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从大数据视角,再聊一聊神州专车B2C vs 滴滴C2C模

时间:2017-12-02 19:48来源:网络整理 作者:采集侠 点击:
专车领域的B2C与C2C之争一直没有断过,但无论什么模式,对于出行而言,挖掘价值最重要。

目前国内专车服务主要分为B2C模式及C2C模式,前者以神州专车为代表,后者则以Uber、滴滴为代表。两种模式的优劣之争从未间断,口水战不断。后者吐槽前者对较“重”,玩的不是互联网模式;前者则诟病后者商业模式不够清晰,服务品质不能够让乘客对平台产生归属感。

出行模式

在车云菌看来,这两种模式将在未来一段时间内共存下去。因此,本文不聊模式的优劣,而是换个视角,将目光聚焦在模式背后的大数据层面,聊一聊专车B2C、C2C模式对大数据搜集及后续价值衍生挖掘的影响。

大数据,怎么来?

专车B2C、C2C模式在数据端的差异,首先最直接的体现在前端数据搜集方式上。专车C2C平台上的出行数据主要依靠手机获取,专车B2C平台上的出行数据主要通过“OBD搜集为主、手机搜集辅助”两种渠道搜集。

造成这种情况的原因很简单,共享经济下的C2C专车模式,虽然拥有海量的司机和车辆,但对车辆本身的控制力有限,也不能直接对车辆进行OBD设备的安装。相反,B2C模式自有车辆、自有司机,因此对车辆和司机的管理都更为方便,为每辆车统一安装OBD设备也成为可能,出行数据的采集也更加容易。

作为专车的忠实用户,车云菌曾多次体验C2C模式的滴滴、Uber并与司机聊天。从这类平台的司机普遍反馈来看,因为涉及种种隐私的问题和顾虑,大多数专车司机并不希望平台对自己的车辆数据,例如实时位置、行驶轨迹等进行追踪,但因此必须使用APP的关系,还是会在接单时出现“被动贡献数据”的情况。

不过,相比C2C专车模式来说,B2C专车模式下平台掌握车辆所有权,因此在数据搜集和使用上,显得光明正大了许多。

以神州专车为例,神州专车目前拥有近4万辆专车、5万名司机,该平台每辆车均安装了OBD设备,OBD成了一个远程管理司机、监测车辆状况的“黑匣子”,通过该系统可以获得车辆位置以及运行状态等信息,自带的3G模块会将数据上传至神州专车服务器,达到实时监测的等级。

△神州专车数据收集方式

值得注意的是,相比手机采集的目的地、车辆行驶轨迹等信息,OBD产品采集的信息丰富度更高。主要包括两部分:第一是基于CAN总线的数据,车速、各种温度、轮速、发动机扭矩、油门、制动踏板、排档杆位置、空调等各种设备是否工作、故障信息等等;第二是控制器内部数据,这类数据的丰富度远大于第一种,但需要和车厂达成更深度的协议。

因此综合来看,专车B2C模式在数据采集的深度和稳健度上具有一定优势。这些数据和用户订单数据一起,构成了大数据来源的基础。

数据来了,然后呢?

有了大数据,下一步自然是大数据价值的挖掘。在这个慢慢步入DT时代的世界里,几乎所有基于互联网、移动互联网的新商业都可以归结为数据生意。而出行数据,无疑是所有数据中价值数一数二的一座金矿。

那么,出行大数据到底该怎么玩?依旧以上述B2C模式的神州专车为例。目前,该平台大数据系统现阶段主要希望解决三个核心问题:安全、效率、增长。具体来说:

出行的数据生意

△出行大数据




安全方面,除了源头上车辆和司机的安全系数外,大数据在车辆实时行驶过程中发挥了重要作用。具体而言,神州专车配置的OBD可以实时监测司机的驾驶行为,例如司机有没有系安全带,是不是急加速急刹车,门有没有关好,是否是疲劳驾驶等情况,如有违规情况会提醒司机改善,以杜绝安全隐患。有人开玩笑说,司机甚至在某个拐弯角度大了些,导致乘客有一点不舒服,都会被神州专车平台提醒。

效率方面,大数据用以提高效率的关键点主要集中调度效率,而调度效率的核心则在供给和需求的预测。这里需要提到神州专车去年推出“极速佛”GSFO系统,该系统通过综合运用大数据、云计算和车联网技术,根据历史数据,对目标区域进行网格式划分,预测不同时段各个网格内的运力需求,从而有针对的调度车辆,分配资源的专车智能调度系统。

举个例子,根据历史大数据统计,“极速佛”GSFO可以发现望京SOHO内的很多公司允许员工在21:00以后打车报销,簋街上22:00以后是大家吃完麻小、烤鱼散场回家的高峰,那么这两个地方在这个时间节点的单量一定较大,平台就会提前派司机去该地点待命。

(责任编辑:admin)
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