這邊計劃10億，那邊已經融資20億……融來的巨額資金無疑在第一時間讓媒體關注、業界乍舌，然而，然后呢?相信大部分人心中的答案是，坐等“燒錢”比拼的新一輪價格戰。筆者本人也曾被各種補貼優惠券所迷惑，可是當有一天在滴不到車的時候，我在想如果沒有了高額度優惠，我還會用嗎?如果短視的理解為“有補貼就有用戶”那如此循環何時是個盡頭?除了燒錢，專車公司還有可以拿出來細細聊一聊的談資么?“價格戰”背后，能否更有價值的邏輯在支撐。
滿足不同場景的多樣需求
易到用車對自身基于大數據、技術的優勢有著明確且堅定的認識。讓我慢慢找到了支撐這家公司穩定發展的核心邏輯所在。
與其他移動出行工具有著明顯的不同，易到用車提供的多種服務在界面上全面展現給用戶，包括接機/火車、送機/火車、半日租、日租、隨叫隨到、預約用車和瞬時訂車等。以預約用車這一服務為例，用戶可以選擇上車時間、上車及下車地點和車型，并且能夠得到較為準確的車費預估，車型和價格明細也十分清晰，便于對比和選擇。相比uber、滴滴等系統的直接派送，易到用車的派車方式為用戶自由選擇，所有響應車輛都呈獻給用戶，使其能夠直觀地看到車輛與司機的信息和評分，并根據這些信息下單預約。
易到用車充分對使用場景進行了分類，將時間場景和需求場景組合使用的自主權交給用戶自己。基于用戶習慣，它還可以提供更多個性化時間場景快捷方式，比如“去丈母娘家”、“去女朋友家”都可以自由設定成菜單路線，實現一鍵式叫車。在需求場景的維度，不同規格、不同價位的車輛能夠滿足不同的場合需求。這賦予了用戶更多自主性和選擇權，這種設計根本上還是來自于用戶的需求。“一開始用戶的基本需求就是從地點A到地點B，一旦這個基本點被滿足了，用戶會有更多的需求。”據易到用車CTO湯鵬所述，“以車型為例，比如有人希望更舒適的車型，有人希望和平時開的車一樣，甚至有人在買車之前也選擇一些個性化的車型來體驗……我們發現了用戶需求的多樣性，車型也會根據用戶的這些反饋變得越來越豐富。”
挖掘“在路上”的大數據
易到用車創辦之初，團隊最關心的問題有三個：誰是用戶?他們都在哪里?他們用易到做什么?湯鵬提到，過去租車經常遇到車已經被訂完的情況。通過大數據挖掘用戶的具體位置，就可以解決客戶的這類痛點。
易到用車采用了熱圖分析的方式。以北京市的周一早上為例(圖1)，易到可以清晰地在地圖上看到所有的訂單，訂單量可以通過顏色清楚地體現：紅色代表訂單出現多的地方，黃色代表稍弱，綠色代表更少，淡色是幾乎沒有訂單的地方。通過分析熱圖，易到用車能夠直觀地判斷：周一早上機場、國貿、中關村、五道口以及北京西站和金融街附近的需求很多。數據挖掘得到的四類典型熱點區域就可以解決用戶的具體位置問題。高頻次的用車區域是用戶經常出入的地點，也是易到的目標用戶最密集的地方，將車輛推廣覆蓋到這些地方，就可以增加目標用戶的轉化率。
圖1：北京市某一天的易到訂單熱圖
易到用車還建立了另外一套數據模型，通過挖掘一個月內用戶的行程數據，得到行程聚合圖(圖2)，這樣就能得到用戶使用頻繁的地點和重復行程等信息。比如在北京市，機場與CBD之間的行程最多，其次是機場和金融街之間。“通過這些數據的聚合，明確得知用戶通常在商務區和機場之間路程用車，系統的車輛調配算法就可以進行車輛的調配和安排。”湯鵬說，“另外，易到還會根據密集行程的分析結果，優化機場到CBD之間的價格和里程，進一步提高用戶轉化率。”
事實上，易到用車中的“接送機”等多個場景就是根據行程聚合的數據挖掘而開發的。大數據還幫助易到得到了更為準確的定價。“之前我們定義的機場產品里，用戶的套餐費用可能要100多元，包括兩個小時、50公里。”但通過數據聚合和挖掘發現，機場到國貿的大概距離是25~30公里，這段行程占了所有行程的70%，易到用車因此將接送機服務的價格降了下來。
在湯鵬看來，數據能夠基于實際的用戶行為、應用場景和需求推薦模型。比如在下雨天去國貿附近推廣，易到用車的“瞬時訂車”有了大幅提高，這種符合用戶需求的匹配模型才能不讓用戶反感。
