在刚刚过去的7月，全球领先的消费者洞察与市场研究机构J.D. Power（君迪）正式发布了2019年中国新能源汽车体验研究报告（NEVXI）。正是由于国内新能源车型的大力发展，J.D. Power也是首次为中国新能源汽车进行体验研究。在看腻了车评人评车的当下，我们就来看看真实的新能源车车主对于自己的爱车是怎样“吐槽”的吧！

参与此次新能源汽车研究报告的消费者是哪些人群？

此次研究报告基于2018年9月至2019年3月之间购车的2770位车主的真实反馈。研究覆盖21个品牌的41款车型，数据收集工作于2019年3月至2019年5月间在30个中国主要省份进行。而此次研究重点考察了拥车期为2至6个月的新能源汽车新车主在车辆使用过程中遇到的质量问题。并根据新车质量得分以平均每百辆车问题数（PP100）表达，得分越低，表明问题数越少，质量也越好。该研究也考察了用户在售前、销售和产品使用过程中的完整经历和满意度。

新能源汽车新车质量问题从哪些方面进行考量？

据悉，2019年中国新能源汽车体验研究（NEVXI）将新能源汽车新车质量问题明确划分为设计缺陷和故障/无法操作两大类。并具体到车身内装、车身外观、电动机/变速系统、驾车经历、电池、配置/操控/仪表盘、座椅、音响/通讯/娱乐/导航和空调系统9个类别。

新能源汽车新车车主普遍对新车哪些方面不满意？

根据报告显示，新能源汽车新车车主对其爱车不满意的方面依旧为传统的质量问题，其中车身内装（16.3个PP100）、车身外观（15.8个PP100）和驾驶经历（14.7个PP100），为最不满意的三项。而值得注意的是，相比于传统的质量问题外，新能源汽车特有的核心部件电池和电动机的抱怨在所有问题中相对靠后，分别只有7.4个PP100和3.4个PP100。注：PP100为每百辆车问题数。

新能汽车特有的质量问题有哪些引起消费者不满？

而在新能源汽车特有的质量问题方面，参与调查的新能源新车车主主要将抱怨集中在动力不足（2.7个PP100）、充电速度过慢（1.9个PP100）、续航里程不正常缩减（1.8个PP100）和动力系统异响（1.4个PP100）四个方面。

消费者满意度排名最高的品牌和车型到底是谁？

试问如今市面上哪个品牌的新能源车争议最多？多半人肯定都会将矛头指向蔚来汽车，或许出乎大多数人的意料，此次调查的结果显示，蔚来汽车（67个PP100）和宝马（82个PP100）分列新能源汽车新车质量的第一和第二；而奇瑞新能源（84个PP100）和广汽传祺（84个PP100）则并列排名第三；上汽荣威以87个PP100名列第四。

在车型细分市场层面，比亚迪唐DM（即唐PHEV车型）和荣威ei6荣获主流插电混动细分市场第一名和第二名，而蔚来ES8和荣威Ei5则摘得大中型纯电动细分市场第一名和第二名。由于豪华插电混动和小型纯电动细分市场的样本不足，因此不满足细分市场的颁奖条件。

消费者满意度调查新能源汽车行业的平均水平如何？

值得一提的是，根据研究发现，今年行业总体新车质量为89个PP100，其中豪华新能源汽车品牌质量问题数最低为69个PP100，而自主新能源品牌问题数最多为90个PP100，而自主造车新势力品牌问题数最少为65个PP100（本次自主造车新势力仅包含蔚来和威马两个品牌）。

新能源新车车主对于车辆评价如何？

另一方面，新能源汽车车主对车辆的性能、运行和设计总体满意度较高，为7.5分（以10分制计算），其中评分最高的为外观/造型/设计，达到7.6分，其次是车辆的驾驶感受和内饰设计/颜色搭配/材质用料均为7.5分，而电池性能和娱乐/科技配置的评分相对较低为7.4分。

新能源厂商宣传的以多媒体系统为卖点的配置有多实用？

经过调查，新能源汽车新车车主对于大部分新能源车所搭载的智能车载系统应用并不广泛，大多仍停留在听音乐、听收音机、导航、打电话等基本场景，其汽车的智能化应用场景有待探索和开发。研究发现，64%的车主自购车起从未使用过OTA空中升级功能，同时车主对智能车载系统的使用体验也存在抱怨，如31%的用户认为功能较少，26%的用户认为界面不好看，而网络信号差/网速慢（19%）、系统死机/卡顿（16%）等也占到了一定比例。

全文总结：从此次新能源新车消费者满意度调查来看，新能源新车在实际车主的使用过程当中，备受吐槽的仍是与传统汽车相同的质量问题，同时新能源车型特有的巡航及充电问题则是当下新能源车型需要解决的新问题。而从细节来看，在新能源新车车主对于自身购买的车型的外观和内饰设计以及驾驶感受都给予了不错的评价，但被诸多厂家大肆宣传的多媒体智能系统这块却并不尽如人意，需要在日后再次加强和改善。

当然话说回来，虽然此次仅有2770名消费者参与了调查，部分细分市场由于样本数量不足未能给出最终数据，但其它结果仍具备一定的公信力和说服力。新能车市场目前正处于发展阶段，当更大体量的用户加入后，随着样本的多样化，其参考价值就更具参考价值。