近期，有博主轉發相關報道指出，汽車行業存在數據造假現象，引發廣泛關注。據第三方機構估算，部分車企為營造“小訂3萬”的虛假繁榮景象，需付出高昂成本。僅支付給黑產團隊和廣告公司的費用就超過百萬元，若加上給員工的“刷單補貼”以及給經銷商的“鎖單返利”，總成本可能高達三百萬元。這筆資金本可用于新款車型優化、智能駕駛研發或售后網絡建設，卻因數據造假被白白浪費。
針對這一現象，該博主進一步解釋稱，非正常消費者的刷單行為主要有三種類型。第一種是門店刷單，門店為完成業績考核（KPI）或爭取新車資源，會采取刷單手段。這種現象在爆款新車中較為常見，甚至有品牌因此被門店刷單行為“坑害”。第二種是品牌方主導的刷單，操作最為簡單，廠家直接決定數據走向。第三種則是黃牛刷單，黃牛搶購訂單后進行倒賣，包括加價、高息高返等操作，這種行為同樣多見于爆款新車。不過，黃牛刷單的波動性較大，只有當市場供不應求時，黃牛才有操作空間；一旦供需平衡，黃牛可能因恐慌而拋售訂單。
那么，如何判斷訂單的真實性呢？該博主表示，觀察門店進店量是關鍵。汽車屬于大宗消費，正常消費者在訂車后，無論提前確認還是訂車后確認，都會到店看車，這一環節無法避免。因此，通過一線銷售人員反饋的電話回訪和實際邀約到店情況，基本可以判斷真實訂單的比例。
這也是目前多家數據機構優先提供進店數據而非訂單數據，并開展門店客情匯總的原因。通過進店量這一指標，能夠更真實地反映市場需求，避免被虛假訂單數據誤導。這一現象也反映出，汽車行業在數據統計和市場分析方面，正逐步向更嚴謹、更真實的方向發展。
