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快的打車:“超級大腦”數據變現記

  • 發佈時間:2015-04-03 14:43:21  來源:光明網  作者:佚名  責任編輯:王磊

  【“分秒”之間的多輪篩選,數據完成的用戶畫像系統,人們點滴的打車軌跡正在匯聚成就一個全新的商業生態。】

  週五晚上6點40分,李菲(化名)在離家不到3公里的地方,用打車軟體叫了一輛計程車,在不到1分鐘的時間、系統通知了附近43輛計程車之後顯示被搶單,與此同時,李菲的手機上收到一條短信:“我們額外支付了司機11元,這部分費用由土豪快的買單。”

  這次打車給李菲帶來的愉悅感可想而知:之前望眼欲穿的苦等,現在則分秒可得。不過李菲或許不知道的是,從她按下快的界面的叫車鍵到系統啟動用車通知“分秒”之間,快的後臺已經完成了多輪篩選:根據用戶畫像和用車需求,匹配位置合適的計程車,再結合實時的地理位置和運能狀況確立給後者的補貼金額——這些計算都是在毫秒內實現。甚至在更早之前,快的已經根據她的歷史打車的行為特點,將其劃歸到了“屌絲”的標簽之下,由此她才頻繁收到金額不小的代金券。

  2012年開始成立的快的迅速地網路了360個城市中上億員“快樂的大多數”:每天,300多萬訂單生成,每個小時,數十萬訂單數據匯入快的後臺。而李菲們所不知道的是,他們的點滴打車軌跡正在匯聚成就一個全新的商業生態,而這也正是快的等打車軟體的未來疆場。

  用戶畫像:屌絲和土豪的不同行為軌跡

  快的“土豪式”補貼背後,其實也有著它自己的精打細算。就如快的公司技術副總裁朱磊對記者所説的,行業已經從粗暴的跑馬圈地走入了精耕細作的時代,要花更少的錢獲取更多的用戶。

  精準行銷的前提是對用戶的清晰認知。以簡單的代金券發放為例,快的的歷史數據呈現出兩大類四種不同的消費習慣—代金券敏感型:發代金券才用、發代金券用的更多;代金券不敏感型:發不發都用,發代金券也不用。在快的的用戶畫像系統中,上述四種群體會被分別冠以屌絲、普通、中産、土豪的標簽。針對四類客群的運營策略也會全然不同,最直接的就是代金券的刺激頻率以及刺激金額,而對“代金券”免疫的土豪群體,則更多地需要在服務上做文章。

  而在實際場景中,影響乘客對應用軟體的使用黏度的因素要遠比代金券複雜得多,在這種情況下,快的對用戶的“貼身跟蹤”就能及時發現薄弱環節,因此從用戶打開軟體到退出使用,其間的每一步情況都被快的記錄在案:哪一天退出的,哪一步退出的,退出之後“跳轉”到什麼軟體等等。

  據此,快的也實現了用戶另外一個緯度的歸類,分清哪部分是忠實用戶,哪部分可能是潛在的忠實用戶,哪些則是已經流失的;更進一步來看流失的原因:因為代金券沒有了流失?軟體體驗不好流失?還是等車時間太長而流失?—這些都是下一步精準行銷的依據。

  而對於快的而言,用戶分析不僅僅是針對乘客,也包括司機、計程車公司的所有相關方。儘管基礎資訊大同小異,都包括人的基本資訊、信用、行為資訊等;也有一些通用的刺激手法,比如積分、禮物等。不過,不同的用戶畫像就對應了不同的刺激程度,而結合不同的場景,還是許多特殊的行銷安排。

  杭州市場就是一個很典型的例子。基於司機的地理位置資訊,快的發現每天中午或者是每天晚上10點以後,司機都會聚集在一些固定的地點,可能休息或者就餐。所以快的就會在這些場所提供一些工作餐或者是優惠食品,通過線下的活動來提升司機和快的的合作關係。

  産品生成的邏輯:更精確地匹配供需

  維護好用戶只是一個基礎,最終目的是為了打通供需,生成更加優化的服務和産品。這也正是數據之於打車軟體此類的o2o行業的重要性所在。“數據能解決一個核心問題,就是做供需雙方的智慧匹配。”朱磊説。其實也很容易理解,公交、計程車、地鐵都是對出行人群不同需求的對號入座,不過這樣被朱磊稱之為“粗暴式”的分類法應用起來效率低下,以一個司空見慣的打車場景為例,在路邊攔車,可能許久都沒有空車經過,或者是好不容易等到的車,司機問了地址之後還可能拒載—呈現一種雜亂無章的狀態。

