英國車主:停個車,再多 APP 也比不上硬幣方便

行動支付台灣已經喊了好多年,不少人認為「非做不可」,但比起現金,真的帶給人便利了嗎?不妨從英國停車場的例子,來想想行動支付到底該如何回應人們的需求。
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本文來自於 Independent
Cashless parking was meant to make life easier for drivers but our phones are awash with competing apps》,作者 Rhodri Marsden,TECH2IPO 編譯。

支付的便捷,總是要有前提的

各種行動支付的強勢推廣之下,人們也開始逐漸習慣並享受各種非現金支付的便捷,不過,英國車主正被各家停車支付 APP 折騰得要瘋 —— 停一次車下載一個 APP 來付錢,還要註冊 blabla,還不敢隨便刪 ……

停車繳錢說來都不是個難事,不過估計大家也多少遇上過停車場排隊堵個半小時才出來的經歷,歸根究底,掏錢找零,系統反饋延 遲等等,重複多了那也是不可忽視的一大段時間。

如今智慧型手機/快捷支付/GPS 等功能都日趨完善,眼見著停車支付也可以納入非現金支付的領域來,讓車主(以及收費者們)都省點心,英國的停車位一早開始了各自的試點。

然而,由於缺少強勢主導者,這些停車位各做各的,本著「簡化人們生活」的目的,卻反倒讓不少車主更加費心費力。如下一段車主自白,讓你看懂英國車主的辛酸淚。

停車也能成為這麼麻煩的事!

當路邊的告示牌再次提示我「此處停車請下載 XX 停車 APP」時,我的耐心已經徹底被磨光了 …… 現在為止我手機裡已經存了四款停車 APP,包括 PayByPHone,RingGo,Parkmobile 還有 ParkRight,每款 APP 都要來一遍註冊申請、填寫信用卡資訊等等 …… 而這些準備工作所花費的時間 …… 可都是要!收!費!的!…… 真是要瘋 ……

「有時候這些看起來便捷又厲害的 APP,反而比不上一口袋硬幣來得方便又管用」

除了剛剛列舉過的幾款,市面上還有 Phoneandpay、MiPermit、Whoosh 等等 APP,也在分享停車支付這塊蛋糕,這些 APP 們打著「享受科技自由,扔掉零錢輕鬆停車」,卻忘了,我們才不想管這些錢該怎麼怎麼付呢,我們就想好好停個車!

缺乏主導者,線下設備沒共識

當然,吐這個槽並不是意味著全盤否定停車支付與其市場競爭狀態。市場競爭並非不好,O2O 業務的競爭帶來了許多平台利基(比如外賣),然而停車 APP 市場的競爭目前帶給車主們的卻是相當碎片化的市場,以及非常不友好的用戶體驗。不得不說,停車支付還涉及線下車位計費等多種 APP 場景,僅在線上瘋狂競爭而忽略線下體驗的優化,確實容易讓人抓狂。

事實上,由於並沒有相應的法規或監管機制,在英國,停車服務這一領域從 1990 年起就開始存在亂象了。當地企業對於停車服務的參與也是相當熱衷,畢竟成功的話,不僅造福社會留有口碑,更能分上一大杯羹 —— 根據相關數據,停車服務的利潤空間著實不可小覷,在許多城市中也是排名前三名的利潤增長市場,利潤約在 6.67 億歐元左右。

停車支付 APP 的出現最早可追溯到 10 年前,彼時從地區政府處爭取到這類業務的有三家:RingGo、Parkmobile、和 Verrus(PayByPhone 母公司,加拿大企業)。

2012 年,市場佔據第三的 Parkmobile 併購了第一的 RingGo,不過實際 APP 中,停車位搭配的計費器仍是各歸各家管,連兩款 APP 都沒能互相連動:唯一的數據共享也僅基於用戶註冊訊息 —— 為了能讓用戶註冊起來快一點 ……

