计算机指令(在其它情况下这些指令例如可通过编译、翻译等直接执行或使得可执行)的计算机存储器。在本公开内，术语“计算机可读介质”不限于ROM、RAM和HD，并且可包含处理器可读取的任何类型的数据存储介质。在一些实施例中，计算机可读介质可以是指数据盒式磁带、数据备份磁带、软盘、闪存装置、光学数据存储驱动器、CD-ROM、ROM、RAM、HD等等。
本文描述的至少部分功能或过程可以用适当的计算机可执行指令实现。计算机可执行指令可以在一个或多个计算机可读介质(诸如非易失性存储器、易失性存储器、DASD阵列、磁带、软盘、硬盘驱动器、光学存储装置等或任何其它适当的计算机可读介质或存储装置)上存储为软件代码组件或模块。在一个实施例中，计算机可执行指令可包含编译的C++、Java、HTML或任何其它编程或脚本代码行。
此外，所公开的实施例的功能可实现在一个计算机上，或共享/分布在网络中或上的两个或更多计算机中间。实现实施例的计算机之间的通信可使用遵从已知网络协议的任何电子、光学、射频信号或其它合适通信方法和工具来完成。本文所用的术语“包括”、“包含”、“具有”或它们的任何其它变型都打算含盖非排他性包含。例如，包括单元列表的过程、制品或设备不一定只限于那些单元，而是可以包含未明确列出或对这种过程、制品或设备固有的其它单元。另外，除非相反明确指出，否则“或者”是指“或”而不是“异或”。例如，条件A或B满足如下任一项：A是真(或存在)而B是假(或者不存在)，A是假(或不存在)而B是真(或存在)，以及A和B都是真(或存在)。此外，本文给出的任何示例或例示不以任何方式视为对与它们一起使用的任何术语的约束、限制或明确定义。相反，这些示例或例示要视为参考一个具体实施例进行描述，并且仅作为例示性。本领域的技术人员将认识到，与这些示例或例示一起使用的任何术语都将包含可与之一起或可不与之一起给出或者在说明书中别的地方的其它实施例，并且所有这种实施例都打算包含在那个术语的范围内。标明这种非限制性示例和例示的语言包括但不限于：“例如”、“比如”、“在一个实施例中”。
参考在附图中例示并在如下描述中详述的非限制性实施例更全面地说明本发明及其各种特征和有利细节。这些实施例可以参考由Taira等人在2009年9月9日提交的题为“SYSTEM AND METHOD FOR AGGREGATION，ANALYSIS，PRESENTATION AND MONETIZATION OF PRICING DATA FOR VEHICLES AND OTHER COMMODITIES”的美国专利申请No._/__(TCAR1110-1)和由Taira等人在2009年9月9日提交的题为“ SYSTEM AND METHODFOR CALCULATING AND DISPLAYING PRICE DISTRIBUTIONSBASED ON ANALYSIS OF TRANSACTIO
如上面论述的，与汽车交易过程一起使用的引导生成策略可能有问题。传统上，在线汽车零售上下文中的引导生成已经是经销商找到他们的车辆的买家的首要方式。引导生成围绕如下前提构建：消费者将给出他们的个人详细资料，这些资料将被提供给经销商，经销商又将提供期望车辆的价格。引导生成的这个模型是有问题的，有各种原因：消费者通常不想提供他们的个人信息，出于隐私顾虑的原因，并且知道通过提供这个个人信息，他们正在邀请经销商进行打扰、未被邀请地游说他们的生意。而且，当这些类型的引导的转变率很低时，经销商可能不愿意为这种引导支付很大的费用(因为这个费用可能增加他们的每个出售车辆的总营销成本)。从而，这种引导的提供商通常使用“猎枪”方法，由此获得的引导(包含消费者的个人信息并且其可包含期望车辆配置)被提供给多个经销商。经销商也犹豫以可公开访问的方式(例如在网站上)提供预先标价信息，因为可能存在这种一种顾虑：通过向一个消费者报出这种价格，他们可能就无意地向所有消费者报出了相同的价格。这可能是种情况，因为某些法律可能要求经销商要承兑向公众公布的价格。这对经销商可能是有问题的，因为他们可能期望通过根据他们与具体消费者协商的能力保留对同一车辆索要不同价格的能力来保持利润率高。从而，经销商期望的是一种向准备进行购买的消费者呈现预先标价信息，使得这种数据呈现的转变率将高的方法。另一方面，消费者期望在高度相关的上下文中被呈现标价数据，而不一定必须提供任何个人化的信息。
为了实现这些目的，以及其它目的，现在注意力指向使用本文给出的车辆数据系统和方法的销售生成的实施例。具体地说，本发明的实施例可包含反向引导生成，由此车辆数据系统可具有一个或多个经销商价格，其中经销商价格与具体车辆或车辆配置相关联。用户可以利用车辆数据系统来获得对应于期望车辆配置的标价数据。当给用户呈现与指定车辆配置相关联的标价数据时，还可给用户呈现由经销商报出的预先价格，其中通过提供他们的个人信息，用户可以获得报出预先价格的经销商的名称，并且还可给用户提供以预先价格(例如当用户参观经销商时)购买期望车辆(或具有类似于期望车辆的配置的车辆)的机会。这然后在一些实施例中可以看到，销售生成可通过拍卖模型驱动，其中具体经销商或一组经销商(其可以是报出最低经销商价格、报出为引导支付最高金额或显示他们的预先价格、具有最高质量分数或所列因素或其它因素的某种组合的经销商，其当前具有期望或类似车辆现货)只列出了他的价格。像这样，并且不像传统引导生成，引导保持高质量，因为他们不分布在多个经销商上。
具体地说，车辆数据系统的实施例可以访问历史交易数据，可以处理历史交易数据以确定与期望车辆配置相关联的期望标价数据，包括与期望车辆配置相关联的均值价格、标价分布、价格范围等。然后可给用户呈现显示，该显示呈现期望的标价数据连同所选经销商的预先标价。通过在这个上下文中呈现经销商标价信息，当潜在买家更有可能买时以及在购买漏斗末端时(例如，一旦用户已经指定了他们的期望车辆配置以获得标价数据)，其中价格对于用户可能只是未知的(换句话说，用户可能已经决定了他希望购买的期望车辆配置)，在相关时间呈现经销商价格。
而且，可依据经销商价格不是呈现在真空中而是呈现在其他人最近在当地市场中已经对于相同(或类似)车辆支付多少的全面概述的上下文中的事实，以上下文相关的吸引人且总体让人放心的方式呈现经销商价格。这种类型的销售生成对于经销商是有利的，因为只给他们呈现高质量的引导，并且对消费者是有利的，因为可给他们呈现到达经销商之前提供的预先价格。
从经销商获得的并由系统用于确定车辆配置的标价数据的相同或类似历史交易数据此外可用于确定已经向用户报出了预先标价的经销商实际上是否向那些用户中的任何用户出售了车辆。如果这种销售已经发生，则可以确定车辆出售给用户的实际价格与车辆数据系统向用户报出的预先标价的关系连同那个经销商和车辆。所报出的预先价格与车辆出售的实际价格的关系可用于确定或调整经销商的质量评级，而各种经销商的质量评级又可作为车辆数据系统向用户呈现哪个预先价格的判定的因素。
车辆数据系统从经销商获得的数据还可包括对应于经销商的库存数据，换句话说就是经销商当前有现货的车辆配置。因为车辆的期望配置(不仅是牌子和型号，而且还有例如颜色、动力系、门数等)对于用户可能是重要的，因此可能期望向用户呈现来自当前具有期望车辆配置或在某些属性上类似于期望车辆配置的车辆配置的经销商的价格。由此，经销商的库存，包括经销商的当前库存中类似于用户的期望车辆配置的车辆，可用于(单独或还有经销商的质量分数和其它因素)确定哪个经销商的预先价格呈现给用户。如所提到的，由于在某些实施例中，在许多情况下经销商可能没有用户正好期望的配置的车辆，代替提供对应于每个可能车辆配置的预先价格，经销商可以提供例如可与那个经销商和具体车辆牌子、具体车辆牌子和型号、车辆牌子、型号和装饰等相关联的发票补偿。由此，对车辆数据系统可访问发票标价数据的事实施加杠杆作用，可以通过确定用户的期望配置的发票价格并根据所确定的发票价格加上(或减去)经销商发票补偿以确定与那个经销商相关联的指定车辆配置的预先价格，来计算经销商的预先价格。要注意，如上面论述的，每个经销商的经销商价格(或发票补偿)可用于(单独或与库存数据、质量评级或其它因素组合)确定哪个经销商的预先价格呈现给用户。
可以参考图1更好地说明本发明的系统和方法的实施例，图1描绘了可用于实现本发明的系统和方法实施例的拓扑的一个实施例。拓扑100包括一组实体，包含通过网络170联接到计算装置110(例如计算机系统、个人数据助理、信息站、专用终端、移动电话、智能电话等)的车辆数据系统120(本文中也称为TrueCar系统)以及在库存公司140、原始设备制造商(OEM)150、销售数据公司160、金融机构182、外部信息源184、机动车辆管理局(DMV)180和销售地点的一个或多个相关联点、在本实施例中是汽车经销商130处的一个或多个计算装置。网络170例如可以是无线或有线通信网络，诸如因特网或广域网(WAN)、公共交换电话网(PTSN)或任何其它类型的电子或非电子通信链路，诸如邮件、快递服务等。
车辆数据系统120可包括具有执行包含在一个或多个计算机可读介质上的指令的中央处理单元的一个或多个计算机系统，其中指令被配置成执行与本发明实施例相关联的至少一些功能性。这些应用程序可包含车辆数据应用程序190，该应用程序包括被配置成实现车辆数据系统120所用的界面模块192、数据收集模块194、处理模块196和销售生成模块198的一个或多个应用程序(包含在计算机可读介质上的指令)。而且，车辆数据系统120可包含数据存储器122，该存储器可操作以存储：所获得的数据124，诸如经销商信息、经销商库存和经销商预先标价；在操作期间所确定的数据126，诸如经销商的质量分数；模型128，其可包括一组经销商成本模型或价格比率模型；或者与本发明实施例相关联的或在实现那些实施例期间所确定的任何其它类型数据。更具体地说，在一个实施例中，存储在数据存储器122中的数据可包含具有对应经销商信息诸如经销商的名称和位置、经销商出售的牌子等的一组经销商。该组经销商中的每个都可与一个或多个车辆配置以及相关联的预先价格的列表相关联，其中与车辆配置相关联的预先价格与经销商愿意对于那个车辆配置向用户报出的最低价格相关联。数据存储器122中的数据还可包含与该组经销商中的每个相关联的库存列表，其包括当前在每个经销商处有现货的车辆配置。质量分数还可与数据存储器122中的该组经销商中的每个相关联。
车辆数据系统120可提供广泛的功能性，包括利用一个或多个界面192，界面192例如被配置成：接收和响应来自计算装置110处用户的查询；与库存公司140、制造商150、销售数据公司160、金融机构170、DMV 180或经销商130对接以获得数据；或向库存公司140、制造商150、销售数据公司160、金融机构182、DMV 180、外部数据源184或经销商130中的任一个提供由车辆数据系统120获得或确定的数据。要理解，在给定上下文中所用的具体界面192可取决于车辆数据系统120实现的功能性、与任何具体实体通信所用的网络170的类型、要获得或呈现的数据类型、从实体获得数据的时间间隔、在各种实体所用的系统类型等。由此，这些界面例如可包含网页、万维网服务、可由运营商录入或否则访问数据的数据项或数据库应用程序或期望用于具体上下文中的几乎任何其它类型的界面。
