不“烧钱”的易到,“烧脑”背后自有大数据强劲支持_数据分析师考试

这边计划10亿，那边已经融资20亿……融来的巨额资金无疑在第一时间让媒体关注、业界乍舌，然而，然后呢？相信大部分人心中的答案是，坐等“烧钱”比拼的新一轮价格战。笔者本人也曾被各种补贴优惠券所迷惑，可是当有一天在滴不到车的时候，我在想如果没有了高额度优惠，我还会用吗？如果短视的理解为“有补贴就有用户”那如此循环何时是个尽头？除了烧钱，专车公司还有可以拿出来细细聊一聊的谈资么？“价格战”背后，能否更有价值的逻辑在支撑。

满足不同场景的多样需求

易到用车对自身基于大数据、技术的优势有着明确且坚定的认识。让我慢慢找到了支撑这家公司稳定发展的核心逻辑所在。

与其他移动出行工具有着明显的不同，易到用车提供的多种服务在界面上全面展现给用户，包括接机/火车、送机/火车、半日租、日租、随叫随到、预约用车和瞬时订车等。以预约用车这一服务为例，用户可以选择上车时间、上车及下车地点和车型，并且能够得到较为准确的车费预估，车型和价格明细也十分清晰，便于对比和选择。相比uber、滴滴等系统的直接派送，易到用车的派车方式为用户自由选择，所有响应车辆都呈献给用户，使其能够直观地看到车辆与司机的信息和评分，并根据这些信息下单预约。

易到用车充分对使用场景进行了分类，将时间场景和需求场景组合使用的自主权交给用户自己。基于用户习惯，它还可以提供更多个性化时间场景快捷方式，比如“去丈母娘家”、“去女朋友家”都可以自由设定成菜单路线，实现一键式叫车。在需求场景的维度，不同规格、不同价位的车辆能够满足不同的场合需求。这赋予了用户更多自主性和选择权，这种设计根本上还是来自于用户的需求。“一开始用户的基本需求就是从地点A到地点B，一旦这个基本点被满足了，用户会有更多的需求。”据易到用车CTO汤鹏所述，“以车型为例，比如有人希望更舒适的车型，有人希望和平时开的车一样，甚至有人在买车之前也选择一些个性化的车型来体验……我们发现了用户需求的多样性，车型也会根据用户的这些反馈变得越来越丰富。”

挖掘“在路上”的大数据

易到用车创办之初，团队最关心的问题有三个：谁是用户？他们都在哪里？他们用易到做什么？汤鹏提到，过去租车经常遇到车已经被订完的情况。通过大数据挖掘用户的具体位置，就可以解决客户的这类痛点。

易到用车采用了热图分析的方式。以北京市的周一早上为例（图1），易到可以清晰地在地图上看到所有的订单，订单量可以通过颜色清楚地体现：红色代表订单出现多的地方，黄色代表稍弱，绿色代表更少，淡色是几乎没有订单的地方。通过分析热图，易到用车能够直观地判断：周一早上机场、国贸、中关村、五道口以及北京西站和金融街附近的需求很多。数据挖掘得到的四类典型热点区域就可以解决用户的具体位置问题。高频次的用车区域是用户经常出入的地点，也是易到的目标用户最密集的地方，将车辆推广覆盖到这些地方，就可以增加目标用户的转化率。

图1：北京市某一天的易到订单热图

易到用车还建立了另外一套数据模型，通过挖掘一个月内用户的行程数据，得到行程聚合图（图2），这样就能得到用户使用频繁的地点和重复行程等信息。比如在北京市，机场与CBD之间的行程最多，其次是机场和金融街之间。“通过这些数据的聚合，明确得知用户通常在商务区和机场之间路程用车，系统的车辆调配算法就可以进行车辆的调配和安排。”汤鹏说，“另外，易到还会根据密集行程的分析结果，优化机场到CBD之间的价格和里程，进一步提高用户转化率。”

事实上，易到用车中的“接送机”等多个场景就是根据行程聚合的数据挖掘而开发的。大数据还帮助易到得到了更为准确的定价。“之前我们定义的机场产品里，用户的套餐费用可能要100多元，包括两个小时、50公里。”但通过数据聚合和挖掘发现，机场到国贸的大概距离是25~30公里，这段行程占了所有行程的70%，易到用车因此将接送机服务的价格降了下来。

