中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

最近，看了不少共享單車方面的文章，其中有不少是探討如何改善用戶體驗、提高共享單車供求匹配度和單車適用頻次的。無論是文章本身，還是大家的評論，都讓本人受益匪淺，以下是個人總結的一點資料，歡迎吐槽。

• 用戶痛點：想用車的時候隨時都有車可用；
• 企業痛點：提高每臺單車的日均適用頻次（企業需求）。

兩者矛盾體現為：用戶想用車，附近卻無車可用或有車卻用不了。而企業呢？一方面，用戶有用車需求，卻無法及時響應；另一方面，在其他區域，有大量的單車處于暫時閑置狀態。這個需求其實是供與求在時間上、空間上相匹配的問題。匹配度越高，問題解決的就越好，匹配成本越低，效益就越好。

為了便于理解，先引入一個需求場景的例子，如下：

以深圳為例，年輕的上班族居多，也是共享單車的主要用戶群體。早上大部分單車都停留在地鐵口，公司上班時間一般是8:30或9:00，而在8:00 ~ 8:30之間的第一波上班族，把單車都騎到公司樓下了。結果8:30 ~ 9:00很少有從寫字樓往地鐵口騎車的，這期間出地鐵的人，就無車可用，大量的單車停留在寫字樓下，一直到下班，利用率極低。

那該怎么解決此類需求呢？很明顯這屬于大數據范疇了，通過大數據來實現是最理想的。此外，尚需引入風控思想，二者結合可達到意向不到的效果。另外，還需調整并新增功能，以摩拜單車為例，調整和新增的功能主要有：臨時用車、預約用車、用車需求、接單。

• 臨時用車：指的是普通用戶，直接通過掃二維碼用車的情況，此功能無需調整。
• 預約用車：指的是普通用戶，通過摩拜APP提前預約用車的情況，預約生效時間為：距離預約時間5分鐘至30分鐘內的一個時間段。預約的不是某一輛具體的單車，而是指定區域內的騎車服務，補充說明見后文。
• 用車需求：當用戶預約用車時，發現附近可用車輛有限，為了一會能順利用車，可以發布一個用車需求，讓其他用戶通過接單，來滿足自己的用車需求。用車需求與預約用車相比，在用車權利上是相同的，但失效條件略微不同。另外，在特定條件下，預約用車會自動轉變成用車需求，詳細說明見后文。
• 接單：當有用車需求產生時，用戶就可以接單，將單車在有效時間內送至指定區域。用戶發布的用車需求或由預約用車轉變成的用車需求，都是屬于某一具體區域的。如你想接單，通過騎車去到某個地方，你只需輸入目的地，系統就會自動匹配并顯示，由當前位置至目的地的幾條主要騎行參考路線，以及接單方案，如圖1所示：

圖 1

當然，你也可以從當前位置直接騎車去到目的地，中途不換車。接單功能跟預約用車類似，接單也是不綁定具體的用車需求，而是指定區域內的任意用車需求。由圖1可知，接單流程大致為：選定接單區域（可多個）→啟動接單任務→將單車送至指定區域→結束接單任務（鎖車后，系統默認匹配離失效時間最近的用車需求、或用戶指定完成某一接單任務，個人傾向前者）

為了進一步闡釋臨時用車、預約用車、用車需求、接單之間的關系，請看圖2和下方注釋：

圖 2

• 如圖2所示，若甲直接掃碼用車則屬于臨時用車的范疇；
• 在圖2中，甲位于區域五，如出門前預約了區域四的單車，預約時間內騎的也是區域四中的單車，則屬于預約用車；若實際騎的是其它區域的單車或不在預約時間內用車均屬于臨時用車；
• 如甲在區域一中發布了用車需求，乙接單了，并在有效時間內，將車送至指定定點（區域一），則乙順利完成接單任務。否則，視為接單失敗。

通過眾包接單的形式就很好的利用了大數據的特性，當然也有些朋友指出，可通過后臺大數據分析，在適當的時候安排車輛進行調度。其實，在成本可控范圍內，安排專車調度也是不錯的選項。