一般而言，然后使用这些界面192，车辆数据系统120可以从包括库存公司140、制造商150、销售数据公司160、金融机构182、DMV180、外部数据源184或经销商130中的一个或多个的各种源获得数据，并将这种数据存储在数据存储器122中。车辆数据系统120然后可以对这个数据进行分组、分析或否则处理来确定期望数据126或模型128，它们也存储在数据存储器122中。在计算装置110处的用户可以通过所提供的界面192访问车辆数据系统120，并指定某些参数，诸如期望的车辆配置。车辆数据系统120可以使用处理模块196选择或生成数据，并且还可以使用销售生成模块198生成预先标价信息。可以从所选的数据集、使用界面模块192根据处理和预先标价信息确定的数据和在用户的计算装置110呈现给用户的这些界面来生成界面。更具体地说，在一个实施例中，界面192可以高度直观且可用的方式向用户可视地呈现这个数据。
具体地说，在一个实施例中，可视界面可将至少一部分所选数据集呈现为反映可量化价格或价格范围(例如“平均”、“好”、“极好”、“标价过高”等)相对于参考标价数据点(例如发票价格、MSRP、经销商成本、市场平均、因特网平均等)的价格曲线、条形图、直方图等。可视界面还可呈现预先标价信息连同所选数据集，使得以相关和上下文相关方式呈现预先标价信息(换句话说，可以在与那个特定车辆配置相关联的标价数据的上下文中呈现指定车辆配置的预先标价信息)。
转到拓扑100中的各种其它实体，经销商130可以是由一个或多个OEM 150制造的车辆的零售店。为了跟踪或否则管理销售、金融、各部分、服务、库存和后勤办公室管理需要，经销商130可以采用经销商管理系统(DMS)132。由于许多DMS 132是基于活动服务器页面的，因此可以用使能够从DMS系统132检索数据的“密钥”(例如在DMS系统132内设置许可的ID和密码)直接从DMS 132获得交易数据134。许多经销商130也可具有可通过网络170访问的一个或多个网站，其中与经销商130有关的标价数据可呈现在那些网站上，包括任何预定的或预先标价。这个价格通常是“无讨价还价”的价格(没有协商的价格)，并且可视为车辆数据系统120的“公平”价格。
此外，经销商的当前库存可以从DMS 132获得，并与数据存储器122中的那个经销商的信息相关联。经销商130还可向车辆数据系统120的运营商提供一个或多个预先价格(通过网络170，以某种其它电子格式或以某种非电子格式)。这些预先价格中的每个都可与车辆配置相关联，使得车辆配置及相关联预先价格列表可与数据存储器122中的经销商相关联。如上面提到的，在一个实施例中，这个预先价格可包括对车辆配置的库存价格的补偿。要注意，可以几乎任何级别的期望粒度提供预先价格。例如，单个预先价格可对应于由经销商出售的具体牌子的所有车辆、由经销商出售的具体牌子和型号的所有车辆、由经销商出售的具体牌子、型号和装饰的所有车辆等。
库存公司140可以是可从一个或多个经销商130获得并存储库存数据(例如从DMS 132获得这种数据)的一个或多个库存民意调查公司、库存管理公司或列表聚集体。库存民意调查公司通常受经销商委托从DMS 132取数据，并格式化该数据以便用在网站上，并由其它系统使用。库存管理公司代表经销商人工上载库存信息(照片、描述、规格)。列表聚集体通过“剪贴”或“蜘蛛抓取”显示库存内容的网站，并从列出的网站(例如Autotrader，FordVehicles.com)接收直接馈送，来得到他们的数据。
DMV 180可共同包含用户向其提供与车辆相关的数据的任何类型政府实体。例如，当用户购买车辆时，它必须向国家(例如DMV、国家安全机构等)登记，以便缴税和办牌照。这个数据通常包含车辆属性(例如型号年份、牌子、型号、里程等)以及销售交易价格，以便缴税。
金融机构182可以是向在车辆购买中涉及的一方提供任何类型金融服务的任何实体，诸如银行、储蓄和贷款信用联盟等。例如，当买家购买车辆时，他们可以利用来自金融机构的贷款，其中贷款过程通常需要两个步骤：申请贷款和签订贷款合同。这两个步骤可利用车辆和消费者信息以便于金融机构恰当地评估和理解贷款的风险利润。通常，贷款申请和贷款协定包含车辆的建议价格和实际销售价格。
销售数据公司160可包含收集任何类型车辆销售数据的任何实体。例如，联合的销售数据公司从具体经销商130的DMS 132系统聚集新的和使用的销售交易数据。这些公司可与经销商130具有正式协定，这些协定使他们能够为了由其它数据公司、经销商和OEM进行内部分析或外部购买数据而从经销商130检索数据，以便使收集的数据联合。
制造商150是实际上构建由经销商130出售的车辆的那些实体。为了指导他们车辆的标价，制造商150可以提供车辆和那些车辆的配件的发票价格和制造商的建议零售价格(MSRP)——要用作对于经销商的成本和价格的一般指南。这些固定价格由制造商设置，并且可根据地理区域稍微改变。
外部信息源184可包括任何数量的其它各种源，在线或者其它方式，它们可提供其它类型的期望数据，例如有关车辆、标价、人口学特征、经济条件、市场、地点、消费者等的数据。
这里应该注意，在本发明的实施例中，在拓扑100中描绘的各种实体并不全是必要的，乃至期望的，并且相对于在拓扑100中描绘的实体描述的某些功能性可以组合到单个实体中，或者一起去掉。此外，在一些实施例中，可以利用拓扑100中未示出的其它数据源。拓扑100因此只是示范性的，并且决不应视为对本发明的实施例施加任何限制。
在专研本发明各种实施例的细节之前，可能有帮助的是，再次使用车辆的示例商品，相对于以上描述的拓扑实施例给出本发明实施例的一般概述。然后，以某些间隔，车辆数据系统120可以通过从库存公司140、制造商150、销售数据公司160、金融机构182、DMV 180、外部数据源184或经销商130中的一个或多个收集数据来获得。这个数据可包含各种车辆配置的销售或其它历史交易数据、库存数据、登记数据、金融数据、车辆数据、来自经销商的预先价格等。(后面将更详细地论述所获得的各种数据类型。)可以处理这个数据以得出对应于具体车辆配置的数据集。
然后在某一点，在计算装置处的用户可使用一个或多个界面192，诸如车辆数据系统120提供的一组网页，访问车辆数据系统120。使用这个界面192，用户可以通过定义某一组车辆属性(牌子、型号、装饰、动力系、配件等)的值或其它相关信息诸如地理位置来指定车辆配置。然后可通过界面192向用户呈现与指定车辆配置相关联的信息。这个信息可包含对应于指定车辆的标价数据和预先标价信息，包括经销商对于指定车辆向用户报出的预先价格。
具体地说，可以确定标价数据和预先标价信息，并以可视方式呈现给用户。具体地说，在一个实施例中，可以可视地向用户显示与指定车辆配置相关联的表示实际交易数据的价格曲线，连同指示一个或多个价格范围和一个或多个参考价格点的可视参考。可以显示这些可视指示器，使得用户能够容易地确定什么比例的消费者支付了某一价格或某些价格范围内的价格分布。此外，可以在这个标价数据的上下文中可视地呈现预先标价信息。通过在这个上下文中呈现用户的指定车辆的预先标价信息，用户可以能够更好地确定多少预先标价信息与对于同一车辆支付的实际价格相关。
而且，用于向用户呈现预先标价数据的界面可允许或给用户提供输入(或否则提供)他的个人信息(名字、地址、电话、备注等)的能力。当用户提供这种个人信息时，可以给用户提供正在报出所呈现预先价格的经销商的名称、地址等。此外，车辆数据系统的运营商可以给经销商用户的个人信息。用这种方式，用户实际上可无需提供个人信息而获得实际预先价格，以及提供给经销商的质量引导，因为用户不大可能会提供这种个人信息，除非他合情合理地感兴趣以报出的预先价格购买该车辆。此外，可能鼓动经销商报出更低的预先价格，并实际上以报出的预先价格出售车辆，因为只可以向用户呈现单个经销商的预先价格，其中向用户呈现哪个经销商的预先价格可基于预先价格本身(例如最低价格、最高库存补偿等)、与经销商相关联的质量分数、经销商的库存、经销商愿意为引导(例如消费者的信息)支付或显示那个经销商的价格的金额、这些因素的某种组合或其它因素一起。
现在转到图2，呈现了用于操作车辆数据系统以包含销售生成的方法的一个实施例。在步骤252，车辆数据系统可通过所提供的界面接收特定车辆配置。在一个实施例中，例如用户在车辆数据系统120所提供的网页可以使用一个或多个菜单来选择具体车辆配置，或者可以通过一组网页导航以提供特定车辆配置。这个指定车辆配置可包括期望车辆的一组属性的值，诸如牌子、型号、装饰级别、一个或多个配件等。用户还可指定他位于或他打算购买所提供规格的车辆的地理地点。
在步骤262，然后车辆数据系统120可以确定与指定车辆配置相关联的标价数据。这个数据可包含调整的交易价格、均值、中值以及与某些地理区域(例如包含指定的地理地点)内的指定车辆配置相关联的标价数据的概率分布；计算一组可量化的价格点或范围(例如“平均”、“好”、“极好”、“标价过高”等价格或价格范围)；确定历史价格趋势或标价预测；或确定任何其它类型的期望数据。在一个实施例中，可使用与指定车辆配置相关联的价格比模型和历史交易数据来确定与指定车辆配置相关联的数据，如将论述的。
在步骤272，可对于指定车辆和用户确定预先标价信息。这个预先标价信息可包含指定车辆配置或在一个或多个属性中类似于指定车辆配置的车辆的预先价格。预先标价信息的确定可基于包含经销商和用户的地理地点、与经销商相关联的质量分数、经销商的库存、由经销商提供的预先价格或任何数量的其它因素的各种因素中的一个或多个。后面将更详细地论述这种预先标价信息的确定的实施例。
在步骤282，然后可以生成用于呈现与指定车辆配置相关联的所确定的标价数据和预先标价信息的界面。这些界面可包括这种数据的可视呈现，例如使用条形图、直方图、具有某些价格点指示器的高斯曲线、具有指示历史趋势或价格预测的趋势线的图表、对话框、弹出窗口或用于数据可视呈现的任何其它期望格式。具体地说，在一个实施例中，所确定的数据可拟合并显示为高斯曲线，该曲线表示与指定车辆配置相关联的实际交易数据，连同指示所确定价格点或范围的曲线上或下的可视指示器。这些可视指示器之一将对应于具体经销商的所确定预先价格。此外，窗口可自动弹出，或当鼠标点击预先价格时弹出，使得用户可以提供个人信息。这里应该注意，尽管相对于向用户呈现数据与某些实施例一起详细说明的界面是可视界面，但在其它实施例中，也可使用完全采用音频、触觉、某种组合或其它方法的其它界面来呈现这种数据。
在步骤292，可以通过各种信道分布界面。信道可包括基于面向消费者的网络的应用程序(例如由车辆数据系统120提供的消费者可通过网络在计算装置诸如计算机或移动电话访问的并适合于消费者期望或由消费者使用的一组网页)；文本或多媒体消息传送服务；供网站或其它应用程序设置之用的专用接口工具集，诸如移动电话应用程序；可通过电话访问的语音应用程序；或几乎任何其它的期望信道。
在步骤294，可以货币化这个数据通过这些各种信道的分布。具体地说，相对于销售生成，经销商或其它实体可以向车辆数据系统的运营商支付费用，以便能够在车辆数据系统呈现的界面上提供预先标价数据，或将用户的个人信息提供给他们，连同这种销售生成。要注意，若干其它货币化机会可向车辆数据系统的运营商呈现他们自己，连同销售生成。这里可能有用的是，研究有关利用车辆数据系统实施例的销售生成的更多细节。转到图3，呈现了用于生成指定车辆的预先标价数据的方法的一个实施例。在步骤312，可以接收车辆配置。再者，可以接收车辆配置，通过所提供的界面接收特定车辆配置。在一个实施例中，例如用户在车辆数据系统120提供的网页可以使用一个或多个菜单来选择具体车辆配置，或者可以通过一组网页导航以提供特定车辆配置。这个指定车辆配置可包括期望车辆的一组属性的值，诸如牌子、型号、装饰级别、一个或多个配件等。用户还可以指定他位于或他打算购买所提供规格的车辆的地理地点。
