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網(wǎng)約車運(yùn)力平臺精細(xì)化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)價值思考

Sean

2021-01-13

1 評論 9502 瀏覽 85 收藏

15 分鐘

編輯導(dǎo)語：去年年初，一場始料未及的疫情給各行各業(yè)帶來了不小的影響。隨后各地“復(fù)工潮”陸續(xù)展開，憑借著安全優(yōu)勢的網(wǎng)約車行業(yè)迎來了爆發(fā)式的反彈增長，搶占公共交通的市場份額。不少平臺更是制定了精細(xì)化運(yùn)營的策略，本文作者就對其數(shù)據(jù)價值進(jìn)行了思考。

1. 前言

本文建立在網(wǎng)約車聚合業(yè)務(wù)下，運(yùn)力平臺的精細(xì)化運(yùn)營階段的基礎(chǔ)上，思考數(shù)據(jù)支撐/數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價值和可落地的切入點(diǎn)。

2. 精細(xì)化業(yè)務(wù)方向拆解

基于啟動階段的業(yè)務(wù)經(jīng)驗，業(yè)務(wù)在早期可以通過快速開城擴(kuò)張，得到體量的快速增長，但當(dāng)達(dá)到一定量級后，體驗和安全會成為制約增長的重要因素。

本文通過“運(yùn)力”、“行程”兩項業(yè)務(wù)實(shí)體，基于以下理解對業(yè)務(wù)方向進(jìn)行拆解：體驗與安全作為基石，支撐業(yè)務(wù)體量穩(wěn)步增長。

2.1 安全

2.1.1 運(yùn)力安全

準(zhǔn)入風(fēng)控：司機(jī)準(zhǔn)入作為網(wǎng)約車業(yè)務(wù)的起點(diǎn)，在業(yè)務(wù)擴(kuò)張過程中是第一道風(fēng)險點(diǎn)，且司機(jī)群體客觀上存在不穩(wěn)定的特殊性；
健康管控：司機(jī)在工作過程中，存在疲勞駕駛等不安全因素，且在疫情期間司機(jī)的健康問題勢必會收到監(jiān)管部門、社會輿論的高度關(guān)注。

2.1.2 行程安全

事前預(yù)警：行程安全的核心工作方向，勢必在于如何有效避免發(fā)生安全事件；
事中告警：一旦發(fā)生安全事件，或發(fā)生了安全風(fēng)險，平臺第一時間需要獲取到風(fēng)險告警，才能有后續(xù)的響應(yīng)操作；
事后響應(yīng)：安全事件發(fā)生后，平臺通過輔助公安、安撫受害者、回應(yīng)輿情的方式，將事件影響降到最低。

2.2 體驗

2.2.1 運(yùn)力服務(wù)質(zhì)量

違規(guī)行為管控：平臺對于司機(jī)刷單、惡意繞路、辱罵乘客等有損乘客、平臺利益的行為，必須具備結(jié)構(gòu)化、流程化的管控抓手；
標(biāo)準(zhǔn)化流程管控：在非專車業(yè)務(wù)中，司機(jī)服務(wù)流程相對寬松，但仍需有框架性的約束，如上車提醒系安全帶，下車提醒注意車輛。

2.2.2 行程質(zhì)量

行前高效接駕：派單的質(zhì)量是重要的體驗要素，一次滿足用戶預(yù)期的派單是良好的體驗開端；
行中路線合理：行程當(dāng)前為司機(jī)規(guī)劃的路線，既需要滿足客觀條件，更要符合司乘預(yù)期，一次糟糕的路徑規(guī)劃極有可能造成一次客訴；
行后客訴響應(yīng)：一旦發(fā)生客訴糾紛，需保證司乘向平臺反饋的路徑暢通，且平臺的響應(yīng)措施及時到位。

2.3 增長

2.3.1 運(yùn)力規(guī)模

司機(jī)拉新：公海司機(jī)是業(yè)務(wù)的主力軍，其規(guī)模的增長速度決定了在城市內(nèi)的司機(jī)群體影響力和業(yè)務(wù)擴(kuò)張的速度；
司機(jī)留存：司機(jī)入駐平臺后，部分司機(jī)可能會在完成新人獎后流失，平臺需要通過定向的產(chǎn)品、運(yùn)營策略，加強(qiáng)新司機(jī)的留存比例；
司機(jī)促活：平臺大部分司機(jī)為第二平臺司機(jī)，平臺的關(guān)鍵工作在于促進(jìn)各層級司機(jī)的躍遷，加強(qiáng)司機(jī)對平臺的黏性。

