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移动出行,地图只是过渡产品

字号+ 作者:GIS帝国 来源:GIS帝国 2015-11-09 10:56 我要评论( )

互联网思维、大数据、用户画像、痛点、场景、O2O,几个词汇,似乎就能解释互联网行业的一切。每个词汇的背后,都是千山万水,需要创业者冒险前行。在优步 进入

互联网思维、大数据、用户画像、痛点、场景、O2O,几个词汇,似乎就能解释互联网行业的一切。每个词汇的背后,都是千山万水,需要创业者冒险前行。在优步 进入中国、滴快合体等事件的背景之下,移动出行的话题,2015年持续发酵,也许有人认为,现在是谈谈拼车的时候了,但我认为现在是可以从更高层面、更大范围重新看看移动出行的时候了。

 

移动出行溯源及发展

 

一年前,出行领域的话题,还被冠以大交通之名。传统语境中,大交通多指高速公路、高铁、机场等大型基础设施。互联网语境下,大交通所指是数量庞大、居民日常出行使用的交通工具。

 

一年后,大交通不再时髦,横空出世了移动出行。如何定义移动出行?也许可以表述为以下几个方面:

 

1)通过各类传感装置获取的道路信息;

 

2) 通过用户携带的移动设备获知用户所处位置与出行偏好,并据此为用户推送所需要的出行信息与方案建议; 

 

3) 通过车载硬软件了解车辆当前行驶和服务情况,帮助用户便捷的获取交通工具。总言之,连接人、车,路,就是移动出行。

 

让我们回顾信息时代出行的发展历程:

 

1 地图的电子化,这时的信息化出行是根据地图查找位置、查找线路;地图的移动化,连接人与目的地,由于地图集成来大量的POI,因此人们慢慢开始通过地图查 找目的地周边的吃喝玩乐;再之后是工具化,典型的体现是独立导航类产品的出现;地图出现实时化,路况功能大规模上线;再之后,连接人与车,出现滴滴等连接 人与交通工具的移动端产品。

 

在完全不展示地图的情况下,展示了基于公交线路的公交车路况,计算得出路况和行驶时间, 更符合乘公交出行者的实际需求,将人、车、路完全连接到一处。也就是说,最新的趋势,除了告诉你去哪里、怎么去,还将根据实时和未来的情况,为你合理的规 划线路,并且找寻合适交通工具。这是我理解的未来出行。依照趋势,根据个体偏好,未来还将提供更多个性化解决方案。

 

连接人与车

 

出行问题,不外三方面:出行工具的便利性、拥挤和拥堵。出行工具的便利性,指向车,事关数量的供不应求和高空载率等;拥挤事关人,是出行人数问题;拥堵,事关道路。出行便利的核心是资源调配,资源调配首先是对“车”的调配,这是各类出行软件要解决的核心问题。

 

比如打车软件,将出行用户与司机更紧密也更便捷地连接起来,也就是将供需更明确连接起来,用户不必盲目等待,在需求的调配下出租车空降率也得以降低。当供需双方效率得以提高,某种程度也可视作人们的生活效率得以提升。

 

依 据用户基数从低到高,排序依次为:商务车、出租车、私家车、通勤车,公交车。如果依据客单价排列,排序正好相反。因为公交车运行规律难以把握,侯车人群缺 乏出行安全感,所以实时公交软件面向的人群更广阔,需求更刚性。实时公交软件不仅能告知用户所乘坐公交还有几站到站,还能预知车辆到站时间及线路通行状 况,减少焦虑,让用户合理安排出行。反过来,公交公司也可依据实时公交软件提供的用户查询线路、热门站点等大数据优化线路优化,完成“车“的调配。14 年,滴滴等据高频坡打击了低频的专车领域,拥有着最大量用户、最高频场景的公交领域,无疑有着更多想像空间。

 

大数据和数据大

 

将 用户查询与所乘坐公交线路轨迹结合,实时公交软件可积累着每个城市上百万甚至数百万用户每日出行轨迹、出行时间、换乘模式等等。尽管一个城市公交车的数量 往往略少于出租车数量,但考虑到超过打车人群一个数量级的公交人口,以及每日多次的高频使用场景,实时公交应用积累的数据量级不逊于打车类软件,并处于高 速增长中。

 

从产品层面来看,打车软件处理车辆与用户需求之间的需求匹配,在这过程中,后台服务器更多是完成海量数据的搜索、配对,并不需要对数有做太多的整体分析或价值挖掘,这些也通常被认为是区分“大数据”与“海量数据(数据大)”的重要标准。

 

与 之相比,实时公交应用有着大量的大数据分析任务:基于公交车的轨迹数据,后台需要正确识别车辆行驶的线路,检测是否发生临时调度,分析当前车辆的运营状态 和行驶的路况,预测后续的到站时间…每项服务,在后台都需要实时处理的服务器集群和专门设计的机器学习算法作为支撑,并需要在秒级的时间内输出可靠结果。

 

给城市画像

 

实 时公交应用所分析的数据,并与城市变迁紧密关联。公交线网变化,反映城市延伸,不同区域的通勤需求。公交车辆班次变化、早晚高峰、行驶速度,反映区域客流 量,交通拥堵情况。用户的查询量和目的地,则反映了每个区域用户的出行习惯、通勤模式,将这些信息汇总一处,可以观察到占据城市人口30%的公交人群,每 天如何在城市各功能区域流动。还可观察到一个城市土地或生活边界的扩展和迁徙,我将之称作“城市画像”。

公交.JPG

所以,关于数据,但凡储备有足够量级用户的产品,谁的数据不是海量?但数据大和大数据的价值,差异较大。

 

同 时,我们反对谈罢“用户画像”就直奔“消费行为”。人们普遍定位公交群体为屌丝,但事实上,实时公交的iOS用户占据半壁江山,足以证明“屌丝”们的消费 意识。此外通过用户出发地及目的地,出行时间及出行频率等,还可进一步分析用户职业范围,居住水平、生活标准等,向他们推荐第一套房、第一辆车,也无不 可。

 

但是不是分析用户消费行为就足够了?相比于消费行为分析,我的看法是,总归得有人和这帮年轻人一同站在人生起跑线上,认真对待小至出行大至未来这些事。科技产品也应该稍有暖意。

 

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