在步骤322，然后可以使用指定车辆配置，确定一组经销商。可以基于各种各样的因素确定所选择的这组经销商。这些因素之一可以是地理学，例如可选择用户的指定地理地点的某一距离内的任何经销商。该组经销商的确定也可基于所选的经销商的库存。例如，在一个实施例中，可以只选择具有车辆的牌子和型号的经销商，或者具有指定牌子、型号和装饰的车辆的经销商。在另一个实施例中，可以在每一个经销商的现货车辆之间执行比例匹配，并且可以只选择当前具有在某一比例上匹配用户的指定车辆配置的车辆的那些经销商。还可以利用其它因素、因素的组合以及应用这些因素选择经销商的算法。
在一个具体实施例中，可以至少部分利用质量分数来选择经销商。更具体地说，质量分数可以与每个经销商相关联，其中基于经销商报出的预先价格与车辆实际上出售给向其报出价格的用户的实际价格之间的相互关系来确定质量分数。具体地说，公布“诱饵并掉包”价格的经销商将使他们的质量分数下降(换句话说，当在报出的预先价格与实际上出售给用户的与预先价格相关联的车辆的价格之间存在某一阈限金额差时质量分数将下降)。这个质量分数然后可用在用于选择经销商的算法中。
接下来，在步骤332，可以确定来自所选那组经销商的最佳预先价格。用户确定哪个预先价格最佳的标准可包含各种因素，例如完全包括由经销商报出的预先价格、与经销商相关联的质量分数、经销商与用户的地理接近度、或某种其它因素。在一个实施例中，如上面论述的，由于在许多情况下，在某些实施例中，经销商可能没有用户正好期望的配置的车辆，代替提供对应于每个可能车辆配置的预先价格，经销商可以提供例如可与那个经销商和具体车辆牌子、具体车辆牌子和型号、车辆牌子、型号和装饰等相关联的发票补偿。由此，对车辆数据系统可访问发票标价数据的事实施加杠杆作用，可以通过确定指定车辆配置的发票价格并加上(或减去)与那个经销商提供的指定车辆配置(或其某些属性)相关联的发票补偿来计算指定车辆配置的经销商的预先价格。然后可将最低预先价格选作最佳预先价格。
在一个实施例中，在选择最佳预先价格之前，可以利用经销商的质量分数调整那个经销商的预先价格，使得可使用经销商的质量分数调整对于所选那组经销商计算的预先价格，以及确定哪个经销商的预先价格是最佳的影响。要注意，相对于论述的销售生成的实施例，可利用质量分数来选择经销商、确定预先标价、二者的某种组合，或者结合某些实施例，可根本不利用经销商质量分数。在一个具体实施例中，可以使用每个经销商愿意为引导支付多少或显示他们的价格(其中金额越高可能导致选择那个经销商的预先价格的可能性越高)的组合来确定选择哪个经销商和预先价格；预先价格的大小(其中预先价格越低，选择它的可能性越高)或经销商质量分数(其中较高的质量分数增大了将选择经销商预先价格的可能性)。
在步骤342，一旦确定了最佳预先价格，就可向用户呈现它。在一个实施例中，这个预先标价呈现在与指定车辆配置相关联的标价数据的上下文中，并且如果用户希望呈现有关正在报出所呈现的预先价格的经销商的信息，则可给用户提供一个提供个人信息的界面。应该注意，虽然根据经销商提供的预先标价，这种预先价格可能是正确的，但是标价仍可导致消费者失望(例如，其中某些属性对用户极其重要)。为了补救这个，向消费者显示的预先标价信息可包含与特许经销商处实际可用的车辆的百分比车辆匹配(可能包含车辆属性的完全不符)。
现在可能有用的是简要地更详细论述这种界面的实施例。图4A描绘了用于向用户呈现指定车辆配置的预先标价信息连同呈现那个车辆配置的标价数据的界面的一个实施例。可示出高斯曲线1410来例示标价的归一化分布(例如交易价格的归一化分布)。在曲线的X轴上，可以显示所支付的平均价格，连同所确定的经销商成本、发票或定价，以示出这些价格与交易价格的关联度和相互关系。在所显示的曲线下面还显示了所确定的“好”、“极好”、“标价过高”等价格范围，以使用户能够标识这些范围。
此外，预先价格1420可以显示为x轴上的可视指示器，使得用户可以看到这个预先价格1420相对于其它呈现的价格或价格范围落在哪里。此外，可以呈现窗口1430，其中如果用户希望获得有关报出这种预先价格1420的经销商的信息，则他可以录入他的个人信息。
返回到图3，如果在步骤352接收到这种用户信息，则可以在步骤362呈现经销商信息。图4B给出了用于呈现与所呈现预先价格相关联的经销商信息的一个界面的实施例。这个界面可包括经销商信息、标价数据、车辆配置数据和用于从经销商获得所报出预先价格的指令。
再次参考图3，然后在后面的某一点，在步骤372，诸如例如可以从与那个经销商相关联的DMS或经人工跟踪调查等，获得有关那个经销商的数据。然后利用对应于那个经销商的所获得数据，可以确定实际上是否发生了对应于所呈现预先价格的交易。换句话说，可以确定那个具体经销商是否向那个具体用户出售了相同或类似配置的车辆。如果发生了对应的交易，则与那个交易相关联的交易价格(用户实际支付的价格)可与经销商对于指定车辆向那个用户报出的预先价格相比较，并且在步骤382该比较用于确定或调整对应于该经销商的质量分数。要明白，可以利用几乎任何期望的算法从这种交易数据和预先标价信息生成质量分数。
现在将更具体地详细说明可结合上面所论述的销售生成实施例一起使用的车辆数据系统的其它实施例。现在转到图5A和5B，描绘用于操作车辆数据系统的方法的一个具体实施例。首先参考图5A的实施例，在步骤210，可以从联接到车辆数据系统120的数据源(库存公司140、制造商150、销售数据公司160、金融机构182、DMV 180、外部数据源184、经销商130等)中的一个或多个获得数据，并将获得的数据存储在相关联的数据存储器122中。具体地说，获得数据可包括通过请求数据或从数据源接收数据来收集数据。要注意，相对于从数据源获得数据，可以不同的间隔从不同的数据源获得不同的数据，并且可将之前获得的数据归档，之后获得相同类型的新数据，并存储在数据存储器122中。
在某些情况下，这些数据源的一些运营商可能不期望提供某些类型的数据，特别是当这种数据包含个人信息或某种车辆信息(VIN号、牌照号等)时。然而，为了使对应于从不同数据源获得的同一人、车辆等的数据相关，可能期望具有这种信息。为了解决这个问题，车辆数据系统120的运营商可给这些数据源的运营商提供具体散列算法和密钥，使得可以提交提供给车辆数据系统120的数据中的敏感信息，并作为散列值存储在数据存储器122中。因为每一个数据源都利用同一散列算法散列某些提供的数据，因此同样的数据值将具有同样的散列值，便于从不同(或相同)数据源获得的数据之间的匹配或相关。由此，可以解决数据源运营商的顾虑，同时避免负面影响车辆数据系统120的操作。
一旦获得了数据并存储在数据存储器122中，就可以在步骤220净化所获得的数据。净化这个数据可包括评估数据以确定它是否符合已知值，落入某些范围内，或者是重复的。当发现这种数据时，可以从数据存储器122中去除它，不正确的或者落入阈限以外的值可以用一个或多个值(具体地说它们可以是已知的或者是默认值)代替，或者可以完全采取某种其它措施。
在步骤230，然后可以使用这个净化的数据形成和优化数据样本集。这个形成和优化过程可包括根据地理学(例如国家、地区、地点、州、县、邮政编码、DMA、地理区域的某种其它定义诸如在一个位置的500英里内等)将数据分组成数据集，并对于具体车辆配置优化这些地理数据集。这种优化过程可得到对应于具体车辆或车辆分组或类型、一组车辆属性和相关联地理学的一个或多个数据集。
使用源自优化过程的数据集，在步骤240可生成一组模型。这些模型可包含对应于源自上面论述的优化过程的一个或多个数据集的一组经销商成本模型。还可以使用所获得的数据生成数据集的平均价格比(例如支付的价格/经销商成本)模型。要注意，可以某些间隔更新这些模型，其中生成每一个经销商成本模型或平均价格比模型的间隔可以与或可以不与从各种数据源获得数据的间隔或生成其它模型的速率相关。继续图5B中所描绘的实施例部分，在步骤250，车辆数据系统可通过所提供的界面接收特定车辆配置。在一个实施例中，例如，用户在由车辆数据系统120提供的网页可使用一个或多个菜单来选择具体车辆配置，或者可通过一组网页导航来提供特定车辆配置。这个指定车辆配置可包括期望车辆的一组属性值，诸如牌子、型号、装饰级别、一个或多个配件等。用户还可以指定他位于或他打算购买所提供规格的车辆的地理地点。
用户可提供的其它信息包含有关指定车辆配置的激励数据。在一个实施例中，当用户指定具体车辆配置时，车辆数据系统120将给用户呈现与指定车辆配置相关联的一组激励，如果任何都可用的话。用户可以选择这些激励中的零个或多个来施加。在步骤260，车辆数据系统120然后可以确定与指定车辆配置相关联的标价数据。这个数据可包含调整的交易价格、均值、中值以及与某些地理区域(例如包含指定的地理地点)内的指定车辆配置相关联的标价数据的概率分布；计算一组可量化的价格点或范围(例如“平均”、“好”、“极好”、“标价过高”等价格或价格范围)；确定历史价格趋势或标价预测；或确定任何其它类型的期望数据。在一个实施例中，可以使用与指定车辆配置相关联的价格比模型和历史交易数据来确定与指定车辆配置相关联的数据，如将论述的。
在步骤270，然后可以生成用于呈现与指定车辆配置相关联的确定的标价数据的界面。这些界面可包括这种数据的可视呈现，例如使用条形图、直方图、具有某些价格点指示器的高斯曲线、具有指示历史趋势或价格预测的趋势线的图表或用于数据可视呈现的任何其它期望格式。具体地说，在一个实施例中，所确定的数据可以拟合并显示为高斯曲线，该曲线表示与指定车辆配置相关联的实际交易数据，连同指示所确定的价格点或范围诸如一个或多个可量化价格或一个或多个参考价格点(例如发票价格、MSRP、经销商成本、市场平均、经销商成本、因特网平均等)的曲线上或下的可视指示器。还可以给用户呈现与用于确定标价数据的任何激励数据有关的数据。由此，使用这种界面，用户可以容易地确定某些价格点，消费者支付某一价格的百分比或某些范围内的价格分布。这里应该注意，尽管与某些实施例一起相对于向用户呈现数据详细说明的界面是可视界面，但在其它实施例中可使用完全采用音频、触觉、某种组合或其它方法来呈现这种数据的其它界面。
在步骤280，可以通过各种信道分布界面。信道可包括基于面向消费者的网络的应用程序(例如由车辆数据系统120提供的消费者可通过网络在计算装置诸如计算机或移动电话访问的并适合于消费者的期望或由消费者使用的一组网页)；基于面向经销商的网络的应用程序(由车辆数据系统120提供的适合于经销商的期望或由经销商使用的一组网页)；文本或多媒体消息传送服务；供网站或其它应用程序设置之用的专用接口工具集，诸如移动电话应用程序；可通过电话访问的语音应用程序；或所期望的几乎任何其它信息。应该注意，这里和其它地方描述的信道在本公开内与数据分布一起可用于接收数据(例如用户指定的车辆配置等)，并且相同或不同信道的某种组合可用于接收数据和分布数据。
在步骤290，可以货币化通过这些各种信道分布这个数据。这种货币化可以若干方式实现，包括通过出售显示或上下文相关广告、上下文相关链接、赞助式广告等，连同由车辆数据系统120提供的一个或多个界面(诸如网页等)；提供用户通过一个或多个所提供的界面从经销商那购买车辆的能力，并向利用这个服务的经销商、用户或二者收费；提供反向拍卖系统，由此经销商可向用户呈现具体车辆的价格，并且对于这个能力向经销商收费，对于向经销商或用户许可或提供所获得或所确定的数据而向经销商或用户收费；对于访问可包含客户分析资料或数据的制造商、经销商、金融机构、招商团体和其它最终用户的工具收费；或者几乎任何其它期望货币化应用程序、能力或与车辆数据系统120相关联的数据的方式。回顾以上论述可以明白，车辆数据系统120的实施例可能需要若干过程基本上同时发生，或以不同的价格发生，并且许多计算装置110可能期望在任何给定点访问车辆数据系统120。从而，在一些实施例中，可利用便于车辆数据系统120成本降低、性能、容错、效率和缩放性的体系结构或基本设施来实现车辆数据系统120。图6中描绘了这种体系结构的一个实施例。具体地说，车辆数据系统120的一个实施例可操作以提供基于网络的页面，包括通过网络可访问的一组网页，包括用户可以指定期望的车辆配置并接收对应于指定车辆配置的标价数据的网页。可以利用包括数据处理和分析服务器310、服务服务器320、原始服务器330和分布在一个或多个网络上的服务器场340的内容分发网络(CDN)来实现这种车辆数据系统120，其中可使用服务器可进行负荷平衡的多个网络骨干或网络在多个位置部署数据处理和分析服务器310、服务服务器320、原始服务器330和服务器场340中每个中的服务器，这是本领域已知的。