2.3.2 交易效率

雙邊匹配效率：網(wǎng)約車交易的核心在于平衡供需，背后是如何將運(yùn)力資源，乘客需求各自發(fā)揮最大價值，從而提升平臺收益。

3. 數(shù)據(jù)支撐/運(yùn)營的切入點(diǎn)

3.1 驅(qū)動業(yè)務(wù)/產(chǎn)品優(yōu)先級的定義

上文通過MECE的方式，將精細(xì)化運(yùn)營進(jìn)行了二維的拆解。

雖已經(jīng)定義了「體驗與安全作為基石，支撐業(yè)務(wù)體量穩(wěn)步增長」的大前提，但在細(xì)分領(lǐng)域仍很難快速且科學(xué)定義每個子項的優(yōu)先級；而在研發(fā)資源、時間資源有限的背景下，科學(xué)地定義各子項優(yōu)先級便是第一個事項，亦是數(shù)據(jù)支撐的第一個切入點(diǎn)。

在0-1階段這個問題很好回答，因為大多是阻滯性，可以主觀定性分析的業(yè)務(wù)問題。而當(dāng)進(jìn)入1-N階段，我們需要通過一些可以量化的手段，通過客觀定量的方式，表述業(yè)務(wù)問題所造成的影響。

下文我們簡單的進(jìn)行一次實(shí)踐：在「提升司乘行程體驗」的課題中，行前高效接駕、行中路線合理、行后快速響應(yīng)客訴，這三個子項，如何佐證其各自的業(yè)務(wù)優(yōu)先級？（或者如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)部門確定優(yōu)先級？）

3.1.1 從目標(biāo)指標(biāo)出發(fā)，判斷價值權(quán)重

此處我們假設(shè)「提升行程體驗」課題的核心指標(biāo)是：體驗類CPO（每筆訂單的體驗類進(jìn)線投訴率）；輿情類投訴率。拉取近30天體驗類的司乘進(jìn)線，通過通話標(biāo)題進(jìn)行分類計數(shù)：

行前體驗投訴，如派單太遠(yuǎn)；
行中體驗投訴，如司機(jī)導(dǎo)航繞路；
行后體驗投訴，司乘重復(fù)進(jìn)線反饋問題未解決。

通過此類方式計算行前、行中、行后三個子項，分別對體驗CPO造成的影響，得出各自的權(quán)重。通過同樣的分類計數(shù)方式，拉取近30日的輿情類工單并計數(shù)，拿到三個子項在輿情類投訴率這一指標(biāo)下各自的權(quán)重。

假設(shè)我們判斷體驗類CPO下的權(quán)重為，行前：行中：行后 = 5：4：1，輿情類投訴率下的權(quán)重為，行前：行中：行后 = 1：2：7。而體驗類CPO和輿情投訴率兩項指標(biāo)，在「提升行程體驗」這一課題下的權(quán)重為8：2，則最終的價值權(quán)重為：行前：行中：行后 = 4.2 : 3.6 : 2.2。

3.1.2 對比邊際效益，得出最終結(jié)論

完成上述步驟后，我們已經(jīng)可以初步判斷三個子項各自的業(yè)務(wù)影響程度，接下來需要通過計算邊際效益，做出優(yōu)先級的決策：假設(shè)通過產(chǎn)研各部門的綜合評估，行前、行中、行后各自的產(chǎn)品方案成本為：行前90人日，行中70人日；行后30人日。

此時我們便可以通過三個子項各自的價值權(quán)重、開發(fā)成本，粗略的評估各自的邊際效益（價值/成本），從而得出優(yōu)先級的結(jié)論：行后快速響應(yīng) > 行中路線合理 > 行前高效接駕。

3.2 驅(qū)動策略設(shè)計與量化管控

上文我們已通過數(shù)據(jù)完成了業(yè)務(wù)/產(chǎn)品優(yōu)先級的定義，接下來的工作便是：如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動精細(xì)化的產(chǎn)品策略、運(yùn)營策略進(jìn)行落地和監(jiān)控。

3.2.1 如何驅(qū)動策略的定義與設(shè)計

抽象所有的產(chǎn)品/運(yùn)營策略，可以得到下面的公式：精細(xì)化產(chǎn)品/運(yùn)營策略 = 最佳的人群 + 最佳的手段。

3.2.1.1 圈選最佳的人群

在接入聚合平臺的網(wǎng)約車業(yè)務(wù)內(nèi)，司機(jī)是最主要的用戶人群。我們通過以下的方式，利用數(shù)據(jù)資源將司機(jī)的各類特征進(jìn)行量化，從而實(shí)現(xiàn)圈選。