  而在海量的數據基礎之下,出行的需求被不斷細分,而且是實時匹配。例如一個乘客下單之後,需求方的用戶圖像和需求同時被識別,結合供方的車輛條件和位置地圖進行第一輪篩選,不過這個看似“正常”的訂單卻不一定符合實際,因為有一些訂單發出來是司機不願意接的,比如高峰時段的擁擠路段,那麼在這個時候就要進行訂單評估和內部調節,結合歷史數據制定一些

  刺激措施、疊加“乘客自行出的小費”來誘導司機,這樣一個符合供需雙方胃口的“合理”訂單就生成了,下一步要做的就是實時調度,要考慮當時的交通情況、車的朝向、車速、附近是否有突發性事件等等因素,選擇最為優化的方案。

  完成了以上的步驟之後,快的才會把用車需求和獎勵方案推送給經過層層篩選之後的計程車,這樣李菲們打車的成功率大大提升了,而且所用的時間更短。“這是以前所有的産品做不到的,因為不能洞悉消費者的心理。在大數據應用下,消費者和供給方能夠省略中間環節直接議價,這是一個模式上的變革性的突破。”

  而最終海量的議價數據將提煉成為一種“商業情報”,來推動新的産品和新服務的推出,比如智慧定價系統,以從機場到望京這一段司機不願意接的單為例,可能70%的乘客額外加了20塊錢,少數人加了30塊錢,而有的只願意加10塊錢,那麼系統整合分析以後會得出21元錢是一個更合適的議價,那麼最終的定價可能消費者和司機雙方都可以接受。

  因此,以這樣的邏輯推導生成的産品才更能有的放矢,因為其生成不是來自於企業對市場的臆斷,而是直接提煉于供需雙方的心理預期和真實需求。

  “回程單”的産品創設就是一個很典型的例子。最初是快的的數據分析發現一個異常的數據現象,就是司機的搶單意願率在某一個時點會驟然下滑,過一段時間又會反彈,日日如此。通過對這個特殊節點分析,快的得出一個司機運營的特殊場景,就是司機收工的時間,接下來就是針對性地解決,因為不管司機是交班還是回家,肯定有一個固定的方向—這一點可以通過歷史數據分析出來。那麼快的要做的就是把同樣去往這個方向的乘客分配給對應的司機;這樣做是否就一定見效?所以下一步就要評估效果,看回程單是否真正提高了司機的搶單意願,確定之後才能作為常規産品推出。

  “産品的細分應用場景將會越來越依賴於大數據分析,從數據中洞察需求與商機,再結合大數據提供應用解決方案,將變成未來産品迭代的常規運作模式之一。”朱磊説,這也是快的産品的生成邏輯。

  由“女神去哪兒”所引發的盈利模式暢想

  不過正如朱磊所説,打車軟體可以讓傳統的商業模式更加高效,更加酷,那麼它的盈利模式又是什麼?

  當然,可以簡單地收取一種平臺佣金:司機做成一單交易,打車軟體從中進行提成。且不説現在很少有司機願意支付這種新興的“份子錢”,而且這樣一種缺少差異性的盈利模式需要寄生於壟斷的生態條件下,而打車軟體市場顯然不符合這個條件。

  機會正隱藏在數據密碼中。2014年,快的打車發佈了名為“七夕,女神都去哪兒了”的全國各地女生用車報告。數據顯示,8月2日七夕節當日女生叫車時間最高峰為22點10分,其中叫車目的地為飯店佔比最高的前五名分別為廣州(49%)、重慶(40%)、上海(38%)、北京(35%)和深圳(34%),叫車目的地為酒店的佔比前五名則分別是,長沙(53%)、深圳(49%)、杭州(46%)、上海(45%)、北京(43%)。

  對於快的來説,這不是娛樂八卦噱頭,這裡至少暗含了兩大“寶藏”,一個是知道特定時間的特定人群的聚集地,另一個則是特定人群在某段時間的消費行為。

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