提起滴滴快的，人們的印象似乎還留在2014年初的那場(chǎng)曠日持久的補(bǔ)貼大戰(zhàn)上，殊不知，當(dāng)人們還在關(guān)心合并之后補(bǔ)貼會(huì)不會(huì)減少時(shí)，滴滴快的已經(jīng)完成了破蛹成蝶的蛻變。
移動(dòng)出行的超級(jí)大腦
“分秒”之間的多輪篩選，數(shù)據(jù)完成的用戶畫像系統(tǒng)，人們點(diǎn)滴的打車軌跡正在匯聚成就一個(gè)全新的商業(yè)生態(tài)。
周五晚上6點(diǎn)40分，李菲(化名)在離家不到3公里的地方，用打車軟件叫了一輛出租車，在不到1分鐘的時(shí)間、系統(tǒng)通知了附近43輛出租車之后顯示被搶單，與此同時(shí)，李菲的手機(jī)上收到一條短信通知，打車軟件為此向司機(jī)支付了11元補(bǔ)貼。
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(xiàn)在則分秒可得。不過李菲或許不知道的是，從她按下叫車鍵到系統(tǒng)啟動(dòng)用車通知“分秒”之間，后臺(tái)已經(jīng)完成了多輪篩選：根據(jù)用戶畫像和用車需求，匹配位置合適的出租車，再結(jié)合實(shí)時(shí)的地理位置和運(yùn)能狀況確立給后者的補(bǔ)貼金額——這些計(jì)算都是在毫秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)。甚至在更早之前，軟件已經(jīng)根據(jù)她的歷史打車的行為特點(diǎn)，將其劃歸到了“屌絲”的標(biāo)簽之下，由此她才頻繁收到金額不小的代金券。
2012年開始成立的滴滴快的迅速地網(wǎng)羅了360個(gè)城市中近兩億“打車族“：每天，600多萬訂單生成，每個(gè)小時(shí)，數(shù)十萬訂單數(shù)據(jù)匯入滴滴快的后臺(tái)。而李菲們所不知道的是，他們的點(diǎn)滴打車軌跡正在匯聚成就一個(gè)全新的商業(yè)生態(tài)，而這也正是滴滴快的等打車軟件的未來疆場(chǎng)。
用戶畫像：「屌絲和土豪」
滴滴快的“土豪式”補(bǔ)貼背后，其實(shí)也有著它自己的精打細(xì)算。隨著兩家公司的合并，行業(yè)已經(jīng)從粗暴的跑馬圈地走入了精耕細(xì)作的時(shí)代，要花更少的錢獲取更多的用戶。
精準(zhǔn)營銷的前提是對(duì)用戶的清晰認(rèn)知。以簡單的代金券發(fā)放為例，滴滴快的的歷史數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出兩大類四種不同的消費(fèi)習(xí)慣。代金券敏感型：發(fā)代金券才用、發(fā)代金券用的更多;代金券不敏感型：發(fā)不發(fā)都用，發(fā)代金券也不用。在滴滴快的的用戶畫像系統(tǒng)中，上述四種群體會(huì)被分別冠以屌絲、普通、中產(chǎn)、土豪的標(biāo)簽。針對(duì)四類客群的運(yùn)營策略也會(huì)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(duì)“代金券”免疫的土豪群體，則更多地需要在服務(wù)上做文章。
而在實(shí)際場(chǎng)景中，影響乘客對(duì)應(yīng)用軟件的使用黏度的因素要遠(yuǎn)比代金券復(fù)雜得多，在這種情況下，滴滴快的對(duì)用戶的“貼身跟蹤”就能及時(shí)發(fā)現(xiàn)薄弱環(huán)節(jié)，因此從用戶打開軟件到退出使用，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，退出之后“跳轉(zhuǎn)”到什么軟件等等。
據(jù)此，滴滴快的也實(shí)現(xiàn)了用戶另外一個(gè)緯度的歸類，分清哪部分是忠實(shí)用戶，哪部分可能是潛在的忠實(shí)用戶，哪些則是已經(jīng)流失的;更進(jìn)一步來看流失的原因：因?yàn)榇鹑瘺]有了流失?軟件體驗(yàn)不好流失?還是等車時(shí)間太長而流失?—這些都是下一步精準(zhǔn)營銷的依據(jù)。