数据处理和分析服务器320可与一个或多个数据源350(上面论述的示例)交互作用来以某些时间间隔(例如每日、每周、每小时、以某一自组可变间隔等)从这些数据源350获得数据，并处理这个获得的数据，如本文上面和后面更详细论述的。这个处理例如包括净化所获得的数据，确定和优化样本集，生成模型等。
原始服务器330可以用内容填充每一个服务器场340处的万维网高速缓存，以便向计算装置360(上面论述的示例)处的用户提供界面的网页。服务器场340可使用每个服务器场340处的万维网高速缓存向计算装置110处的用户提供该组网页。更具体地说，用户在计算装置360通过网络连接到具体服务器场340，使得用户可与网页交互作用以通过所提供的网页提交和接收数据。与这些网页的用户使用相关联，用户对内容的请求可在算法上指向具体服务器场340。例如，当可通过选择是最少跳的位置来选择到用户的服务内容的执行位置的优化时，最少数量的网络秒相对于服务器性能(当前和历史的)远离发出请求的客户机或最高可用性，以便优化网络上的分发。
某些网页或由车辆数据系统120提供的其它界面可允许用户请求服务器场340不能提供的服务、界面或数据，诸如对未存储在服务器场340的万维网高速缓存中的数据或在服务器场340中未实现的分析资料的请求。服务器场340不能服务的用户请求可路由到其中一个服务服务器330。这些请求可包含对于可由服务服务器330在某些情况下利用使用数据处理和分析服务器310获得或确定的数据实现的复杂服务的请求。
现在可能有用的是更详细地重温一下用于操作可根据上面描述的体系结构或另一个体系结构的实施例一起配置的车辆数据系统的方法实施例。图7A和7B描绘的正是这样一种方法的一个实施例。首先参考图7A，在步骤410，可以从联接到车辆数据系统的一个或多个数据源获得数据，并将获得的数据存储在数据存储器中。从这些各种数据源获得的数据可以从多个源聚集并归一化。各种数据源和从这些数据源获得的相应数据可以包含DMS数据411、库存数据412、登记或其它政府(DMV、国家安全机构等)数据413、金融数据414、联合的销售数据415、激励数据417、预先标价数据418、OEM标价数据419或经济数据409的某种组合。
可以从经销商处的DMS获得DMS数据411。DMS是车辆经销商用于管理销售、金融、部门、服务、库存或后勤办公室管理需要的系统。由此，跟踪经销商零售或批发出售的新车和二手车的所有销售交易的数据可存储在DMS中，并由车辆数据系统获得。具体地说，这个DMS数据411可包括关于经销商已经完成的销售交易(称为历史销售交易)的数据，包括车辆牌子、型号、装饰等的标识以及消费者购买车辆的相关联交易价格。在一些情况下，销售交易数据还可具有那个车辆的对应经销商成本。因为大多数DMS是基于ASP的，因此，在一些实施例中，可以利用使车辆数据系统或DMS民意调查公司能够检索DMS数据411的“密钥”(例如设置了许可的ID和密码)直接从DMS或DMS提供商获得销售交易或其它DMS数据411，在一些实施例中，可以每日或每周为基本获得数据。库存数据412可以是有关经销商的库存内当前的车辆或将来某一点经销商的库存中的车辆的详细数据。库存数据412可以从DMS、库存民意调查公司、库存管理公司或列表聚集体获得。库存民意调查公司通常受经销商委托从经销商的DMS取数据，并格式化该数据以便用在网站上和由其它系统使用。库存管理公司代表经销商向期望位置人工上载库存信息(例如有关经销商的库存的照片、描述、规格等)。列表聚集体可通过“剪贴”或“蜘蛛抓取”显示经销商的库存的网站得到数据(例如有关经销商的库存的照片、描述、规格等)，并从列表网站(例如FordVehicles.com)接收直接馈送。在步骤410，还可获得登记或其它政府数据413。当买家购买车辆时，必须向国家(例如DMV、国家安全机构等)登记它，以便缴税、办牌照或检验。这个登记数据413可包含车辆描述(例如型号年份、牌子、型号、里程等)和销售交易价格，其可用于缴税目的。还可以获得金融和协定数据414。当买家使用来自金融机构的贷款或抵押产品购买车辆时，贷款或抵押过程通常需要两个步骤：申请贷款或抵押和签订贷款或抵押合同。这两个步骤利用车辆和消费者信息以便于金融机构恰当地评估和理解贷款或抵押的风险利润。在步骤410，还可以获得这个金融申请或协定数据414。在许多情况下，申请和协定包含车辆的建议价格和实际销售价格。
在步骤410，车辆数据系统还可以获得联合的销售数据415。联合的销售数据公司从他们与其是合作伙伴或者具有合同的经销商的DMS聚集新的和二手的销售交易数据。这些联合的销售数据公司可与经销商具有正式协定，这些协定使他们能够为了由其它数据公司、经销商和OEM分析或购买的目的而检索交易数据以便使交易数据联合。
车辆数据系统还可获得激励数据416。OEM使用制造商到经销商以及制造商到消费者的激励或折扣以便降低车辆的交易价格，或者向经销商分配附加的金融支持以帮助刺激销售。因为这些折扣经常很大(车辆价格的2％-20％)，因此他们可能对车辆标价具有巨大影响。可基于国家或地区向消费者或经销商分布这些激励。因为激励可以是车辆或区域特定的，因此他们与标价的交互作用可能是用于理解交易标价的复杂而重要的工具。这个激励数据可以从OEM、经销商或另一源一起获得，使得它可由车辆数据系统用于确定特定车辆的准确交易价格或其它价格。
因为经销商可能有机会对他们的车辆预先确定标价，因此在步骤10它还可用于获得这个预先标价数据418。像Zag.com公司的公司使经销商能够向消费者输入预先确定的或预先标价。这个预先价格通常是“无讨价还价的”价格(没有协商的价格)。许多经销商还在他们的网站上呈现他们的预先价格，并且甚至围绕“没有协商的”标价的观念构建他们的完整商业模型。使用这些值可出于各种原因，包括提供对与获得的历史交易数据相关联的交易价格的检查。此外，在步骤410，可以获得OEM标价数据419。这个OEM标价数据可以提供交易价格相对于车辆和经销商成本的重要参考点。OEM通常在车辆销售上下文中设置两个重要的号码，要用作经销商的成本和价格的一般指导的发票价格和MSRP(也称为定价)。这些是由制造商设置的固定价格，并且可根据地理区域稍微有所改变。发票价格是制造商对于车辆向经销商索要的价格。然而，这个发票价格不包含通常使经销商的实际成本低于发票价格的打折、激励或回扣。根据美国汽车联盟(AAA)，MSRP与经销商对于车辆实际支付的平均相差13.5％。因此，MSRP对于协商几乎总是开放的。OEM还可以定义什么称为经销商回扣，或者只是回扣。回扣是制造商给经销商的报酬，以帮助车辆的特许经销商的融资。回扣通常是MSRP的某一百分比(2％到3％)。
虽然MSRP可能不等于实际交易价格，但是可使用发票价格确定经销商的实际成本的估计，因为这个经销商成本是视发票而定的。实际经销商成本可定义为发票价格扣除任何可施加的制造商到经销商激励或回扣。车辆数据系统因此可利用与历史交易相关联的车辆的发票价格来确定经销商的实际成本的估计，其使它能够确定“前端”毛利(其可定义为交易价格扣除经销商成本，并且可能不包含在上“后端”包括融资、保险、保单、附件和其它辅助产品上获得的任何赢利)。
还可以从各种其它数据源获得数据，包含与经济的几乎任何方面的当前、过去或将来状态相关的经济数据409，包括汽油价格、人口学数据诸如家庭收入、市场、地点、消费者或几乎任何其它期望的数据类型。经济数据可以是对某一地理区域特定的，或与之相关联。此外，这个经济数据可包括因特网索引，其可根据某些因特网研究网站所报告的车辆的平均价格确定，作为车辆的平均价格。虽然这些因特网研究网站通常是消费者聚焦的，但是他们出售广告，并引向汽车特许经销商；因此，他们的付费客户是特许经销商，并且这些网站上的价格倾向于表示尺度的较高端，有利于特许经销商。
一旦获得了期望数据，就可在步骤420净化所获得的数据。具体地说，如果所获得的数据不准确、重复或者不符合某些参数，则它可能没有用。因此，车辆数据系统可以净化所获得的数据以保持呈现给最终用户的数据的总体质量和准确性。这个净化过程可能需要基于几乎任何期望的标准来去除或改变某些数据，其中这些标准又可取决于其它所获得或确定的数据，或者评估数据以确定它是否符合已知值，是否落入某些范围内，或是否重复。当发现这种数据时，可以从车辆数据系统的数据存储器中去除它，不正确或落入阈限以外的值可以用一个或多个值(具体地说它们可以是已知的或者是默认值)代替，或者可以完全采取某种其它措施。在一个实施例中，在这个净化过程期间，VIN解码428可发生，在其中可以解码与数据(例如历史交易)相关联的VIN号。具体地说，出售的每个车辆必须携带车辆标识号(VIN)或序列号，以区分它自己与其它车辆。VIN由含有制造商、年份、车辆属性、工厂和唯一身份的代码的17个字符组成。车辆数据系统可使用外部服务来基于每个车辆VIN确定车辆的属性(例如牌子、型号年份、牌子、动力系、装饰等)，并将所确定的车辆信息与从其获得VIN的销售交易相关联。注意，在某些情况下，可给这个数据提供历史交易数据，并且可能不需要相对于一个或多个历史交易发生。
此外，可去除422不准确或不完整的数据。在一个实施例中，车辆数据系统可去除不包含在确定与那个交易相关联的一个或多个值(例如前端毛利、车辆牌子、型号或装饰等)时可利用的一个或多个关键字段的任何历史交易数据。可以执行其它高级质量检查以去除不准确的(含质量差的)历史交易数据。具体地说，在一个实施例中，可以评估与历史交易相关联的成本信息(例如经销商成本)，以确定它是否与其它已知的或确定的与历史交易数据所涉及的车辆的牌子、型号或装饰相关联的成本值一致。如果没有不一致(例如成本信息偏离已知值或确定值一定量)，则可以用已知值或确定值代替成本信息，或者备选地，可以从数据存储器中去除有关那个交易的历史交易数据。在一个实施例中，对于所获得的每个历史交易，可以执行如下动作：验证交易价格落入对应于历史交易的估计车辆MSRP的某一范围内(例如基本车辆的MSRP的60％到140％)；验证交易的经销商成本落入估计的经销商成本的范围内(例如基本车辆的发票-回扣的70％到130％)；验证历史交易的总毛利(前端+后端毛利)在可接受范围内(例如车辆基本MSRP的-20％到50％)；验证销售的类型(新的/二手的)对齐车辆的英里数(例如大于500英里，车辆不应视为新的)。
此外，对于具有高或低后端毛利的交易，可以向上或向下调整新车赢利(前端毛利)。这个调整可以是后端毛利幅度与基于历史分析的因素的组合(例如，对于具有包括$5000贸易额和$7000实际贸易值的销售交易并由此在车辆贸易上做了$2000的特许经销商，这个销售交易车辆的前端毛利将增大这个$2000，因为这个经销商将接受较低的交易价格)。还可基于从制造商直接转到经销商的回扣或激励来调整前端毛利，因为只有这个回扣的某一百分比传给消费者。可基于历史分析和当前市场条件来确定在给定实例中使用的确切因素。例如，如果制造商在营销支持中向经销商报出$5000，则经销商不需要将这个钱传给最终客户，然而，通常以较低交易价格的形式向客户给出这个钱的某一百分比(例如50％-80％)。而且，可以根据基于各个特许经销商的会计实务改变前端毛利的若干次要因素来调整前端毛利。例如，一些经销商调整前端毛利以影响销售员的佣金；当可能时去除这些调整。