對于經常預定用車的用戶，易到會將用戶打上不同的標簽，進行每天的趨勢分析。如果用戶一段時間沒有使用，就會進行一定的引導。此外，易到還十分重視線下數據分析——通過引入實時交通狀況以及司機過去的行車軌跡，會向司機推薦最適合接的訂單和最適合服務的地點。
圖2：聚合圖顯示北京市某一個月的易到車輛行程
算法不是一切
僅從算法上優化和提升用戶滿意度是遠遠不夠的，讓用戶真正選擇和參與才是關鍵。
如果將其他專車服務總結為高效、直接地為用戶對接車輛，并保證標準化的乘車體驗，易到用車則是更將個性化的用戶需求擺在第一位。
有一段時間，易到用車曾十分依賴算法，試圖根據距離、價格和司機服務指數為用戶派去最合適的車輛。但創始人周航后來發現，僅從算法上優化和提升用戶滿意度是遠遠不夠的，要讓用戶真正的選擇和參與到整個乘車體驗中。為此，易到用車重新制定了規則，將選擇權交給了用戶。“對我們來說，易到是一個marketplace(市集)，用戶和司機在上面都是平等的。”湯鵬說，“如果司機覺得用戶的行程符合自己的計劃，可以選擇為他提供服務;如果用戶覺得車輛好，司機的評價或者標簽好，才會選擇這輛車。”
易到想做的不僅僅是“有用”，產品和服務應該像人一樣，“有趣”才能打動人、留住人，人與人之間的溝通交流必不可少。湯鵬表示，與其去擔心司機和乘客繞過平臺去“跳單”，倒不如將買賣雙方公開、透明的交流做好，就如同淘寶的阿里旺旺方便了買家與賣家一樣。因此，在用戶和接單司機之間，易到用車增加了一個環節，使雙方可以通過平臺用語言或者文字溝通，免去了打電話確認的步驟。
不僅如此，易到用車還設計了其他機制讓用戶與司機之間產生關聯：用戶在使用了某一次服務之后，可以將這位司機納入到自己的收藏中。“我們希望用戶不僅有自己的專車，還要有自己的車隊。”
周航的一句話也許能夠點明易到用車在理念上的最大不同：“有了大數據以后，我們越來越相信機器會比人做出更理性更合理的判斷。但是我認為，盡管如此，我們未來在商業模式設計中都需要考慮一點——把最終的決定權交給人。”
為司機貼上個性化標簽
將監督權交給用戶，讓人們為司機貼上個性化標簽，引導司機提供更好的服務。
如何確保司機提供優質的服務質量和服務標準，為此，易到用車從線下和線上兩方面解決這個問題。
在線下，易到用車會在車輛入網前進行一系列完整的培訓和考核，讓司機在服務質量和行為方面保證標準操作程序，還會有專門的驗車專員陪伴司機行駛一段旅程，以便把握服務質量。同時，公司實行“神秘客戶”等抽檢環節，讓專員以隱蔽身份對車輛和司機進行監督。
在線上，易到用車將監督權交給了用戶。易到用車在點評部分是個性化的：用戶可以在乘車體驗結束后，為司機貼上正面或者負面評價的標簽，比如“車內整潔”、“不準時”等等，其他用戶在使用前也會看到這些標簽。“一個司機如果有50個‘準時到達’的標簽，或者30個‘不認路’的標簽，大家肯定對他有一個直觀的印象和認識。”通過這種方式來引導司機提供更好的服務。
“我們一開始是希望開發一個司機的接單工具，但逐漸發現司機不僅是希望接單，還希望用它來推廣自己。”湯鵬介紹，“司機可以在我們的應用上得到一些指導，以便得到更多的訂單。比如設置自己的家庭地址，我們就會判斷幾點從家出發可以接到附近的乘客;或者完成一單、沒有事情的時候，我們會告訴他附近哪一帶是熱點，推薦他去那邊。”
在他看來，易到用車已經具備了隨需而至(MobilityOnDemand)的服務屬性。自2014年易到用車與沃爾沃合作建立“YcarLab汽車共享實驗室”，到隨后推出的移動“美甲專車”、百威金樽愛的代價，以及今年推出的早餐專車、單讀車等等。易到正在讓服務更加多樣化、有趣，且美好。
理念上的本質差異，讓易到用車采用了截然不同的產品邏輯和服務方式。在周航心中，易到絕不會是一個標準化的產品，而是具備更多個性化元素和情感聯系的“用車社區”。