而對(duì)于滴滴快的而言，用戶分析不僅僅是針對(duì)乘客，也包括司機(jī)、出租車公司的所有相關(guān)方。盡管基礎(chǔ)信息大同小異，都包括人的基本信息、信用、行為信息等;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(duì)應(yīng)了不同的刺激程度，而結(jié)合不同的場(chǎng)景，還是許多特殊的營銷安排。
杭州市場(chǎng)就是一個(gè)很典型的例子。基于司機(jī)的地理位置信息，滴滴快的發(fā)現(xiàn)每天中午或者是每天晚上10點(diǎn)以后，司機(jī)都會(huì)聚集在一些固定的地點(diǎn)，可能休息或者就餐。所以滴滴快的就會(huì)在這些場(chǎng)所提供一些工作餐或者是優(yōu)惠食品，通過線下的活動(dòng)來提升司機(jī)和滴滴快的的合作關(guān)系。
產(chǎn)品生成的邏輯：精準(zhǔn)匹配供需
維護(hù)好用戶只是一個(gè)基礎(chǔ)，最終目的是為了打通供需，生成更加優(yōu)化的服務(wù)和產(chǎn)品。這也正是數(shù)據(jù)之于打車軟件此類的O2O行業(yè)的重要性所在。數(shù)據(jù)能解決一個(gè)核心問題，就是做供需雙方的智能匹配。
其實(shí)也很容易理解，公交、出租車、地鐵都是對(duì)出行人群不同需求的對(duì)號(hào)入座，不過這樣被稱之為“粗暴式”的分類法應(yīng)用起來效率低下，以一個(gè)司空見慣的打車場(chǎng)景為例，在路邊攔車，可能許久都沒有空車經(jīng)過，或者是好不容易等到的車，司機(jī)問了地址之后還可能拒載—呈現(xiàn)一種雜亂無章的狀態(tài)。
而在海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之下，出行的需求被不斷細(xì)分，而且是實(shí)時(shí)匹配。例如一個(gè)乘客下單之后，需求方的用戶圖像和需求同時(shí)被識(shí)別，結(jié)合供方的車輛條件和位置地圖進(jìn)行第一輪篩選，不過這個(gè)看似“正常”的訂單卻不一定符合實(shí)際，因?yàn)橛幸恍┯唵伟l(fā)出來是司機(jī)不愿意接的，比如高峰時(shí)段的擁擠路段，那么在這個(gè)時(shí)候就要進(jìn)行訂單評(píng)估和內(nèi)部調(diào)節(jié)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)制定一些刺激措施、疊加“乘客自行出的小費(fèi)”來誘導(dǎo)司機(jī)，這樣一個(gè)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(shí)時(shí)調(diào)度，要考慮當(dāng)時(shí)的交通情況、車的朝向、車速、附近是否有突發(fā)性事件等等因素，選擇最為優(yōu)化的方案。
完成了以上的步驟之后，滴滴快的才會(huì)把用車需求和獎(jiǎng)勵(lì)方案推送給經(jīng)過層層篩選之后的出租車，這樣李菲們打車的成功率大大提升了，而且所用的時(shí)間更短。“這是以前所有的產(chǎn)品做不到的，因?yàn)椴荒芏聪はM(fèi)者的心理。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用下，消費(fèi)者和供給方能夠省略中間環(huán)節(jié)直接議價(jià)，這是一個(gè)模式上的變革性的突破。”而最終海量的議價(jià)數(shù)據(jù)將提煉成為一種“商業(yè)情報(bào)”，來推動(dòng)新的產(chǎn)品和新服務(wù)的推出，比如智能定價(jià)系統(tǒng)，以從機(jī)場(chǎng)到望京這一段司機(jī)不愿意接的單為例，可能70%的乘客額外加了20塊錢，少數(shù)人加了30塊錢，而有的只愿意加10塊錢，那么系統(tǒng)整合分析以后會(huì)得出21元錢是一個(gè)更合適的議價(jià)，那么最終的定價(jià)可能消費(fèi)者和司機(jī)雙方都可以接受。
因此，以這樣的邏輯推導(dǎo)生成的產(chǎn)品才更能有的放矢，因?yàn)槠渖刹皇莵碜杂谄髽I(yè)對(duì)市場(chǎng)的臆斷，而是直接提煉于供需雙方的心理預(yù)期和真實(shí)需求。
