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如果我是产品经理,我会如何设计智能找停车场APP?

最近看了XX停车的一些信息,同时也看了一个以色列公司做智能找停车场新思路的一些介绍,分析了一下,与各位产品经理分享(如有雷同,请见谅)

如果我是产品经理,我会如何设计智能找停车场APP?

智能停车原来以为不难做,但仔细想想,有几点确实是挺有挑战的

  • 实时性要求高:车要是到了目的地,发现你的信息不准确,几次过来估计就不用了。
  • 停车场并没有强烈意愿主动提供信息:现在大城市的停车场,应该不需要大力宣传,车多&停车场少才是真正的痛点。
  • 商业模式是什么?这个也许我想错了,但有多少人愿意花钱买停车场信息?

不提商业模式了(但如果有大拿愿意帮着分析分析,绝对欢迎),基于这样的前提下,如果你是一个产品经理,你会怎么办呢?

说说我根据网上的信息,总结的一点思路吧:智能停车场信息提供目前主要有两种思路来做

  • 实时信息为主,智能预测为辅
  • 智能预测+众筹为主,实时信息为辅

下面一个一个介绍一下我的思路:

实时信息为主,智能预测为辅

XX停车应该是这种思路下的一个设计方式,以下几个方式可以提供实时信息

  • 与停车场合作,使用平台统一提供的停车场管理系统,这样管理系统在帮助停车场的同时,也能提供平台需要的信息。
  • 在停车场内安装一些传感设备,这样,不用侵入停车场管理系统,也能得到当前停车场的信息。
  • 和停车场管理人员(或参与管理人员)合作,人为获取信息,比如和停车场安保人员合作
    (这里提一句话,原来一个产品大拿告诉我的:“做产品,别光想着用技术解决所有问题,有可能技术之外的方式更简单”)。

当然,光有实时信息也不行,因为开车的人离的可能远,查到有车位和开到有车位,不是一回事。这种情况下,就需要智能预测的辅助了。

同时,智能预测应该有两方面的内容

  • 停车位信息是实时的,但车离的比较远,预测车到后停车场的情况。虽然有的APP提供线上预定的功能,这样用户可以提前预定车位,这样车到后,车位是有了的,但这种情况需要与停车场系统集成,不是每个都能支持。
  • 停车位信息是非实时的,这时候预测的范围就更广了,需要预测当前停车场内车辆情况,同时还要加上车开到后可能的情况。

接触了XX停车后,感觉他们在能支持实时停车位信息的情景下做的不错,但在预测这事儿上,感觉没有发挥技术提高生产力的优势,比如我一个朋友家周围的情况

如果我是产品经理,我会如何设计智能找停车场APP?

如果我是产品经理,我会如何设计智能找停车场APP?

其实这周围停车场有不少,而且,停车位在不同时候的情况紧张程度,相对固定,但APP上,没有体现这么多;同时,当前停车位情况和价格,也明显也不对。对于一个需要停车位APP的人来说,如果在这地方没有帮到他,或信息错误,那用户就可能放弃它。

其实从技术的角度来说,这事应该也可以实现,比如,对一个停车场来说,能够影响它的停车位紧张程度的,应该有如下信息:(只是举例)

  • 城市的基本情况,车辆饱和程度。。。
  • 目前周围的traffic情况怎么样?一般比较堵车的地方,停车场都是满的
  • 今天某个时段的Traffic情况怎么样?一段上午比较堵车时,停车场是满的。。。
  • 周围有商场吗?商场大概的开门时间和人流量?
  • 周围有居民区吗?大概的人口数量。
  • 周围有景点吗?一般景点周围在节假日,都会紧张。
  • 天气情况如何?比如下大雨的天气,有的停车场就可能会车少。

……

有点像是个“地点画像”吧,通过这些信息的综合评价和持续学习,对于一般情况下的预测,效果应该还可以的。(这里面需要涉及大数据、地图数据及机器学习的综合应用内容,略过了)

可以看到,实时+预测的模式,有一定的优势,就是信息准确;但劣势也明显,就是成本高,同时需要相当多的时间、数据和历史信息来优化提高引擎的预测能力。

预测+众筹为主,实时为辅

这种方式没看到国内有没有公司在做,但我知道国外有公司开始在做了,以色列一家公司宣称自己的算法,不需要任何历史数据的支持

像上面一样,我也来“猜一猜”这样的产品应该如何设计吧

预测上面提到了,这部分我觉得就算是不需要历史数据的支持,但是“地理画像”这部分也应该跑不掉。

重点说说众筹,要是设计一款产品,想让用户真的自愿来提供信息,个人觉得有这样几种方法

  • 有奖励。
  • 产品对自己有用。
  • 不经意间就信息众筹了。

个人觉得第三种可能可行性更高些(第一种费用高,第二种对一部分人来说,没有实时信息的支撑,不好做)

对第三种,下面的思路可供参考

  • 用户打开APP,想找一个停车场,输入目的地后,显示周围的停车场。
  • 系统推荐一个停车场,这时候,系统没有实时信息,所以根据“地理画像”,选择一个停车场推荐(这时候,根据情况可以选择我们希望“众筹”的停车场)。
  • 如果用户顺利停车进去,说明停车场我们的预测是正确的,可以让用户帮助提供一些当前停车场的简单信息(比如是不是推荐其它人停入。。。)
  • 如果没有停车进去,说明这个停车场已满(系统可以把这个信息,用于下一次用户访问)。提示用户,可以选择下一个停车场,同时,使用系统推荐的导航路径时,路径的规划中,不再是最短路径,而是尽量选择途径停车场比较多的路径,这样,提示用户可以在开车的过程中,进行选择。
  • 如果用户停进停车场了,可以帮用户进行计时计费(如果没开通的情况下),这样,停车场的费用情况信息,也可以收集上来。

按以上的设计的话,以下几个场景,不同的情况下,会有不同的帮助:

  • 场景一:想要去的停车场,没有任何信息。上面的情况,部分的解决了这些问题,而且,如果“地理画像”做的好的话,准确度应该能在50%以上。
  • 场景二:想要去的停车场,没有实时信息,但有“众筹”信息。上面的情况,如果加上一个比较准确的输入,准确度应该会在7、80%以上了。
  • 场景三:想要去的停车场,有实时信息。这种情况下,准确度会很高,同时,周围的停车场信息,也可以通过用户的信息得到,一举两得。

这种设计的优势很明显,前期不需要历史数据和大的硬件成本投入,易于推广;但劣势也很明显,就是需要你有能力来控制导航,控制POI搜索等等,需要较强的技术背景。

这样,一个用户的服务过程中,用户得到了方便,我们也得到了想要的一些信息。

当然,以上的设计,只是凭借个人的经验,猜测的,如果不对,请大家指正。

再说说如何快速的获取更多的停车场信息呢?路推的方式获取?大家估计都知道这个成本很高了。这时候APP如果提供一个免费找车的功能,让用户把自己的爱车停的位置照下来,同时系统把GPS存下来,一能帮助用户方便的找到车,避免在陌生的地方忘了车在哪里;二能帮助系统方便的找到“各种各样”的停车场,一举两得。

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