編輯導讀:如今生產力的發展讓汽車不再成為一件稀罕物件,幾乎每個家庭都有一輛車,但隨之而來的就是停車難的問題。很多平臺致力於解決這個問題,本文作者選取了百度地圖作為例子,對其商業化方向進行了分析,希望對你有幫助。
2020年全國汽車保有量達到2.81億輛。按照14億人計算,相當於約每5個人就擁有一輛汽車,車位慌時代已經到來。“開車十分鐘,停車半小時”現象屢見不鮮,是車位量不足還是使用者爭相集中去部分車場呢?或許都有,若能使使用者去往車場前若能更加明確知悉車場相關資料,應能更好的規劃停車,減少擁堵,提高使用者體驗。
結合市面產品調研,分析了可行的功能需求如下:
一、提供當前車場的車位、費用等資料,輔助決策
當前平臺“停車助手”功能專項實現使用者的各項停車需求。該功能有多個入口,位於搜尋框、個人中心等,其中駕車導航結束頁入口較為貼合用戶的使用場景與習慣。
目前停車場展示了以下資訊:距離、車位緊張/充足/極少等、總車位量、價格、地上/路邊
可能存在的問題:
- 大部分車場無價格資訊;
- 可用車位量用緊張、充足、極少描述可能會讓使用者迷惑,使用者可能不清楚它們的區間劃分是怎樣的,充足、極少去到能否有車位呢?若導航去到無車位也會極大損傷使用者體驗。
不知道此種展示是否因為資料的缺失,如果是則需要思考一些產品方案提高資料上傳率,某些競品已經做出更加詳盡的資料方案:
- 宜停車:車場資料,展示了總車位、空車位數量
- PP停車:車場資料展示了總車位、空車位數量,支援距離與價格排序
- 捷停車:車場資料,展示了剩餘車位數及費用,支援距離與價格排序
- 共享停車:車場資料,展示了剩餘車位數及費用
更加詳盡的資料讓使用者有明確的感知和判斷,提高使用者體驗,目前很多競品方案仍然是區域性區域,覆蓋車場數量少。如宜停車、捷停車只有深圳車場;PP停車源於深圳目前已覆蓋多個城市;共享停車覆蓋多個城市,車場數量偏少。需求空間尚有很大未得到滿足,百度地圖擁有更加龐大的使用者量,若能結合使用者端、車場端進行產品設計,應能做出更好的方案,提高使用者體驗。
後續還可以考慮開發針對距離、停車費的排序功能;針對部分高頻篩選場景,如車場業態如路口、地下、戶外、商場的篩選功能,以便時間敏感型、費用敏感型、有特殊需求使用者能更快捷找到匹配的停車場。當然,具體的需求建立在使用者研究的基礎上,後續還需深入研究分析。
上圖:上海停車車場端有“離線”欄位,推測應有相關的車場終端產品實時管理上傳資料
開發合適的車場終端產品,最佳化現有的終端產品,應有助於提高車場資料上傳率。
二、車位預約
百度地圖當前預約停車功能已經上線,能讓提前規劃出行的使用者享有更多的確定性、安全感。
百度地圖目前能預約的車場比較有限,數量比較少;特殊場景僅規劃了機場/火車站等,還可能有醫院、景區等特殊。
提前預約車位功能能夠促進車位資源合理配置,提高使用者對於車位的安全感,合理選擇停車方案,從百度地圖現有預約功能來看仍處於規劃的初級階段,後續仍需要調研使用者、車場需求,完善功能。
三、為相關組織提供選址輔助決策
目前有不少區域由於車位資源不足,新增路邊公共車位及車場的規劃,若能夠結合大量的行車軌跡資料提供車位選址的分析,應能夠對相關部門產生指導意義,輔助決策出更好的車位位置,增加產品的價值。
車位位置應有如下幾個特點:
- 路邊車位儘量選擇車流量較小、道路寬闊的路段,減少通行壓力
- 車場、車庫儘量位於大流量區域的中心,使車場能夠平衡周圍區域的距離
產品設計上應考慮到方便候選位置進行poi標註、測量分析,以方便規劃部門從周圍其他競爭車位量、車場距離等不同的維度對比候選方案優劣
此項服務還可以提供給商家輔助選址,透過產品打包服務資料,提供備選地址周圍人流量、競品資料等服務
如上圖上上參謀基於大資料進行位置、區域競爭等維度評估分析,輔助商家選址決策。
四、撮合共享車位、車位短租長租業務
在一二線城市車位30-50萬/個已經很常見了,很多小區仍存在有車無車位問題;由於使用者出行習慣、區域特性的不同,尚有不少車位閒置或者部分時段閒置。共享、租賃車位是一種可行的提高閒置車位資源配置效率的方案。
現在已有相關競品在區域性的開展此項業務:
當前競品方案中可用的租賃車位量還比較少,若能借助海量資料,撮合車場與周圍小區使用者長租車位、撮合不同時段需求使用者共享車位,也能使閒置車位得以有效使用,緩解停車壓力,提高產品價值。
五、充電樁車場導航
2015年國家出臺《電動汽車充電基礎設施發展指南(2015-2020年)》,指南提出我國充電基礎設施發展的目標是到2020年,建成集中充換電站1.2萬座,分散充電樁480萬個,滿足全國500萬輛電動汽車充電需求。
當前百度地圖及部分競品已經在做相關產品方案:
百度地圖充電樁搜尋結果頁,展示了快慢充、空餘位置、價格,支援篩選
根據不同場景,如快充慢充等,已經在篩選中考慮進去,不過快慢充入口有些隱蔽,考慮到某些篩選條件的權重優先順序,可以借鑑電商中多用的分層篩選方案,外現一些快捷篩選條件。
關於充電樁的功能組織規劃,後續仍值得深入研究。例如針對可用數量、價格、距離的排序,快充、慢充等高權重篩選條件分層外現等,以滿足不同使用者需求。
當前百度地圖已經不單單是一款地圖導航產品,藉助大資料分析、AI智慧技術,融合了周邊生活服務、其他出行場景與需求,慢慢地發展成為一款一站式出行服務的MAAS產品,期待交流探討。
本文由 @Jeff拆遷隊 原創釋出於人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載
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