“回程單”的產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)就是一個(gè)很典型的例子。最初是滴滴快的的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)一個(gè)異常的數(shù)據(jù)現(xiàn)象，就是司機(jī)的搶單意愿率在某一個(gè)時(shí)點(diǎn)會(huì)驟然下滑，過一段時(shí)間又會(huì)反彈，日日如此。通過對(duì)這個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)分析，滴滴快的得出一個(gè)司機(jī)運(yùn)營的特殊場(chǎng)景，就是司機(jī)收工的時(shí)間，接下來就是針對(duì)性地解決，因?yàn)椴还芩緳C(jī)是交班還是回家，肯定有一個(gè)固定的方向—這一點(diǎn)可以通過歷史數(shù)據(jù)分析出來。那么滴滴快的要做的就是把同樣去往這個(gè)方向的乘客分配給對(duì)應(yīng)的司機(jī);這樣做是否就一定見效?所以下一步就要評(píng)估效果，看回程單是否真正提高了司機(jī)的搶單意愿，確定之后才能作為常規(guī)產(chǎn)品推出。
產(chǎn)品的細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)越來越依賴于大數(shù)據(jù)分析，從數(shù)據(jù)中洞察需求與商機(jī)，再結(jié)合大數(shù)據(jù)提供應(yīng)用解決方案，將變成未來產(chǎn)品迭代的常規(guī)運(yùn)作模式之一。這也是滴滴快的產(chǎn)品的生成邏輯。
女神去哪兒了?
不過，打車軟件可以讓傳統(tǒng)的商業(yè)模式更加高效，更加酷，那么它的盈利模式又是什么?
當(dāng)然，可以簡單地收取一種平臺(tái)傭金：司機(jī)做成一單交易，打車軟件從中進(jìn)行提成。且不說現(xiàn)在很少有司機(jī)愿意支付這種新興的“份子錢”，而且這樣一種缺少差異性的盈利模式需要寄生于壟斷的生態(tài)條件下，而打車軟件市場(chǎng)顯然不符合這個(gè)條件。
機(jī)會(huì)正隱藏在數(shù)據(jù)密碼中。去年快的打車發(fā)布了名為“七夕，女神都去哪兒了”的全國各地女生用車報(bào)告。數(shù)據(jù)顯示，去年七夕節(jié)當(dāng)日女生叫車時(shí)間最高峰為22點(diǎn)10分，其中叫車目的地為飯店占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占比前五名則分別是，長沙(53%)、深圳(49%)、杭州(46%)、上海(45%)、北京(43%)。
對(duì)于滴滴快的來說，這不是娛樂八卦噱頭，這里至少暗含了兩大“寶藏”，一個(gè)是知道特定時(shí)間的特定人群的聚集地，另一個(gè)則是特定人群在某段時(shí)間的消費(fèi)行為。
滴滴快的在接下來的4、5月份將要上線的需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)和運(yùn)能預(yù)測(cè)系統(tǒng)就是基于對(duì)上述第一點(diǎn)的掌握，比如通過已經(jīng)發(fā)布的滴滴打車熱力圖，司機(jī)借此可以看到整個(gè)北京城的實(shí)時(shí)用車需求：什么位置需求旺盛，同時(shí)運(yùn)能嚴(yán)重不足。這樣也就避免了司機(jī)“聽天由命”的狀態(tài)：在馬路上毫無目的地空轉(zhuǎn)。
而掌握了某一群體特定時(shí)間的消費(fèi)行為這件事則具有更大的想象空間，基于乘客目的地周邊的商鋪而提供的廣告服務(wù)，也是滴滴快的未來業(yè)務(wù)一個(gè)最重要的落腳點(diǎn)。這或許將顛覆傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)廣告模式——傳統(tǒng)的廣告，消費(fèi)者是比較被動(dòng)的接受者，最終形成真實(shí)的購買行為的轉(zhuǎn)化率很低，而打車軟件承載的是人、時(shí)間、空間多維度結(jié)合的生活場(chǎng)景，個(gè)性化推薦更加投其所好，貼近實(shí)際，轉(zhuǎn)化率
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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