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创新大数据应用 车托帮带你“更爽”到达

2014-11-18 10:18:53 来源:网上车市   原创      编辑:马超   

【网上车市 天津站讯】“作为一款软件,仅仅能带车主到那儿是远远不够的,好软件能带车主‘更爽’到那儿”,车托帮车载事业部总经理关恒在SCAN  CHINA2014 (第21届国际自动识别及物联网技术展览会)创新大数据应用研讨会上这样说,“何谓‘更爽’到达?我们认为是让导航的提示更贴合车主需求,让车主出行途中更为省心便利。”

车托帮车载事业部总经理关恒

关恒认为,只有方向指引的导航功能就太单一了,车主需要的不单是方向指引,还要掌握路况的细节,哪条路更好走,哪条路更畅通。车主移动社区手机应用“车托帮”,专注于路况数据采集和服务,整合传统路况数据采集手段和车主用户UGC上报的路况数据。几个月前,车托帮发布了北京拥堵路段排行,在北京,东三环月度拥堵总时长已达534小时。车托帮后台系统能通过对大数据的分析,向车主用户提供高效率行车路线提示方案,推送给车主的导航提示,常常包括实时事故路段、积水路段等数据信息,尽可能帮车主规避拥堵。关恒总经理参加的这届展会,其对媒体公开的主题正是创新大数据应用。

随着智能手机普及,越来越多的用户使用手机APP为日常开车出行导航,车主对APP导航功能的需求,也已不再停留于“到达”这一基本层面。车托帮缘何可以帮车主“更爽”到达?研讨会上关恒总经理对同行专家做出了分享。

合作资源丰富

车托帮的交通路况信息数据源,来自于传统地图数据生产商和传统交通信息生产商,但经过大数据分析运算,车托帮系统产出的数据质量和实用性,却大大高于传统数据生产商。由于地图数据生产商本身作业模式的局限,信息更新周期很慢,快一些的图商也只是做到一年四次更新。传统图商对道路属性信息的产出充满单一性,信息中往往只能包含道路等级、类型的描述,和对道路最高速度的描述。而传统交通信息生产商,一般使用浮动车作为数据源,并通过后台实时加工运算浮动车获取的数据。浮动车采集的数据源质量,受限于采购成本及由于成本原因带来的数据密度限制,这样的数据大多只能体现道路的拥堵状态信息。对于车主用户关心的道路速度及速度准确度,交通数据生产商的数据就显得滞后,和用户需求的匹配度低。

众包模式和更优算法

一方面拥有强劲的数据源合作资源,另一方面,车托帮还运用UGC和Crowd sourcing的社会化众包创新模式来收集路况信息。综合这些资源,车托帮的数据精度更高,算法更优。APP较之于web、Q群、论坛,更为便捷的特性就是一对一、一对多、多对多交互。在这个千万量级用户规模的手机APP里,千万“帮车”车主互帮互助,传统线下的口口相传,创新地升级为手机客户端里。每天,数十万计的UGC数据在这里由车主自发发出,服务于大家。车托帮利用统计聚类的机器学习算法,基于车友数据上传轨迹,分析动态中出行的优先选择路径,从而得出最终的建议出行方案供用户选择使用。而仅有功能还不够,让更多用户愿意使用功能更为关键。在车托帮应用中,用户可以发现丰富的社交和游戏元素,如何吸引用户留存和激发用户活跃,核心点还是把握用户关心的话题,深挖细分需求。

关恒总经理概括说,车托帮模式是将传统企业 “以数据为中心”的思路稍作转换,升级为移动互联网企业普遍重视的“以用户为中心”思想,从而改变了传统导航应用的“工具”属性,运用社交元素来提升产品黏度和实用性。

研讨会上,从业专家还就大数据与物联网、数据采集、大数据的未来发展趋势及产业发展机会等多个话题开展讨论和交换看法。

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