在汤鹏看来，数据能够基于实际的用户行为、应用场景和需求推荐模型。比如在下雨天去国贸附近推广，易到用车的“瞬时订车”有了大幅提高，这种符合用户需求的匹配模型才能不让用户反感。

对于经常预定用车的用户，易到会将用户打上不同的标签，进行每天的趋势分析。如果用户一段时间没有使用，就会进行一定的引导。此外，易到还十分重视线下数据分析——通过引入实时交通状况以及司机过去的行车轨迹，会向司机推荐最适合接的订单和最适合服务的地点。

图2：聚合图显示北京市某一个月的易到车辆行程

算法不是一切

仅从算法上优化和提升用户满意度是远远不够的，让用户真正选择和参与才是关键。

如果将其他专车服务总结为高效、直接地为用户对接车辆，并保证标准化的乘车体验，易到用车则是更将个性化的用户需求摆在第一位。

有一段时间，易到用车曾十分依赖算法，试图根据距离、价格和司机服务指数为用户派去最合适的车辆。但创始人周航后来发现，仅从算法上优化和提升用户满意度是远远不够的，要让用户真正的选择和参与到整个乘车体验中。为此，易到用车重新制定了规则，将选择权交给了用户。“对我们来说，易到是一个market place（市集），用户和司机在上面都是平等的。”汤鹏说，“如果司机觉得用户的行程符合自己的计划，可以选择为他提供服务；如果用户觉得车辆好，司机的评价或者标签好，才会选择这辆车。”

易到想做的不仅仅是“有用”，产品和服务应该像人一样，“有趣”才能打动人、留住人，人与人之间的沟通交流必不可少。汤鹏表示，与其去担心司机和乘客绕过平台去“跳单”，倒不如将买卖双方公开、透明的交流做好，就如同淘宝的阿里旺旺方便了买家与卖家一样。因此，在用户和接单司机之间，易到用车增加了一个环节，使双方可以通过平台用语言或者文字沟通，免去了打电话确认的步骤。

不仅如此，易到用车还设计了其他机制让用户与司机之间产生关联：用户在使用了某一次服务之后，可以将这位司机纳入到自己的收藏中。“我们希望用户不仅有自己的专车，还要有自己的车队。”

周航的一句话也许能够点明易到用车在理念上的最大不同：“有了大数据以后，我们越来越相信机器会比人做出更理性更合理的判断。但是我认为，尽管如此，我们未来在商业模式设计中都需要考虑一点——把最终的决定权交给人。”

为司机贴上个性化标签

将监督权交给用户，让人们为司机贴上个性化标签，引导司机提供更好的服务。

如何确保司机提供优质的服务质量和服务标准，为此，易到用车从线下和线上两方面解决这个问题。

在线下，易到用车会在车辆入网前进行一系列完整的培训和考核，让司机在服务质量和行为方面保证标准操作程序，还会有专门的验车专员陪伴司机行驶一段旅程，以便把握服务质量。同时，公司实行“神秘客户”等抽检环节，让专员以隐蔽身份对车辆和司机进行监督。

在线上，易到用车将监督权交给了用户。易到用车在点评部分是个性化的：用户可以在乘车体验结束后，为司机贴上正面或者负面评价的标签，比如“车内整洁”、“不准时”等等，其他用户在使用前也会看到这些标签。“一个司机如果有50个‘准时到达’的标签，或者30个‘不认路’的标签，大家肯定对他有一个直观的印象和认识。”通过这种方式来引导司机提供更好的服务。

“我们一开始是希望开发一个司机的接单工具，但逐渐发现司机不仅是希望接单，还希望用它来推广自己。”汤鹏介绍，“司机可以在我们的应用上得到一些指导，以便得到更多的订单。比如设置自己的家庭地址，我们就会判断几点从家出发可以接到附近的乘客；或者完成一单、没有事情的时候，我们会告诉他附近哪一带是热点，推荐他去那边。”

在他看来，易到用车已经具备了随需而至（MobilityOn Demand）的服务属性。自2014年易到用车与沃尔沃合作建立“YcarLab汽车共享实验室”，到随后推出的移动“美甲专车”、百威金樽爱的代价，以及今年推出的早餐专车、单读车等等。易到正在让服务更加多样化、有趣，且美好。

理念上的本质差异，让易到用车采用了截然不同的产品逻辑和服务方式。在周航心中，易到绝不会是一个标准化的产品，而是具备更多个性化元素和情感联系的“用车社区”。