下面結合大數據和風控來詳細介紹下，如何在保證預約用戶用車的同時，又不影響普通用戶臨時用車，還可提高單車的適用頻次。

首先，必須明確一點，用車需遵行的基本原則是：先到先用，這里指的是具體的人，誰最先掃碼，誰優先使用該單車。

為了更方便的說明問題，把右圖中的單車標記為不同顏色，以便于區分。以區域五為例，在區域五（直徑100m的正方形）中，藍顏色的單車，表示停放于該區域內的單車，數量為A；綠顏色的單車，表示區域五之外，到區域五中心半徑為250m范圍內，用戶接單后騎行中、且目的地是區域五的單車，數量為B；紅色表示距離區域五中心，半徑250m范圍內，騎行中的單車（這部分單車目的地是隨機的），數量為C。若區域五中預約用車數為M，令Q = (A+B+uC)/M,（其中u是比例系數），P = A/M。如取Q = 0.6，P = 0.4為鎖定預約用車閥值，則表示，當Q > 0.6且P>0.4時，臨時用戶與預約用戶，均遵循先到先用車的原則；當Q <= 0.6或P <= 0.4時，區域五中的單車將被鎖定，此時需優先滿足預約用戶的用車需求，先到先用車的原則就暫時只適用于預約用戶了。

例如：圖2中的甲預約了15分鐘內區域五中的單車，那么如果當滿足條件Q <= 0.6或P <= 0.4時，臨時用戶無法使用區域五中的單車，只有跟甲一樣的預約用車用戶才能使用單車，且預約用車用戶之間遵行先到先用車的原則，只要先到，就可以使用其中的任何一輛單車。當條件被破壞后，則先到先用車的原則同時適用于預約用車用戶和臨時用車的普通用戶。

上面已經包含了風控的思想，其中有很多風控點，如：區域的大小、預約用車時段、上圖中的圓半徑、以及P、Q、u等參數。如果想把風控做的更精細些，還需考慮其他因素，如：天氣、行業競爭、歷史影響（使用周期的問題，個人認為以周為單位比較合適）等。

預約用車與用車需求之間的關系：

1. 當P <= 0.6時，新產生的預約用車會自動轉變成用車需求數據。如前文所述：預約用車與用車需求在用車方面，權限是一樣的，但失效條件，略微不同。當用戶在預約時間段內，使用了預約區域中的單車，預約用車即可失效；或在預約時間內，用戶未使用預約區域中的單車，則預約時間結束后，預約用車即失效。
2. 針對某一區域的用車需求，當P > 0.6時，在指定時間內，有用戶完成接單任務的，用車需求即刻失效；若在指定時間內，無用戶完成接單任務的，指定時間一過，則用車需求失效。
3. 當P <= 0.6時，若無用戶完成接單任務，用車需求將保留至次日凌晨2:00后自動失效。值得注意的是：用車需求的失效與否，與發布用車需求的人，是否在指定時間內，使用發布區域內的單車無關。

可根據長期的實際運行效果和收集的數據，不斷完善和調整風控規則與參數，使風控效果趨于完美。另外，若用戶量有明顯增長，也需考慮適當加大單車投入量，以保證用戶用車的基本需求。

需要特別說明的一點是：為了更好的引導用戶使用上述功能，達到通過眾包、大數據、風控等手段來實現共享單車在供求關系上的高度匹配，從而解決用戶用車難、有車不可用，單車適用頻次低等問題?？梢赃m當、合理的引入獎勵（物質和精神上的都行）措施和社交元素，如：發布用車需求，可9折用車，接單可享受5折用車，鼓勵大家綠色出行，用戶量積累到一定量，可創建騎行日（如摩拜騎行日，可多個，如春、夏、秋、冬），并設置騎行日大獎（適當的設置一些獲獎門檻，以達到長期互動，維持用戶熱度的效果）、形成騎行社區和社交圈等。當然，如何把握好獎勵力度、實現激勵用戶的目標，并保證企業收益，也離不開大數據和風控的思想，此文就不在做深入的探討。

聲明：本文受益于《思考 | 站在產品的角度，如何提升摩拜的單車使用頻率》一文，感謝文章作者Mr Tang 和評論區的各位吐槽大神。

本文由 @阿良?原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。