台灣大車隊迎戰 Uber 淨利創三年新高!

面對 Uber 的挑戰,台灣大車隊逼出轉型危機感。就在轉型後,去年淨利年增 5 成,創下近 3 年新高,走出低潮!
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本篇來自商業週刊, 曾如瑩採訪整理。

2013 年,本土計程車龍頭台灣大車隊遇到共享汽車老大優步(Uber)的挑戰,逼出轉型危機感。透過轉型,大車隊去年淨利年增 5 成,創下近 3 年新高,走出低潮。

一場優步大戰,讓台灣大車隊省思:即便優步不來,遲早有一天其他大廠也會來台。然而,它不如外來者具有龐大的資金撐腰,可以打補貼戰,這促成它更挖掘在地優勢:深耕車主與消費者兩種用戶需求,然後打造生態系,把彼此綁得更深。

過去,我們在發展多元的新服務時,會以企業能力或市場規模去判斷要做什麼;現在,成功者是以用戶體驗為出發點去思考,比如,台灣大車隊就是從乘客用車需求前後,逐步發展出酒後代駕與包車旅遊等服務。

《商業周刊》邀請台灣大車隊總經理李瓊淑與政治大學 EMBA 執行長邱奕嘉,進行策略相對論,談遇到新經濟來襲,大車隊的突圍抉擇。

做平台,先幫司機賺錢

貼廣告、降月租、提升素質

邱奕嘉問(以下簡稱問):企業的過去與未來,其實是在同一條發展軸線上。先看一下過去,當年,台灣大車隊切入計程車產業時,其實是以創新者之姿切入,你們如何變成第一大?

李瓊淑答(以下簡稱答):在董事長林村田接手前,前面兩任經營者,都面臨虧損出場,因為台灣大車隊是用衛星定位派車,成本高出傳統車行。

他接手時認為,如果只跟司機抽成收錢,這個事業是做不成功的,他得用平台觀念來經營車隊,車隊要先幫司機賺錢,不是從司機口袋一直拿錢。

他做了兩個顛覆。第一,張貼車身廣告;第二,降低司機月租費門檻,一個月僅收 1500 元(過去收取 3000 元),每派出一個任務收 10 元媒合費用。過去消費者用電話叫車,車隊要付 20 元給電信商,因為他出身通信界,熟知業界規則,他蒐集各家電信商比價,把叫車專線改為 55688,由客人付錢,車隊跟電信商各分獲利。這樣,整個收入結構不一樣,過去,車隊全部收入來自司機,現在有廣告與電信收入。

:這是羊毛出在狗身上,由豬埋單的概念。平台策略經營,最先遇到的挑戰就是:先有雞還是先有蛋,司機人數上來了,你們怎麼發展乘客端?

:其實,司機要的還是更多的叫車數,當時,我們積極開發企業會員及高鐵排班,車隊很早就引進隊員管理,我們請司機去管理司機,讓他的服務品質、態度是好的,服務不好就退隊。很多企業客戶因為司機素質好,願意跟我們合作。

但是,車隊相對要付出龐大的現金流,因為企業跟車隊是月結,但是司機服務完馬上可以從車隊拿到錢,所以每個月都要準備至少 4、5000 萬元的現金流支應。

抗外敵,打開團隊眼界

更衝破非現金支付上線障礙

:車隊用各種服務綁住司機,平台模式只要達到某個經濟規模,獲利就會倍數成長,但是 2013 年新競爭者優步來台,對你們的影響是什麼?你們如何因應?

:2015 年,優步確實對我們開始有影響,我們發覺叫車進線數停滯了,但是我們所有的服務與收入,都是來自司機,如果乘客被瓜分,第一個影響的就是媒合收入,這是最大危機。

危機也是轉機,在公部門,我們就極力抗爭,所以政府就把優步列管納稅。今天看來,(優步的威脅)也不是壞事,讓我們整個團隊開了眼界,不再只是台灣 local(本土)公司。我們的競爭對手是世界級龐然大物,第一件事,我們就把 App 弄得更好;還有因為優步的關係,非現金支付這件事情,才真正推動(編按:過去車隊司機寧可收現金,不願乘客刷卡支付)。