目前為止,RingGo 和 PayByPhone 覆蓋了英國 85% 的停車區域,其餘份額則由其他 APP 分食。

怎麼停車怎麼付,與你所在的地區息息相關

話說回來,這些停車支付服務商與各區政府部門之間的合作密度,在很大程度上影響了其地理分布。

PayByPhone 在倫敦北部比較盛行,不過例如在漢普郡,RingGo 則幾乎拿下了大部分市政服務機構。總的來說,分布大概如下,可以感受下,112 家使用 RingGo ,42 家在 PayByPhone 旗下,26 家屬於 Parkmobile 的陣營,28 家用著 Phoneandpay ,18 家選擇了 MiPermit 等等。

來自 Cobalt 通訊科技(RingGo 的主要服務供應商)的 Clarke 表示,在英國,停車支付的整體佈局並不是非常合理,比如牛津區就上線得非常早,然而劍橋近期才剛剛普及,諾里奇和伊普斯威奇兩個區目前都還沒有上線停車支付。威爾士更是在停車支付佈局區之外 —— 雙語 APP 的開發成本太高,停車支付的利潤空間相對較小,幾經權衡,大家還是有志一同地放棄了威爾士這個市場。

不過 Clarke 也談到,對於倫敦中心區來說,利潤空間小並不是什麼大問題,以西敏市為例,其利潤達到了另外卡姆登、肯辛頓切爾西等兩個區的三倍多。

基於西敏市停車服務可觀的利潤空間,當地廠商開發了自有停車支付 APP,ParkRight。外區來訪的車主想要停車,也得乖乖通過這款 APP 來繳停車費。Clarke 透露,「ParkRight 可以算是 RingGo 的分支系統,我們也可以監管到,如果你在 RingGo 的 APP 中輸入 ParkRight 的定位碼,也是可以識別出相應資訊的。」

Clarke 表示,系統的存在大大降低了停車費收取的出錯率,「我們的系統會精確登記每一個狀態的變化,因此我們可以準確得出是否超時等判斷。過往基於停車票卡的管理系統是沒辦法做到這點的。」

不過顯然,停車支付這個概念再怎麼好,任誰也沒辦法接受就為了停車這麼件事情,在手機裡安上一打功能上相差無幾的 APP 吧(16G 使用者豈不是要哭暈 ……)

除了競爭,也可以有大局觀

接下來談到的 AppyParking 也是一款停車相關的 APP,不過它的 遠景更宏大一些。創始人 Dan Hubert 表示,停車位已經成為人們生活中不可或缺的必需品,而 AppyParking 志在解決英國目前令人頭疼的停車支付局面。

AppyParking 最開始是個停車資訊的匯集中心(包括何時何地、以及停車費用等),現在,AppyParking 也開始提供代收款服務,包括整合 RingGo、PayByPhone 等停車支付等收費渠道。

不過 Hubert 的藍圖並不僅止於此,他所勾勒的是能構建一款更為便捷的系統,能夠解決目前行動 APP 的碎片化及誤差,同時為車主節省費用。

「我們已經開發出了一款一鍵式停車解決方案,非常簡單,只需要你開車過來,確認停車位,然後就可以安心離開。取車後,系統能夠抓去對應資訊並更新數據狀態。」

這款系統目前已在西敏市特進行測試 —— 這是 Hubert 所謂的「最後一里導航(last-metre navigation」實踐中的第一步。

「我們所打造的並不是一款普通的停車支付 APP,我們是一款數據型 APP。」Hubert 談到,「停車著實是一件讓人非常費心的事情,城市裡 20-30% 的車流其實都處於尋找車位的狀態。但如果你能真的對整個交通情況有切實的體會,那麼你就有機會戳中痛點,從而改善整個城市的交通動態。當一切信息就位,我相信,到時候我們的車能夠自己找到適合的停車位。」

空車位引導、自動扣款、避免停車相關罰款 —— 這就像是個太過完美的展望。

目前,我們還是先祈禱這過度競爭的停車支付市場,不要自己先垮在「碎片化戰爭」中才好。

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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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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

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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

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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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