时间: 2021-08-03 09:17:50 人气: 13 评论: 0
在使用共享单车的时候,不可避免的是其中有一部分单车**有质量问题。那么,在这样的情况下,亚健康的共享单车要怎么去进行维修呢?又是由谁去维修呢?
共享单车解决了大部分人最后一公里的交通出行问题,但我们也经常**面对或者看到这样的场景,一个人站在地铁站的门口,在橙色、蓝色的自行车车海中寻找探索,希望找到一辆一见倾心、再骑轻心的单车。而且往往看到某人把车锁在自己身边,也**主动问一句:这个车好骑吗?这不是搭讪,这是一个真实存在的问题。
面对以上问题,现在各家单车主要通过用户的上报维修来解决,在8~9个关键部位中选择后拍照上传即可。
如下截图:
但是这样方法有两个问题:
(1)用户是否看到后就**上报?
按照我个人不完全的田野观察,用户的上报行为并不多,往往是自己着急找到一辆车骑走,如果当前车有明显问题,那么用户就**去寻找下一辆,而不是上报问题,因为用户发现车有问题的前提是他要用车,而当他发现车不可用时,最理智、下意识的方式是寻找下一个,而不是上报问题。
(2)用户上报的准确度有多高?
这个问题咨询过内部专家,用户上报的准确率并不高,其导致维修的人力成本增加、时效性降低。而且有部分用户可能因为骑行过程中遇到的外界因素而上报信息,更有甚者将单车作为平时生活压力大的出气筒,也是单车报修率高的一个原因。
经常上班骑车的我,在面对如上问题时感觉到“纸上谈”的机**又双叒叕来了。
单车和我们平时家用自行车还是有不少区别的,其中一点是家用自行车不存在能够联网的软件系统,而单车上存在。当存在联网的软件系统时,那么该软件系统便可以进行自检,实时的检测、反馈问题,可以让维修更加准确和高效。那么对于那些无法通过联网自检解决的部件该如何处理哪?
我们先来尝试回想个问题:
如果以上两个问题的答案是肯定的,那么就**引出一个推论:我们在各种交通工具上花的时间相对固定。也就是说走路/单车到地铁站、乘坐地铁、走路/单车道公司等形式的时间是比较稳定的。
基于以上推论,我们考虑如下问题:
所以我们可以技术大数据的分析来估算出那些车辆有问题,并且(有可能)可以在亚健康的状态就估算出来。
考虑因素:
当考虑以上因素后,最后两项的差值如果明显(可以基于当前用户的历史数据认为明显),那么就应该认为这台车可以进入观察状态,然后当该车被其他用户骑行时,重复上面的校验过程,如果有N个(次数需要实际运行中调整)用户的骑行数据都显著变慢,那么就应该对这个亚健康状态的车进行维修。
同时,如果一台车已经在服务端处于亚健康的观察态,那么这个时候如果有用户针对这台车上报问题,那么问题的优先级应该更高,因为这个问题的准确性更高。
综上,单车本身的联网系统检测车辆是否需要维修,如果当车辆本身系统能够检测车辆部件问题时,可以直接报修,而无需等待其他用户验证;如果当车辆本身系统无法检测车辆部件问题时,那么按照用户骑行数据分析结果来看当前车辆是否需要处于观察态,当处于观察态时,我们要考虑在可信区间内,将车辆报修,或者放出观察态。
上面我们尝试讨论了报修的方法,现在我们考虑,如果报修了,谁来维修哪?当然可以有公司的维修团队来维修,或者找第三方的外包公司来回收维修,那么是否有其他的社**力量可以支持这件事情哪?
当考虑社**力量时,我想到了外卖小哥。一个人是否做某件事情,主要有如下因素影响:意愿、能力、时间。
*以上数据来自比达咨询《2018年中国共享单车用户体验调查报告》和蜂鸟配送《2018外卖骑手群体洞察报告》
当我们通过外卖小哥来维修单车时,我们甚至可以将维修保养放入计划中,毕竟单车的生产记录、维修记录、运行里程等都是联网记录,那么什么部件在运行100公里时需要替换,什么部件在经过100场雨后需要替换,什么部件在暴晒100天需要替换,便可以及时提醒进行替换,真正做到预防大于维修,通过这样的精细化运营方案,让单车尽量处于一个好骑的状态。
当然,针对电子元器件及系统的话,还是需要专业工作人员。
我们再考虑一个场景,如果一个地方有一辆坏的**车,和一辆坏的蓝车,要分开派两个小哥吗?是不是派出去一个小哥就可以了?毕竟单车的构造上,相似度还是很高的。
同时大家可以回想一个问题:是不是单车的停放地点都相对比较集中,比如商圈、地铁口、公交站这类地方。所以我们是否可以将外卖小哥维修单车做成一个平台式的服务,针对所有外卖小哥都可以入住,可以按照不同价格去维修不同损坏程度的单车,充分提高维修效率。
我们假设大数据对比分析可以间接检测出车辆存在问题,而通过引入有时间、有能力、可能有意愿的外卖小哥来维修单车,来改善单车的整体骑行体验;而这些外卖小哥所在平台也可以成为一个维修平台,供各家单车所用。
但是、但是、但是,以上都是纸上谈啊,欢迎各位讨论交流,发现更多、更好、更实际的解决方案。
代成龙,人人都是产品经理专栏作家,智能硬件创业公司产品狗,从视频巨头公司到玩智能硬件的公司,继续产品设计工作。
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