也可以去除424重复数据。因为在许多情况下可能存在历史交易数据的许多源，因此可能获得重复的历史交易数据。因为这种重复数据可歪曲车辆数据系统的输出结果，因此可能期望去除这种重复数据。在唯一可标识属性诸如VIN可用的情况下，这个过程是直接的(例如，可以匹配与历史交易相关联的VIN以定位重复)。在交易数据没有唯一属性(换句话说，可能只涉及一个车辆的属性，诸如VIN)的情况下，可以使用可用属性的组合来确定是否存在重复。例如，销售日期、交易类型、交易状态、交易上是否存在以旧换新、车辆交易价格或所报告的毛利的组合都可用于标识重复。在任一情况下，一旦标识了重复，就可以保持包括最多属性源的交易数据，而丢弃重复的。备选地，来自重复历史交易的数据可以某种方式组合成单个历史交易。
也可以去除426局外数据。局外数据定义为不表现为恰当表示可能交易的数据。在一个实施例中，可以去除有关具有高负赢利(交易商损失了太多钱)或高正赢利(经销商表现为赚太多钱)的交易的历史交易数据。在一个实施例中，可通过相对于数据的国家、地区、地点或其它地理分组去除局外数据来完成去除局外数据，因为在不同地理级别去除局外数据可以去除不同组的交易数据。此外，可以使用相对或绝对微调，使得可以从历史交易的上面和下面去除具体标准偏差以外的具体比例的交易。
在步骤420之后，净化的数据可存储在与车辆数据系统相关联的数据存储器中，其中净化的数据包含一组历史交易，每个历史交易至少与一组车辆属性(例如牌子、型号、发动机类型、装饰等)和交易价格或前端毛利相关联。在步骤430，然后可使用建仓过程根据地理将净化的数据分组成数据集，并且这些地理数据集对于具体车辆配置进行优化。这种优化过程可导致对应于特定车辆或车辆分组或类型、装饰级别或车辆的一组属性和相关联地理学的一个或多个数据集。
在一个实施例中，可以迭代属性的置换以确定对赢利具有最重大影响的属性。迭代可以继续，直到确定对赢利从最大到最小重大影响的属性的叠加排序表。然后，当对于具体位置和车辆的交易分组时，这个排序表可用于通过忽略对赢利影响最小的属性或给出较小权重来产生既重大又相关的数据集。
为了使车辆标价数据更准确，可能重要的是保持呈现的或利用的数据的及时性或相关性。在一个实施例中，然后，可以相对于净化的数据优化最近(在期望时段内)和相关交易的总数。可以建仓对应于具体地理区域和具体车辆的相关数据，以优化每个地理区域内可用于每个车辆的数据量。可以使用数据的地理指配432以及属性分类和映射到装饰436，优化这个数据量，以得出对应于具体型号车的装饰级别(对应于车辆的某一组属性)以及相关联的地理学的历史交易数据仓。
在数据的地理指配432期间，用国家(所有数据)、地区、州或DMA定义中的一个或多个来标记数据。属性分类和装饰映射436也可发生。车辆数据可按装饰级别进行分类(例如使用关于从VIN解码或另一个源获得的车辆的数据)。这使能够基于给定时间帧内的类似车辆准确呈现相关标价(优化最近的)。在一些情况下，可以确定没有以装饰级别的特定车辆的阈限数据量以确定对应于一个时段的统计有效数据。车辆数据系统在型号(例如雅阁、凯美瑞、F-150)级别分析车辆，并在属性级别(例如驱动系、动力系、身型、驾驶室类型、床长等)运行分析学，以确定在属性级别是否存在一致性(属性与装饰之间的相关性)。由于当在属性级别建仓时存在较大数量的交易，因此在这些情形下可使用属性级别建仓代替装饰级别建仓，由此在具体数据集中得出更大数量的历史交易(正好相对于装饰级别建仓)，但仍然相关，数据集用于处理。要注意，相对于这些数据集，具体数据集内的数据可基于属性之间的确定的相互关系对应于不同的牌子、型号、装饰级别或属性。例如，如果确定在两个车辆之间存在相互关系，则具体数据集可具有对应于不同牌子或型号的数据。类似地，如果在那些不同装饰级别或属性之间存在相互关系，则具体数据集可具有对应于不同装饰或具有不同属性的数据。
在步骤440，可以使用历史交易数据生成一组模型。这个模型生成过程可包括分析历史交易数据的各个方面，以便理解基于属性、地理或销售时间来理解卖家的赢利。理解各个历史交易的赢利允许这些历史交易被分组在统计上有效的样本中，这些样本基于它们特别配置的车辆和位置与个别用户最相关。
由此，所生成的模型可包含对应于一个或多个数据集中每个的一组经销商成本模型。根据这些经销商成本模型和与数据集相关联的历史交易数据，可以使用价格比模型，对于对应于特定车辆配置的数据集，生成平均价格比(例如支付的价格/经销商成本)。这些模型将在本公开的后面更详细论述。
继续在图7B中描绘的实施例部分，在步骤450，车辆数据系统可通过所提供的界面接收特定车辆配置452。在一个实施例中，例如用户在车辆数据系统所提供的网页可使用一个或多个菜单来选择具体车辆配置，或者可以通过一组网页导航以提供特定车辆配置452。用户还可以指定他位于或他打算购买所提供规格的车辆的地理位置，或可选择用户可能期望与潜在购买一起使用的一个或多个消费者激励。所提供的界面还可用于获得包含有关指定车辆配置的激励数据的其它数据。在一个实施例中，当用户指定具体车辆配置时，如果任何此类刺激可用，则可向用户呈现具有与指定车辆配置相关联的一组激励的界面。用户可以选择这些激励中的零个或多个来施加。
在步骤460，车辆数据系统然后可以确定与用户提供的指定车辆配置相关联的数据。具体地说，在一个实施例中，车辆数据系统可以利用与用户指定的车辆配置相关联的(例如与指定车辆的牌子、型号、装饰级别或一个或多个属性相关联的)一个或多个模型462(其可在上面相对于步骤440确定)来处理一个或多个数据集(例如，与指定车辆配置相关联的通过车辆牌子、型号、装饰或属性、各种地理区域等分组的历史交易数据)，以便确定对应于用户的指定车辆的某些数据。
对应于指定车辆配置的所确定数据可包含按国家、地区或地点地理级别与指定车辆相关联的调整的交易价格和均值、中值或概率分布464。还可使对应于指定车辆的数据成桶466(例如按百分比成桶)，以便按国家、地区和地点地理级别创建数据直方图。还可基于中值、最低限额标价(对应于指定车辆配置的数据集的最低交易价格)或按算法确定的分法(例如在“好”、“极好”或“标价过高”范围之间)确定“好”、“极好”或其它价格和对应的价格范围468。可按国家、地区和地点地理级别确定每个价格或价格范围。这些价格或价格范围可基于根据对应于指定车辆的数据集确定的统计信息。例如，“好”和“极好”价格或价格范围可基于距与对应于指定车辆的数据集的销售交易相关联的均值价格的若干标准偏差。例如，“极好”价格范围可以是大于均值价格以下标准偏差一半的任何价格，而“好”价格范围可以是在均值价格与均值以下标准偏差一半之间的任何价格。“标价过高”范围可以是在平均价格或均值以上的任何价格，或者可以是“好”价格范围以上的任何价格。
还可按国家、地区和地点地理级别确定对应于指定车辆配置的历史平均交易价格和预测469，其中可基于对应于指定车辆的数据集中的历史趋势以及预测库存、型号年份周期、激励或其它变量确定预测的标价。
在步骤470，然后可基于所确定的数据，生成用于呈现所确定数据的界面。可以根据在车辆数据系统接收的用户请求，基于用户与车辆数据系统提供的其它界面的交互作用，确定所生成的界面。用这种方式，用户可以通过车辆数据系统提供的界面“导航”以获得关于以期望方式呈现的指定车辆配置的期望数据。
这些界面可用于以各种可视格式传递所确定的数据，包括基于一个或多个数据集简化的正态分布和标价建议。在一些实施例中，与指定车辆配置相关联的具体数据集的价格分布可作为高斯曲线472呈现给用户。使用给定地理区域中的交易数据的正态分布，可以向最终用户可视地描绘标价的均值和方差。可以可视地示出高斯曲线472来例示标价的归一化分布(例如交易价格的归一化分布)。在曲线的X轴上，可以显示所支付的平均价格，连同所确定的经销商成本、发票或定价，以示出这些价格与交易价格的关联和相互关系。在所显示的曲线下面还显示了确定的“好”、“极好”、“标价过高”等价格范围以使用户能够标识这些范围。还可向用户显示用于确定所呈现数据的激励数据。
还可以创建直方图474以便显示给用户。直方图是包括一组条形的数据集或确定的数据的制成表的频率的图形显示，其中条形的高度示出频率百分比，而条形的宽度表示价格范围。在直方图的X轴上，可以显示支付的平均价格、经销商成本、发票或定价，以示出它们与交易价格的关联和相互关系。还可以可视地显示所确定的“好”、“极好”等价格或范围，其中直方图使用户能够标识这些范围。还可以向用户显示用于确定所呈现数据的激励数据。
还可生成所确定的历史趋势或预测478的界面。例如，历史趋势图表可以是线形图，使用户能够查看平均交易价格如何随着给定时段改变。Y轴表示随着给定时段的百分比改变，而X轴表示给定时段。用户还将能够查看每个给定时段上的平均交易价格和平均激励。此外，用户还将能够看到基于算法分析将来价格如何改变。还可以利用其它类型的界面，诸如以水平或垂直格式例示特定价格点(例如所支付的平均价格、经销商成本和定价)和范围(例如“好”、“极好”、“标价过高”等)的条形图。
使用这些类型可视界面可允许用户基于他们的特定车辆的相关信息直观地理解价格分布，这又可给这些用户提供强大的事实型数据来理解在标价上存在多少变化，并且协商和理解什么构成好买卖。此外，通过以基本上相同的格式显示与不同车辆相关联的数据集，用户可能能够容易地比较与多个车辆或车辆配置相关的标价数据。
在步骤480，可以通过各种信道分布所生成的界面。要明白，在许多情况下，分布界面所通过的信道可以是用户初始与车辆数据系统交互作用的所通过的信道(例如分布允许用户指定车辆的界面所通过的信道)。然而，还有可能，也通过不同的数据信道分布这些界面。由此，呈现数据集和这些数据集处理结果的界面可使用多个界面访问或显示，并将通过多个信道分布，使用户能够利用多种类型装置通过多个信道以多种格式访问期望的数据。这些分布方法可包括但不限于：面向消费者和经销商的基于因特网的应用程序482。例如，用户可能能够通过浏览器访问万维网上的地址(例如www.truecar.com)，并经其万维网工具录入特定车辆和地理信息。然后可通过在用户的浏览器处呈现界面向用户显示有关特定车辆和地理信息的数据。还可以向其它汽车相关网站和遍布万维网的社交连网工具分布访问或操纵这种数据的数据和在线工具。这些基于因特网的应用程序例如还可包含专用接口工具集，它们可嵌入由第三方提供的网站中以允许通过在第三方网站处的专用接口工具集访问车辆数据系统的一些或所有功能性。其它基于英特网的应用程序可包含可通过一个或多个社交连网或媒体网站诸如Facebook或Twitter访问或可通过一个或多个API或万维网服务访问的应用程序。
用户还可使用消息传送信道484向车辆数据系统传送特定车辆的VIN消息(例如使用文本、图片或语音消息)。车辆数据系统将用包含特定车辆的标价信息(例如文本、图片或语音消息)的消息进行响应。而且，在某些实施例中，用于确定所呈现标价信息的地理地点可基于用户用于提交用户的计算装置的消息或位置的号码的区域代码。在某些情况下，如果没有地理地点可确定，则可以要求，或者可以呈现全国平均。
在一个实施例中，用户可能能够使用基于电话的应用程序486来呼叫车辆数据系统，并使用语音命令提供特定车辆配置。基于给定的信息，车辆数据系统将能够口头上向用户呈现标价数据。地理可基于用户的区域代码。如果不能确定区域代码，则可要求用户通过口述他们的邮政编码或其它信息来验证他们的位置。要注意，这种基于电话的应用程序486实质上是自动的，或者可涉及现场操作员直接与用户通信，其中现场操作员可利用车辆数据系统提供的界面。
