巨匠電腦分享:Uber的大數據旅程沒有終點

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巨匠電腦分享,Uber的大數據旅程沒有終點
從您打開手機、啟動 Uber 的那一刻起,這個 app 背後龐大的系統就開始記錄你的資料,叫車的地點,司機前來接你花費的時間,整趟路程的行進距離、路徑與總時程,最終抵達的目的地。

如您一樣的千百萬名乘客,在近 300 座城市、每天平均百萬趟次、截至 2014 年 1.4 億趟次,累積起來的巨量資料,讓 Uber 成了一家名符其實的大數據公司。

服務的根基:配對、共乘、價格

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在 Uber 的工程團隊裡面,有 15 個人專職負責數據分析的工作。他們是你手機中精準計算「司機將於 5 分鐘之後抵達」的功臣,也是惡名昭彰的浮動定價操縱者,Uber 駕駛握有的熱點地圖,亦由這個團隊生成。

從使用者與駕駛蒐集到的資料,Uber 得以開發演算法分析供需關係,他們必須確保在各個區域中的每個時段,都有足夠的司機數量可以承接所有使用者的需求。在這個過程中,Uber 為雙方創造了價值:乘客能夠氣定神閒在幾分鐘之內搭上一台黑頭車,駕駛也不必在街頭亂繞碰運氣,app 在手,隨時會有生意上門。

另一方面,Uber 共乘服務 UberPool 雖然被許多國家嚴加管制,但 CEO Travis Kalanick 聲稱,這項共乘服務能在未來幾年,讓倫敦街道少掉 1/3 的車輛,解決惱人的交通堵塞問題。UberPool 能夠找到路線類似的幾名乘客,安排同一個司機順路接送。根據 Uber 部落格,推出 UberPool 的原因也是因為他們從數據中發現,在紐約有大量的使用者上車、下車的地點與時間其實都很相近,因此推出共乘服務是很自然而然的策略。

偶爾遇到耶誕夜、跨年、颳風下雨的日子,急著搭車參加派對或返家的時刻,打開 Uber 卻赫然發現價格漲了 4.5 倍,這也是大數據演算即時交通狀況與旅程時間,在叫車使用者突然暴增時,調漲價格吸引更多司機上街消化需求。

大數據非神話,別用它來使壞

不過,數據畢竟缺乏人性,開趴節慶要消費者多付點代價是合理的,然而過去就曾發生過紐約暴風雪、雪梨挾持人質等不幸事件,大批人們匆忙逃命之餘,Uber 價格照漲不誤,被罵得狗血淋頭,每每造成公關危機。

畢竟,大數據不是神話,它服務的終歸是人,還是有賴各部門協調適時按照各種不同情況反映。只是 Uber 這家公司一直以作風大膽著稱,雖然「自動化」帶來教訓,但 Uber 居然又自己挖坑給自己跳:毫不遮掩他們怎麼分析使用者的數據。

今年初 Uber 發表了一篇「榮耀之旅」的調查,文案寫著「我知道,我們不是你們生命中的唯一愛人,我們也知道,你們會在別的地方尋找愛情」——Uber 對使用者的數據進行過濾,專門挑選夜晚 10 點到凌晨 4 點,在 4-6 個鐘頭內連續叫車的使用者,記錄他們的上下車地點,繪製成「一夜情地圖」,引發軒然大波,Uber 隨即撤掉該篇部落格文章。

真正的金礦:把使用者數據賣給其他企業

縱使爭議多,仍不妨礙 Uber 擴張全球版圖的野心,當然,也不構成他們深度利用使用者數據的絆腳石。

用 Uber 用得很兇的富比士雜誌特約作者 Ron Hirson 描述,現在全世界只有四個人/公司掌握他每分每秒的行蹤,一個是他妻子,一個是 Siri 語音助理背後的蘋果公司,一個是美國老大哥國安局 NSA,另外一個就是 Uber 了。他住哪裡、於哪裡工作、在哪裡用餐、到哪裡旅行、所有他曾造訪的地點,全逃不過 Uber 的法眼。

「我不再只是一名乘客或旅人,而是一座大數據的金礦。」Ron Hirson 形容 Uber 將轉變為一家與 Google、Facebook、Visa 等企業,使用從你我身上挖掘出來的大量資訊打造新服務,並且把這些數據賣給其他公司,賺取營收。

最近 Uber 就和美國高級連鎖飯店集團喜達屋合作,使用者可以把自己的 Uber 帳戶與喜達屋會員帳戶聯繫起來,搭乘 Uber 的同時也可獲得喜達屋的積分,交換條件是把自己所有 Uber 的帳戶,包括姓名、email、搭乘 Uber 的所有行為與路線,完完整整交給喜達屋。於是,當作者飛往西雅圖出差,坐上 Uber 抵達一家「非喜達屋集團」旗下的飯店,他們就會同步收到通知,得知自己痛失一名客戶,下次就會搶先以贈送優惠等方式,殷殷期待 Uber 送來這位曾經錯過的客戶。

Uber 可以和航空公司、餐廳、夜店、酒吧等地展開類似的合作模式,讓合作公司可以「預知」你的行程,擄獲更多潛在客戶。使用者對 Uber 的重度依賴,也為 Uber 累積大量可貴的資料,它知道每座城市最受歡迎的餐廳與酒吧或玩樂地點,如果使用者也願意交出自己的私人資料換取優惠,這就表示 Uber 的「大數據」技術不只發揮在核心業務上,更能在營收上創造額外的巨大貢獻。

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文章與圖片出處: http://www.inside.com.tw/2015/07/17/uber-big-data

 

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