共享单车进驻地图应用,于地图应用意义何在?

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目前多家共享单车全面进驻地图应用,对共享单车,地图应用来说都解决了什么问题?文章为你解读。

目前ofo、Mobike、bluegogo全面入驻百度地图,ofo、Mobike全面入驻高德地图。首先我们从百度地图和高德地图的iOS版本迭代中,大致的了解一下共享单车进驻两个应用的时间节点。

  • 百度地图:6月13日Mobike、ofo入驻,7月24日,bluegogo入驻
  • 高德地图:7月1日,Mobike入驻,8月1日,ofo入驻

共享单车行业前三位的应用入驻了地图类排名前两位的应用,这样的行为,从产品的角度来讲,对于体量更大的地图应用来说,都会有哪些好处。我认为会有如下三个好处,每个之间互相联系,逐步深入。

一、用户的使用场景增多

随着共享单车入驻地图应用,用户的使用场景来看,从之前的查看路线、搜索周边设施,变得更丰富了,又多增了一条共享单车使用。完善了一个用户的使用场景,在旅游或者出差这种不熟悉周边地形的情况下,使用共享单车。

共享单车进驻百度地图(左)和高德地图(右)

这个功能的丰富我认为是比较完美的,之前共享单车的入口位置不一。共享单车的入口类型可以分为两大类,集成型:支付宝、微信、地图应用,自有型:各自的APP。

自有型的APP,需要分别下载APP,入口分散。在集成型的入口里面,我们分别的看一下各自的情况:

  • 支付宝里面,由于腾讯收购了Mobike,所以在支付宝里面,没有Mobike的入口,只有bluegogo、ofo的入口,虽然支付宝在北京地区支持七种单车的扫码,但是没有行业巨头的入口,还是显得有些单薄。
  • 微信小程序支持bluegogo、Mobike,可以在微信首页的扫一扫入口扫码,在微信上首页扫一扫ofo,第一步会跳转到ofo的公众号,在里面的服务中心才能扫码用车,在微信上大致上讲存在统一的入口。

用支付宝或者微信作为入口的场景,可能是以下的情况:我们处在自己熟悉的地理环境中,知道附近的路线,知道附近哪里的共享单车停放最多,所以我们走在路上,看见共享单车就可以扫码骑行,这时候,我们就会想起来自己平时最常用的两个APP,支付宝和微信,习惯性的打开这两个APP进行扫码,就可以使用单车了。

在地图应用中,ofo和Mobike都已经全面入驻,这两个占据市场份额绝大部分的共享单车应用,可以同在一个入口进入,满足了使用共享单车出行的用户,用一个入口扫码大部分单车的需求。用地图应用作为入口,就会是另外一种使用场景了,用户在一个不太熟悉的地区,可能是出差或者旅游,经常会打开地图,在这个情况下,如果有些骑行的需求,用户就可以直接在地图应用中,扫码使用共享单车。

二、完善地图类APP的用户画像

用户的出行行为,根据时间序列,可以分为三个阶段,起点、路程中、终点。之前地图用户的出行数据,都是基于三种出行方式的,驾车、公共交通、步行。这三种出行方式中,驾车及公共交通,主要解决的是出行行为的路程阶段,而步行行为,主要解决的是依附于起点及终点周边的用户出行行为。虽然现在的地图应用已经支持骑行模式,但是骑行模式应用范围还是限于骑行爱好者,骑行模式的受众人群不是很大。

驾车和公共交通,主要是用户在上下班及周末聚会使用的出行方式,对于上下班的情况,可以收集到用户的起止地点,通过用户的上班地点及住宅地点,对用户的从事的工作、收入等进行分类,建立起用户画像。同时收集大量的路况信息,逐步的完善路程推荐体系,甚至可以建立起实时交通监控,尽量减少用户的出行时间。

而步行的出行方式,主要是解决短途的出行,更多的应用在寻找工作时的就餐地点,或者是自己住宅区附近的餐饮娱乐场所,或者是旅行中的短途目的地搜索。由于现在共享单车的极大普及,用户的生活半径也随之变大了许多,在共享单车入驻之前,地图应用是无法拿到现在共享单车的数据的,在住宅区和工作地点的数据还仅限于用户的步行数据,这样的数据就少了实时性和价值性。接入了共享单车之后,更多的和步行的数据一起,完善用户在住宅区和工作地点的周围活动信息,这些数据能让地图应用知道,用户在自己平时工作生活的地方,最喜欢去哪些饭店,最喜欢去哪些商场,根据他们去的地点,进行更深层次的用户画像描述。

三、完成产品转型

根据trustdata的数据报告显示,地图应用用户在使用共享单车之后日均打开次数上升,用户粘性显著上升。

随着用户的打开次数增多,地图应用可以根据用户习惯的改变,完成自己的产品转型。之前分析过,地图应用最终都会从之前的工具型产品,逐步向O2O产品发展。目前地图应用已经有了O2O相关的模块产品,最主要就是改变用户习惯,收集用户的数据,进行精准的匹配推荐。

正如之前第二部分所写,共享单车的诞生,扩大了用户的生活半径,随着共享单车入驻地图应用,地图应用所能采集的数据范围也随之增大。APP可以通过数据更好的服务于O2O模块,用数据精准的发现用户在住宅区或者工作地点分别更喜欢哪类O2O服务,实现用数据驱动产品,使产品成功转型。

 

作者:Mitsuizq,微信公众号:Mitsuizq

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题图来自PEXELS,基于CC0协议

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  1. 这里有个勘误:写这篇文章的时候,ofo的小程序还没有诞生,所以用微信扫一扫ofo的二维码那块,还是之前的逻辑 😥

    来自北京 回复