因为车辆数据系统可通过多个信道以多种格式提供对不同类型车辆数据的访问，所以可以向这种系统的运营商呈现大量机会来货币化车辆数据系统。由此，在步骤490，可由其运营商货币化车辆数据系统。更具体地说，因为聚集的数据集、对数据集或其它数据所做的处理结果或车辆数据系统提供的优点可能是有价值的，因此车辆数据系统的运营商可通过各种访问和分布信道货币化其数据或优点，包括利用所提供的网站、分布的专用接口工具集、数据、数据分析结果等。例如，可使用汽车(车辆、金融、保险等)相关广告491来实现货币化，其中车辆数据系统的运营商可以向汽车相关广告商，包括OEM、区域营销团体、经销商、金融公司或保险提供商，出售显示广告、上下文相关链接、赞助式广告等。
附加地，可通过基于先期预定标价便于前景生成493来货币化车辆数据系统。当用户查看车辆数据系统的界面时，他们还将具有接受预先价格(例如其可落在所呈现的“好”或“极好”价格范围内)的选项。这个价格将使用户能够没有协商地购买一辆车。
车辆数据系统的运营商还可通过基于经销商出价系统等实现反向拍卖496来货币化其操作。经销商可有机会在向用户呈现预先标价时通过车辆数据系统出价。经销商出的价格越低，他们在车辆数据系统中的优先权将越高(例如优先权放置和向用户呈现的第一个价格)，或者可以利用某种其它优先化方案。用户将能够在用户的邮政编码或其它地理区域的用户所选半径内查看出价人，并选择获胜的出价人。
车辆数据系统的运营商还可以向应用程序提供商或其它网站许可492数据、数据分析结果或某些某些应用程序。具体地说，车辆数据系统的运营商可以许可它的数据或应用程序用在某些经销商工具上或与这些工具一起使用，包括库存管理工具、DMS、经销商网站营销公司等。车辆数据系统的运营商还可以许可访问其数据，并在面向消费者的网站(例如雅虎汽车股票等)上使用其工具。
也可通过使OEM能够在某些应用程序诸如分布的专用接口工具集等上买上下文相关广告495来完成车辆数据系统的货币化。用户可在专用接口工具集上看到这样的广告“考虑其它车辆”。运营商还可开发和出售对OEM、金融公司、抵押公司、经销商团体和其它逻辑最终用户的在线工具497的访问。这些工具497将使客户能够运行可能在面向消费者的网站诸如统计分析工具箱等上不可用的定制的分析报告。因为标价信息的准确性和特异性可能是本文呈现的车辆数据系统实施例的重大优点，因此现在可能有用的是呈现车辆数据系统可用于例示如何确定这种标价信息的分析学实施例的概述。具体地说，在一个实施例中，可以对来自信息源的数据馈送施加杠杆作用以模型化变量并构建多变量回归。更具体地说，在一个实施例中，使用一组历史数据，可基于发票和MSRP数据将一组经销商成本模型确定为公式，并且使用第二组历史数据，可以确定价格比回归模型，使得车辆数据系统可被配置成在计算对应于用户指定车辆配置的标价数据时利用这些确定的经销商成本模型和价格比回归模型。当接收到这种指定车辆配置时，可以获得与那个指定车辆配置相关联的历史交易数据。可对于应用于确定呈现给用户的期望数据的激励和经销商成本模型和价格比模型来调整与历史交易数据相关联的交易价格。具体地说，在一个实施例中，用户可使用车辆数据系统提供的界面向车辆数据系统提供这种特定车辆配置。用户还可以选择一个或多个当前可用的激励施加，其中当前可用的激励与指定车辆配置相关联。指定车辆配置可以定义期望车辆的一组属性值(例如包括变速类型、MSRP、发票价格、发动机排量、发动机气缸、门数、身型、地理位置、可用激励等)，其中这些属性值可由用户指定或由车辆数据系统使用用户指定的属性值获得。基于这些属性值，可以标识指定车辆的仓。在一个实施例中，车辆的仓可定义为具有相同年份、牌子、型号和身型的车辆群，对于其在某一时段(例如过去的四周或某一其它时段)内存在历史交易数据。
使用对应于指定车辆的仓中的与历史交易相关联的标价信息，可通过从历史交易数据中的价格中去除激励来确定稳态价格。一旦确定了准确的交易价格，就可使用与指定车辆的仓相关联的历史交易数据计算指定车辆的平均价格和平均成本。通过将这些值插到价格比回归模型并求解，这个仓级确定的平均价格和平均成本又可与指定车辆配置一起用于确定指定车辆的平均价格比。使用对应于指定车辆的仓内的历史交易数据的这个平均价格比和支付的价格(例如对于激励调整的)，可以计算某些价格范围(例如基于与价格点(例如中值)的标准偏差)。高斯曲线然后可在参数上拟合到与仓的历史交易数据和与计算的价格点一起可视地显示给用户的结果对应的实际价格分布。
转到图8，描绘了用于确定准确和相关车辆标价信息的方法的一个实施例。在步骤510，可如上所述获得并净化数据。这个数据包含历史交易数据集，其中历史交易数据可包括有关已经发生的一组交易的数据，其中具体历史交易的数据可包括与实际出售给消费者的车辆相关联的一个或多个价格，例如包含发票价格、经销商成本、MSRP、消费者支付的价格(也称为交易价格)等，以及对应于出售的车辆的一组属性值(例如牌子、型号、变速类型、门数、动力系等)。然后可以净化这个历史交易数据。这个净化可能需要基于数据值(例如具有$5,021销售价格的交易可视为太低，并且那个销售交易排除了)或与历史交易相关联的某些值的替换排除某些历史交易。
在某些实施例中，可能期望能够准确地确定与历史交易相关联的经销商成本，因为这个经销商成本在确定用户的标价数据时可能是重要的，如将论述的。虽然某些数据源可以提供毛利润数据连同所提供的历史交易数据，并且这个毛利润字段可用于确定经销商成本，但是这个毛利润数据有时是不可靠的。在一个实施例中，然后当净化历史交易数据时，如果历史交易没有相关联的经销商成本，则可使用与车辆数据系统相关联的经销商成本模型和与对应的历史交易相关联的确定的经销商成本来确定与一组历史交易中的每个对应的经销商成本。附加地，可以利用对应于那个交易的确定的经销商成本来评估与接收的历史交易相关联的经销商成本，使得如果确定原始经销商成本偏离确定的经销商成本某一阈限，或者否则确定它不正确，则可以用确定的经销商成本来代替原始经销商成本。将在随后点参考图22更详细描述用于确定经销商成本以用在这种类型净化中的方法实施例。
一旦获得并净化了历史交易数据，就可在步骤520确定经销商成本模型。更具体地说，在一个实施例中，可对于一组制造商中的每个，通过分析对应于那个制造商的发票数据(其可从经销商接收)，生成经销商成本模型。具体地说，可以分析发票数据以确定在经销商成本关系式(例如其中经销商成本＝发票-回扣)导出回扣的方程。
通常提供给每个车辆发票的发票数据含有如下项：回扣价格、发票价格、运费和MSRP，还有其它数据。由此，把每个车辆发票看作单独的观察，并假设经销商成本的每个方程总是采取类似形式，可以绘制各种形式的方程以看哪个方程在观察上保持最大的一致性。保持最大一致性的方程可视为那个制造商的回扣方程(称为经销商成本(DealerCost)模型)。
简要地转到图9，呈现了应用于一个具体制造商(福特)的车辆发票价格的回扣方程图的图形描绘。这里，回扣可以确定为：对于这个具体制造商，回扣＝0.03＊(配置的MSRP-运费)，因为这是在与福特相关联的发票上保持恒定的唯一形式。
要注意，这些经销商成本模型的确定可以几乎任何期望的时间间隔发生，其中该时间间隔可不同于用于从任何数据源获得数据的时间间隔，并且当获得新数据时，这些经销商成本模型不必确定为新的。由此，虽然本文已经相对于图8中描绘的实施例描述了经销商成本模型的确定，但要注意，这个步骤不是所描述方法实施例的必要部分，并且根本不必发生，或者以相对于这个实施例描述的顺序发生。例如，经销商成本模型可以线下确定，并且车辆数据系统被配置成使用这些提供的经销商成本模型。返回到图8，除了经销商成本模型，在步骤530，还可使用历史交易数据确定价格比回归方程。然后利用全局多变量回归，在一个实施例中，价格比方程可以是
Figure BDA0000056731360000381
形式，其中Xi表示全局变量，Xbk表示特定仓b的仓级变量，并且βi′s是系数。在一个实施例中，例如价格比(PriceRatio)方程可以是PriceRatio＝a0+a1＊PRbin+a2＊PRbin＊dealercost+a3＊PRbin＊cylinders+a4＊PRbin＊drive+a5＊PRbin＊daysinmarket+∑(ak＊PRbin＊statek)，其中ai＝系数，PRbin是与给定车辆相关联的仓中的所有交易的4周平均价格比，dealercost是给定车辆的稳态(激励调整的)经销商成本，cylinders是给定车辆具有的气缸数，drive是驱动系中驱动轮数(例如2轮或4轮驱动)，daysinmarket是给定车辆的型号已经在市场上的天数，并且state是指定购买的地理州的指示器变量阵列。用这个价格比方程，有可能计算对于给定车辆支付的平均价格，其中支付的平均价格(AvgPricePaid)等于PriceRatio(根据价格比回归方程所确定的)乘以DealerCost(根据给定车辆制造商的经销商成本模型所确定的)，或AvgPricePaid＝PriceRatio(DealerCost)。
在一个实施例中，可能期望在地点级别建立价格比模型。从而，价格比方程的某些实施例可通过合并邮政编码级别建模来考虑这个期望。例如，在上面的价格比方程中，代替标识州的指示器变量阵列，可以包含捕获邮政编码的变量。然而，在车辆标价数据的上下文中，只是合并标识邮政编码的一系列指示器变量可能由于数据稀疏性问题而不太有效，虽然邮政编码的直接连续映射可能由于邮政编码中间的过多约束的隐含的数字关系而相比期望的也不太有效。
从而，在某些实施例中，特别是在可以标识中间变量的情况下，可以利用间接连续映射。例如，连续变量诸如中值收入和中值家庭价格可有效地作为中间变量施加杠杆作用。给定邮政编码对这些影响直接相关(有时称为代理变量)，使用这些类型的连续变量作为中间变量是很有道理的。
为了实现这个，在一个实施例中，首先开发将邮政编码与中值收入相关的模型。这个模型例如可以是按邮政编码的中值收入查找表(其例如可以从最近的人口普查数据获取)。然后，例如在上面的价格比方程中利用中值收入作为变量Xi。价格比方程然后可具有分量a6＊est_median_income或a6＊PRbin＊est_median_income，其中est_median_income＝f(zipcode)(其中f(zipocde)是指查找表中对应于邮政编码的值)。由此，这个类型的价格比方程可以是PriceRatio＝a0+a1＊PRbin+a2＊PRbin＊dealercost+a3＊PRbin＊cylinders+a4＊PRbin＊drive+a5＊PRbin＊daysinmarket+a6＊PRbin＊est_median_income，其中ai＝系数，PRbin是与给定车辆相关联的仓中的所有交易的4周平均价格比，dealercost是给定车辆的稳态(激励调整的)经销商成本，cylinders是给定车辆具有的气缸数，drive是驱动系中驱动轮数(例如2轮或4轮驱动)，daysinmarket是给定车辆的型号已经在市场上的天数，并且f(zipcode)是指查找表中对应于邮政编码的值。要注意，对于中值家庭价格或期望与任何类型的地点级别变量(邮政编码、邻居、区域代码等)一起利用的任何其它此类潜在中间变量，可以采取类似方法。