司機(jī)靜態(tài)標(biāo)簽：如司機(jī)的城市屬性、性別屬性、年齡屬性，這些內(nèi)容在司機(jī)注冊完成后，就已經(jīng)確定不會變動；
司機(jī)動態(tài)標(biāo)簽。

司機(jī)考核指標(biāo)：我們在衡量一個司機(jī)對平臺的忠實(shí)度、貢獻(xiàn)度時，通常使用出車時長、完單數(shù)這兩項司機(jī)維度的考核指標(biāo)。

例如：我們在圈選「全職司機(jī)」時，條件可以為「近7日日均出車時長>6小時，且日均完單數(shù)>10單」。在進(jìn)行運(yùn)力增長（如沉睡司機(jī)激活、維系全職司機(jī)等）策略時，是最常用的圈選場景。

司機(jī)端App：App采集的司機(jī)行為日志，也可用作司機(jī)的動態(tài)標(biāo)簽。如「主動撥打乘客電話」、「習(xí)慣使用外置導(dǎo)航」等，司機(jī)端產(chǎn)品經(jīng)理如需要對用戶的操作路徑進(jìn)行可視化洞察，進(jìn)而定義產(chǎn)品灰度實(shí)驗時，這些都是實(shí)用的能力。

司機(jī)行動軌跡：在進(jìn)行安全策略時，司機(jī)的行為軌跡是非常關(guān)鍵的人群圈選能力，例如在進(jìn)行疫情防控的場景下，我們可以快速通過軌跡標(biāo)簽，圈選出風(fēng)險司機(jī)。

3.2.1.2 執(zhí)行最佳的手段

目前的運(yùn)營場景下，運(yùn)營同學(xué)選擇策略手段通常是基于個人的運(yùn)營經(jīng)驗，強(qiáng)依賴于運(yùn)營人員的主觀因素。

將上述的運(yùn)營場景，通過業(yè)務(wù)用例推導(dǎo)系統(tǒng)用例：數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以為運(yùn)營人員提供運(yùn)營手段的推薦，也可以定義為「基于歷史數(shù)據(jù)的策略效果和成本預(yù)測」。

此處以最日常的B端（司機(jī)）現(xiàn)金補(bǔ)貼策略為例：運(yùn)營定義活動：杭州當(dāng)日新注冊司機(jī)3天周期沖單獎，5單獎勵10元，10單獎勵30元，20單獎勵50元，本次活動的核心指標(biāo)是「新注冊司機(jī)次日留存率」：

成本預(yù)測：通過拉取本策略圈選人群（新注冊司機(jī)）在過去命中的人數(shù)，預(yù)測明日的新注冊司機(jī)數(shù)。輔以過去新注冊司機(jī)的完單情況（5單人數(shù)、10單人數(shù)、20單人數(shù)），計算得到本次活動的成本置信區(qū)間；
效果預(yù)測：選取N組歷史數(shù)據(jù)中，施加外部策略情況下的數(shù)據(jù)，計算每一組的數(shù)據(jù)的「新注冊司機(jī)次日留存率」以及每個策略的實(shí)際成本，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算ROI的中位數(shù)，基于此中位數(shù)以及上文中預(yù)測的成本置信區(qū)間，即可獲得本次策略的效果置信區(qū)間。

3.2.2 如何有效地對策略進(jìn)行量化管控

策略結(jié)束后，運(yùn)營同學(xué)需要對本次策略進(jìn)行ROI的量化評價。策略的成本是否在可接受的范圍內(nèi)，帶來的收益是否符合了預(yù)期。此處為科學(xué)地量化ROI，此處引入「合成控制法」模型進(jìn)行計算。

合成控制法的思路是反事實(shí)框架，即「如果沒有施加此策略，會有怎樣的結(jié)果，并與實(shí)際施加策略后的結(jié)果進(jìn)行對比」。

4. 產(chǎn)品層面的落地方案

4.1 標(biāo)簽萃取平臺

自定義司機(jī)靜態(tài)/動態(tài)、訂單標(biāo)簽：

基礎(chǔ)標(biāo)簽：支持用戶通過字段屬性，直接定義標(biāo)簽（如 `司機(jī)來源` ，`城市`，`司機(jī)類型`）；
復(fù)合標(biāo)簽：支持用戶通過可視化建模的方式，萃取出復(fù)雜性、個性化較強(qiáng)的標(biāo)簽（如`最近出車時間` >= 昨日0點(diǎn) 且 `城市` = 杭州市）。