目前,非現金支付金額已經占比(車資)兩成,甚至高於一些超商的非現金支付比率(編按:超商約 10%至 15%),我們幫司機做了一張隊員卡(存放多元支付來的車資),這等於是司機的虛擬錢包。司機最基本的花費就是加油錢,車隊就跟加油站談,讓司機可以拿著虛擬錢包去加油,車隊再跟加油站月結,藉由導客過去,車隊還有媒合費用,這等於是新收入。

另外,我們也一直在發展(給司機的)汽車維修、賣車與租車服務,降低司機的養車成本,創造競爭的差異(編按:讓司機想留在車隊)。

拚轉型,解乘客痛點

速推機場接送、陪病看診

:車隊陸續做了旅遊、汽車維修、家庭修繕甚至洗衣的服務,有些成功、有些失敗。你們怎麼取決要開展哪些服務,該先服務司機還是乘客?

:前期,我們的商業模式都繞在司機端,建立司機的生態系,使得司機走不掉。後來,我們也想開始往乘客端走,像是做台灣大裝修,或者在車上賣蜆精與 CD 等產品。

當時想法很簡單,司機加入車隊之前,可能有一技之長,(我們)想媒合居家維修,讓司機在空車期有收入。這想法錯在兩點,第一、這是跟原本服務互斥的,司機去裝修就不能開車了;第二、裝潢完之後,售後服務保固的問題很多,這不是我們的專業,也沒有整合資源進來,後來就把這個事業給停掉了。

至於賣東西,後來發現如果司機在車上推銷,會讓乘客在整個乘車過程不是很舒適,所以就改成放 MID(車上多媒體)銷售。

我們也有做得成功的服務,(政府)開放陸客來台時,我們成立台灣大旅遊,輔導司機考導遊證照,然後教他外語,幫他接外國客人,這個就跟原本的服務很相關。後來,我們又繼續發展機場接送機與陪病看診服務。

現在,媒合服務僅占營收 3 成,另外 7 成都是新長出來的收入。

若政府沒管制 Uber……

會很辛苦,但不做正面競爭

:傳統談相關多角化會比非相關多角化來得容易成功,這句話沒有錯,「相關」在舊經濟指的是企業的能耐或產品服務相關,現在講的「相關」是跟「用戶體驗」的相關,你們是將用戶體驗,更細分市場一段一段做進去。但我也直問,若優步沒受到管束,大車隊還可以持續成長嗎?

:假設,當時政府沒出手,我們會很辛苦。但是,我不會跟它正面競爭,車隊的資本額很小,做不起補貼,我的立足點是在地優勢,就像上述的服務,我也體會到,走了優步後,難道滴滴不會來嗎?Grab(東南亞共乘巨頭)不會進來嗎?

世界變化太大,未來,我希望把客人跟自己綁得更深。

我們現在要跨入乘客端去創造新生態系。若要跨入乘客端,有一個很重要的關鍵就是行動支付,現在有 10 萬人用信用卡綁定車隊的 App。假設,他願意拿著車隊 App 到車隊合作商家去消費,我回饋給他搭車金,他就更願意搭車隊的車子。

車隊已經成立一個大數據單位,專門在分析客人的形貌,將生活大管家裡面的居家清潔與洗衣服務,都推播給需要的顧客,這些服務(我)也不用自己來,可以孵化適合的新創企業來做。我現在在做的就是,用流量去創造一個生態系,雖然挑戰很多,不過,我對未來很有信心。

名師點評:新經濟時代,拚核心能耐不如專注用戶

相較於對手花大錢補貼,台灣大車隊的對應之道,是把資源放在司機端,完善司機最需要的汽車維修、生活福利社與汽車買賣租賃等,降低司機的總體交易成本,搭建司機端的生態鏈,以長出更多新收入。

若是優步沒受到管束,車隊是否會倒?我認為,它的乘車媒合收入確實會受到優步影響,但,正因為擁有多重收入,使得它仍有成長空間,不至於倒閉。

現在,台灣大車隊逐步跨入乘客端的服務,先從乘客的各類交通需求出發,未來還計畫跨入乘客的生活服務產業。

新經濟時代,企業的成長策略,必須從專注核心能耐,轉移到專注用戶本身,因為核心能耐可以借力使力獲得,但專注用戶才能贏得忠誠度。

不過,專注用戶有最關鍵 3 件事:首先,企業要了解到底要抓什麼用戶;再者,切入新業務的過程又不能讓原本用戶體驗變差;最後,想借力使力時,還得思考哪些能耐必須自有,哪些必須借力使力,挑戰極大,卻是不得不走的一條路。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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