再者，要注意，所利用的价格比方程的确定可以几乎任何期望的时间间隔发生，其中该时间间隔可不同于用于从任何数据源获得数据的时间间隔，并且当获得新数据时，价格比方程不必确定为新的。由此，虽然本文已经相对于图8中描绘的实施例描述了价格比方程的确定，但要注意，这个步骤不是所描述方法实施例的必要部分。例如，价格比方程可以线下确定，并且车辆数据系统被配置成使用这个提供的价格比方程。一旦已经收集了数据，并且已经确定了所利用的经销商模型和价格比回归方程，就可以分别在步骤540和550接收指定车辆配置和确定对应的仓。指定车辆配置可包括车辆的一组属性值(例如在一个实施例中，可以使用年份、牌子、型号和身型的属性)。由此，对应于指定车辆配置的仓可包括来自与对应于指定车辆的那组属性值相关联的具体时段(例如4周)的历史交易数据。
在步骤560，使用对应于指定车辆的仓，可以确定仓中历史交易数据的稳态标价。可以通过从历史数据中的交易价格中去除激励来确定稳态价格。更具体地说，可使用方程Price_ss(稳态价格)＝Price(交易价格)+Ic+λId对于激励调整交易价格，其中Ic＝施加到交易的消费者激励，Id＝可用于交易的经销商激励，并且λ＝经销商激励传递率。由此，如果历史交易价格包含$500的消费者激励和已经确定为具有20％的经销商现金传递率的经销商的$1000的可用经销商激励，则那个价格将调整为高出$700，以考虑在那个时间提供的激励。例如，对应于本田思域的历史销售交易的$15,234的支付价格(交易价格)本该由于激励人为降低。由于在历史交易发生的时候激励是已知的，因此可以确定在那个时候什么激励是可用的，并且它们如何影响对应于历史交易的价格(例如这些激励的什么百分比被传递给客户)。因为一般对于消费者经销商激励是未知的，并且可能传递也可能不传递，因此可以评估历史交易数据以基于历史平均来确定这些交易商激励的传递百分比，并相应地调整历史交易数据。
例如，使用示例本田思域交易，$1500消费者和$1000经销商激励本该是可用的。由于消费者激励100％传递给消费者，因此那个$1500可加到历史交易价格以将交易价格调整到$16734。对于这个车辆的具体牌子，制造商到经销商的激励传递率本该确定为54％。由此，可以确定将从消费者对于这个车辆支付的价格中平均扣除$540。由此，这个金额也可加到交易价格上以达到$17274的数字，作为没有这个交易的激励的交易价格。可以对于指定车辆的仓中的其它历史交易执行类似的计算。在确定稳态价格之后，在步骤570，可以使用仓中的历史交易数据(包含对应于历史交易的调整的交易价格)和对应于指定车辆制造商的经销商成本模型，确定对应于指定车辆的平均经销商成本。然后可以使用价格比方程，通过将对应于指定车辆的值插入到价格比方程的仓级变量中并求解，来确定对应于指定车辆的价格比。使用所确定的价格比，可以使用方程AvgPricePaid＝PriceRatio＊DealerCost来确定对于指定车辆支付的平均价格(均值)。
在一个实施例中，在这一点，如果当前存在任何可用于指定车辆的激励，则可基于这些激励缩放历史交易的调整的交易价格和支付的平均价格。具体地说，利用呈现的界面，用户可以选择与指定车辆配置一起提供的一个或多个消费者激励。这些指定的消费者激励可用于调整交易价格。更具体地说，可基于类似于在确定稳态标价时所用的过程进一步调整这些交易价格，其考虑了当前激励。由此，方程可以是Price(交易价格)＝Price_ss(稳态)-Ic-λId，其中Ic＝施加给交易的消费者激励，Id＝可用于交易的经销商激励，并且λ＝经销商激励传递率，或AvgPricePaidfinal＝AvgPricePaidcomputed-Ic-λId。这样，因为激励可基于地理有所波动，因此有可能显示适合于用户的本地市场价格的价格，作为用户计量他们有多少协商空间的方式，而不是显示已经在可用激励中受改变过度影响的价格的整个范围。注意，在一些实施例中，可能还期望将所确定的平均经销商成本向下调整在这时消费者和经销商激励的全额。
一旦对于指定车辆确定了支付的平均价格，就可在步骤580确定一个或多个价格范围。这些价格范围可使用根据仓的历史交易数据包括调整的交易价格确定的标准偏差来确定。例如，“好”价格范围的上限可计算为：Good＝AvgPricePaid+0.15＊stddev，“极好”价格范围的上限可确定为：Great＝AvgPricePaid-0.50＊stddev，而“标价过高”价格范围可定义为“好”交易价格以上的任何价格。备选地，“好”价格范围可以从中值交易价格和均值交易价格中的最小值延伸到基于仓的历史交易数据包括对应于指定车辆的调整的交易价格所确定的均值价格以下的一半标准偏差。要注意，可使用标准偏差的任何其它分数来确定“好”、“极好”、“标价过高”价格范围，或者可完全使用某种其它方法。
然后可在步骤590生成显示。在一个实施例中，这个显示可以通过将高斯曲线拟合到对应于与指定车辆相关联的仓的历史标价数据的调整的交易价格的分布并格式化可视显示的结果来生成。此外，可视显示可具有相对于显示的标价曲线显示的一个或多个指示器，它们指示一个或多个标价范围或价格点位于哪里。
这里可能有帮助的是与特定车辆一起例示示例。为了继续以上示例，对于制造商福特，假设指定车辆是2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用，没有配件。在这种情况下，福特的经销商成本模型可指定从基本MSRP减去运费来计算经销商成本。根据从数据源获得的数据，可以确定这个车辆的MSRP是$26,880，并且运费是$980。从而，指定车辆的回扣计算为回扣＝α0+α1(MSRP-运费)，其中α0＝0，α1＝.03(来自上面对应于福特的经销商模型)。由此，回扣＝.03＊(26880-980)＝777。根据获得的数据，基本发票价格可确定为$23,033，由此，工厂发票＝基本发票+广告费+运费＝$23,033+$428+$980＝$24,441，并且经销商成本＝工厂发票-回扣＝$24,441-$777＝$23,664。
使用来自对应于2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用没有配件(仓)的历史交易数据的价格，可以确定平均价格比。如早先提到的，可以对于激励调整这些价格。
现在假设，对于2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用，
Figure BDA0000056731360000421
Figure BDA0000056731360000422
在这种情况下，支付的平均价格＝经销商成本＊1.046＝$24,752。在这一点，如果存在任何当前可用的激励可用于2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用没有配件，则可进行调整。在这个示例中，可能没有。然而，如果有，例如$1,500的消费者激励和$500的经销商激励，则可基于这些激励重新缩放价格。由此，在这种情形下，调整的支付的平均价格＝$24,752-$1,500-.30(500)＝$23,102，假定这个车辆在历史上具有30％的传递率。
简要地转到图10A和10B，描绘了车辆数据系统可用于向用户呈现这种标价信息的界面的一个示例。具体地说，图10A是呈现在国家级上2009年度福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用的确定的实际经销商成本、工厂发票、支付的平均值(支付的平均价格)和定价的界面，而图10B是在地点级呈现同样数据的界面。
从而，对于这个具体示例，2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用的情况，价格的突破是“好”价格范围的上限现在可计算为：“好”和“极好”范围计算如下：“好”从min(median(P)，mean(P))向下延伸到近来交易的均值价格以下的一半标准偏差。“极好”价格范围从一半标准偏差延伸到均值以下并且更低。因此，对于伊克诺莱恩，在这个示例中，没有配件：全国的平均价格＝$24,752，“好”价格范围的上限＝$24,700(在这个示例中是数据的中值)，并且“极好”价格范围的上限＝24752-0.5＊σb＝24752-0.5(828)＝$24,338。
高斯曲线然后可在参数上拟合到与2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用对应的历史交易数据的实际价格分布以产生在图11A和11B中描绘的可视显示的实施例。这里，图11A是可视地呈现高斯曲线拟合过程之后的2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用的国家级价格分布的界面，其中相对于描绘2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用的标价分布的价格曲线，指示2009福特伊克诺莱恩厢式货车E-150商用的价格点“实际经销商成本”、“工厂发票”、“支付的平均值”(支付的平均价格)和“定价”。附加地，相对于所呈现的标价曲线，指示“好”和“极好”和“标价过高”价格范围。图11B呈现了与相同车辆的地点级数据相关的类似标价曲线。它可以例示本发明实施例的能力和效率，以更详细论述可与车辆数据系统的实施例一起使用的各种界面的实施例。
参考用于获得车辆配置信息和呈现标价数据的界面的图12A-12D实施例。具体地说，首先参考图12A，在这一点，用户可能已经选择了2009道奇突击者4门轿车R/T AWD，并且被呈现了界面1500以允许用户通过选择一个或多个属性来更详细地指定他的期望车辆配置。注意，界面1500给用户呈现了与用户可选择的每一个属性相关联的发票价格和定价。
一旦用户已经选择了任何期望的属性，就可给他呈现界面1510的实施例，诸如在图12B中描绘的界面，在其中可允许用户选择与所选车辆配置(在这种情况下是2009道奇突击者4门轿车R/T AWD)相关联的一个或多个当前可用的激励。在某一实施例中，车辆数据系统可访问对应于用户指定的车辆配置的任何当前可用激励，并呈现界面1510，利用所获得的当前可用激励允许用户选择零个或多个可用激励。这里注意，所呈现的激励之一包括$4500现金额。为了这个示例的其余部分假设用户选择这个$4500激励。
现在转到图12C，描绘了呈现与所选车辆配置(在这种情况下是2009道奇突击者4门轿车R/T AWD)相关联的标价信息的界面。这里注意，在这个示例中，界面特别指出所示出的价格包含用户相对于界面1510所选的$4500的消费者激励。
现在注意，相对于图12D，给出了界面的一个实施例，该界面呈现在地点级上2009道奇突击者4门轿车R/T AWD的所确定的实际经销商成本、工厂发票、支付的平均值(支付的平均价格)和定价。这里注意，相对于这个界面，不仅给用户呈现特定标价点，而且此外还呈现关于如何确定这些标价点的数据，包括如何施加用户所选的$4500消费者激励来确定经销商成本和支付的平均价格。通过理解激励信息和这种激励信息和其它数据可如何与经销商成本和其它人支付的平均价格有关，用户可更好地能够相对于他们的期望车辆配置理解和评估价格和标价数据。
这里可能还有用的是给出可通过这种界面呈现的产生数据的图形描绘。如上面论述的，特定车辆配置的仓可包括历史交易数据集。根据这些历史交易数据，可以计算经销商赢利(交易价格-经销商成本)的直方图，以及其它相关统计，诸如均值和标准偏差。例如，图13A用图形描绘了与具有6003个交易和18个桶(第一桶包括小于距均值2个标准偏差的任何交易，16个桶是0.25标准偏差，并且最后一个桶包括大于距均值2个标准偏差的任何交易)的大样本集的仓对应的本田雅阁的国家级直方图。图13B用图形描绘了本田雅阁的直方图的另一个示例。
图14描绘了图13A的直方图到图表的转换。图15用图形描绘了通过对齐直方图和正态曲线的均值和X轴的值将图14中所描绘的直方图曲线与归一化曲线叠加。一旦从简化的正态分布中提取了真实曲线，然后就可在正态曲线顶上叠加建议的标价范围以捕获实际曲线的某些复杂性。
图16用图形描绘了基于以低于那个价格购买车辆的人们的百分比确定的赢利范围所确定的“好”和“极好”价格范围。一个算法可以是：“好”价格范围的边范围的上限＝MIN(第50个百分比交易赢利，平均赢利)；如果小于20％的交易是负赢利，则“好”范围的下限/“极好”范围的上限将是第30个百分比交易点，或者如果大于20％的交易是负赢利，则是第32.5个百分比交易点；并且如果小于20％的交易在经销商成本以下(具有负赢利)，则“极好”价格范围的下限将是第10个百分比交易点，或者如果小于20％的交易是负赢利，则是第15个百分比交易点。整个数据范围可用于显示，或者数据范围可在实际数据的某一点进行剪裁以简化曲线。在图16中描绘的示例中，已经在“极好”范围1302的底部剪裁了数据集。
一旦已经对于指定车辆确立了经销商成本，经销商成本就沿这个位置和车辆规范的赢利直方图的X轴加到每个桶，将赢利曲线转变成价格曲线，如图17中用图形描绘的。价格直方图然后与确定的“好”/“极好”价格范围(它们还可通过增加经销商成本进行缩放)以及其它感兴趣的标价点诸如经销商成本、工厂发票和MSRP叠加。这个增强的直方图可以各种格式呈现给用户，例如直方图可显示为如图18所描绘的简化曲线；如图19所描绘的条形图；如图20所描绘的实际数据；或如图21所描绘的历史趋势数据。
如上面提到的，为了确定指定车辆的准确标价信息，重要的是将准确的成本信息与关联那个车辆的历史交易数据相关联。由此，在许多情况下，当从数据源获得历史交易数据时，可能期望检查与历史交易一起提供的经销商成本，或确定经销商成本以与历史交易相关联。因为已经对于每个制造商构造了经销商成本模型(见步骤520)，因此有可能对这些经销商成本模型施加杠杆作用以准确地构造一个或多个历史交易的经销商成本，并检查所提供的经销商成本，或将确定的经销商成本与历史交易相关联。
图22描绘了用于确定历史交易的准确经销商成本的方法的一个实施例。初始，在步骤910，可以标识具有准确装饰映射的所获得历史数据的历史交易。在大多数情况下，与历史交易相关联的车辆可基于与历史交易相关联的车辆标识号(VIN)映射到具体装饰。然而，通常1对1VIN映射可能不是完整的，因为执行映射所必需的所有信息未都包含在VIN中。换句话说，具体VIN可对应于车辆的许多装饰级别。在这些情况下，数据提供商可以提供一对多映射，并提供与单个历史交易相关联的多个微调。这给出了一个问题，因为实际销售交易然后在历史交易数据中可具有多个历史交易，每个历史交易与不同微调相关联，其中只有一个实际上是正确的。给定通常没有办法标识这些历史交易中哪个是正确的，适当的建模方法是给这些交易不同地加权，或者从模型构建数据集中排除这些潜在的误映射交易。由此，在一个实施例中，在例如通过确定是否存在与单个VIN相关联的多个历史交易来标识这些潜在的误映射交易之后，可以从历史交易数据集中排除所标识的历史交易(出于这个方法的目的)。
在步骤920，在其余历史交易内，然后可以标识具有准确信息的那些历史交易。如前面论述的，历史交易数据的发票和经销商成本可能不准确。因为确定经销商成本的一个目标是准确的，因此重要的是仅对于可以相对准确性确定的那些历史交易确定经销商成本。因为可对准确装饰信息或配件信息的存在施加杠杆作用以确定经销商成本，因此可能期望进一步提纯历史交易以确定具有准确装饰映射或可标识配件信息的那些历史交易。
现在已经获得了具有准确装饰映射和可标识配件信息的一组历史交易，在步骤930可对于这些历史交易中的每个确定MSRP。再者，给定与历史交易相关联的数据可能不可靠，并且与可配置数据(例如经销商成本模型或价格比方程)对齐是重要的，可能期望利用已知数据确定与历史交易数据相关联的某些数据。由此，即使提供或否则获得了MSRP，但是也可确定历史交易的MSRP。首先，可以确定基本MSRP。具体地说，具有特别根据VIN标识的年份、牌子、型号和装饰，可基于数据源提供的数据确定基本MSRP。然后，使用历史交易数据标识的附加配件，对于这些配件制造商建议的零售标价可加上基本MSRP以形成交易MSRP。更具体地说，对于每个历史交易，可能存在包含指示哪些配件是在工厂安装在对应于那个历史交易的具体车辆上的一组配件代码的字段。解析这个信息，可使用配件代码连同从数据源获得的配件标价信息来标识每个工厂安装的配件的MSRP。对配件的每一个制造商价格求和，可以生成总配件MSRP，并将其加上基本MSRP以生成那个具体历史交易的交易MSRP(交易MSRP＝基本MSRP+总配件MSRP)。
在对于历史交易确定了交易MSRP之后，在步骤940可以确定每一个历史交易的发票标价。可以类似于交易MSRP生成交易发票。首先，可以确定基本发票价格。具体地说，具有特别根据VIN标识的年份、牌子、型号和装饰，可基于数据源提供的数据确定基本发票价格。然后，使用历史交易数据标识的附加配件，可将这些配件的标价加上基本发票价格以形成交易发票价格。更具体地说，对于每个历史交易，可能存在包含指示哪些配件是在工厂安装在对应于那个历史交易的具体车辆上的一组配件代码的字段。解析这个信息，可使用配件代码连同配件标价信息为每个工厂安装的配件指配一个配件发票价格。对配件的每一个配件发票价格求和，可以生成总配件发票价格，并将其加上基本发票价格以生成那个具体历史交易的交易发票价格(交易发票＝基本发票+总配件发票)。
在步骤950，使用确定的MSRP和发票价格，可以确定每个历史交易的经销商成本。这个经销商成本可利用与历史交易相关联的车辆制造商相关联的经销商成本模型用算法确定。更具体地说，每个车辆(制造商)的牌子都具有相关联的回扣方程，如上面论述的。对于具体历史交易，使用与历史交易涉及的车辆牌子对应的回扣方程，对于那个历史交易确定的基本发票价格、基本MSRP、交易发票价格和交易MSRP，以及运费(其可基于从数据源获得的信息确定，类似于基本发票和基本MSRP的确定)，可应用回扣方程来确定经销商成本(经销商成本＝发票-回扣)。
在前面的说明书中，已经参考特定实施例描述了本发明。然而，本领域的技术人员将认识到，可以在不脱离如下权利要求书所阐述的本发明范围的前提下进行各种修改和改变。从而，说明书和附图将视为例示性而不是限制意义，并且所有此类修改都打算包含在本发明的范围内。上面已经相对于特定实施例描述了益处、其它优点和解决方案。然而，益处、优点、解决方案以及可引起任何益处、优点或解决方案发生或变得更明显的任何元素都不视为任何或所有权利要求的关键、所需或必要的特征或元素。

Claims (21)

1.一种系统，包括：
一个或多个计算装置；以及
车辆数据系统，通过网络联接到所述一个或多个计算装置，所述车辆数据系统包括：
数据收集模块，被配置成：
从通过所述网络联接到所述车辆数据系统的一组数据源获得历史交易数据，其中所述历史交易数据包括有关车辆交易的数据；
处理模块，所述处理模块被配置成：
确定多个历史交易数据集，该多个历史交易数据集中的每个都与车辆配置相关联，以及
确定对应于指定车辆配置的标价数据，其中所述标价数据包含基于与所述指定车辆配置相关联的所述历史交易数据集确定的一组交易价格和一个或多个价格范围；
销售生成模块，所述销售生成模块被配置成：
确定对应于所述指定车辆配置和经销商的预先价格；以及界面模块，被配置成：
从计算装置处的用户接收所述指定车辆配置，以及
基于所述标价数据生成界面，并且其中所述界面被配置成呈现相互连带的所述组交易价格、所述价格范围和所述预先价格。
2.根据权利要求1所述的系统，其中确定所述预先价格包括选择所述经销商。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述销售配置模块还被配置成确定与所述经销商相关联的质量分数。
4.根据权利要求3所述的系统，其中所述质量分数基于与所述经销商相关联的所述历史交易数据。
5.根据权利要求4所述的系统，其中基于与所述经销商相关联的所述质量分数或与所述经销商相关联的库存来选择所述经销商。
6.根据权利要求4所述的系统，其中使用与所述经销商相关联的所述质量分数来调整所述预先价格。
7.根据权利要求1所述的系统，其中所述界面被配置成提供输入工具以允许用户提供连带着所述预先价格的个人信息，并且当用户提供所述个人信息时，给所述用户提供所述经销商。
8.一种方法，包括：
从一组数据源获得历史交易数据，其中所述历史交易数据包括有关车辆交易的数据；
确定多个历史交易数据集，该多个历史交易数据集中的每个都与车辆配置相关联；
从计算装置处的用户接收指定车辆配置；
确定对应于指定车辆配置的标价数据，其中所述标价数据包含基于与所述指定车辆配置相关联的所述历史交易数据集确定的一组交易价格和一个或多个价格范围；
确定对应于所述指定车辆配置和经销商的预先价格；以及
基于所述标价数据生成界面，并且其中所述界面被配置成呈现相互连带的所述组交易价格、所述价格范围和所述预先价格。
9.根据权利要求8所述的方法，其中确定所述预先价格包括选择所述经销商。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括确定与所述经销商相关联的质量分数。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述质量分数基于与所述经销商相关联的所述历史交易数据。
12.根据权利要求11所述的方法，其中基于与所述经销商相关联的所述质量分数或与所述经销商相关联的库存来选择所述经销商。
13.根据权利要求11所述的方法，还包括使用与所述经销商相关联的所述质量分数来调整所述预先价格。
14.根据权利要求8所述的方法，其中所述界面被配置成提供输入工具以允许用户提供连带着所述预先价格的个人信息，并且当用户提供所述个人信息时，给所述用户提供所述经销商。
15.一种计算机可读介质，包括可由处理器执行的计算机指令，用于：
从一组数据源获得历史交易数据，其中所述历史交易数据包括有关车辆交易的数据；
确定多个历史交易数据集，该多个历史交易数据集中的每个都与车辆配置相关联；
从计算装置处的用户接收指定车辆配置；
确定对应于指定车辆配置的标价数据，其中所述标价数据包含基于与所述指定车辆配置相关联的所述历史交易数据集确定的一组交易价格和一个或多个价格范围；
确定对应于所述指定车辆配置和经销商的预先价格；以及
基于所述标价数据生成界面，并且其中所述界面被配置成呈现相互连带的所述组交易价格、所述价格范围和所述预先价格。
16.根据权利要求15所述的方法，其中确定所述预先价格包括选择所述经销商。
17.根据权利要求16所述的方法，还包括确定与所述经销商相关联的质量分数。
18.根据权利要求17所述的方法，其中所述质量分数基于与所述经销商相关联的所述历史交易数据。
19.根据权利要求18所述的方法，其中基于与所述经销商相关联的所述质量分数或与所述经销商相关联的库存来选择所述经销商。
20.根据权利要求18所述的方法，还包括使用与所述经销商相关联的所述质量分数来调整所述预先价格。
21.根据权利要求16所述的方法，其中所述界面被配置成提供输入工具以允许用户提供连带着所述预先价格的个人信息，并且当用户提供所述个人信息时，给所述用户提供所述经销商。
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