[ 吾爱智能导读 ] 动态定价真的适合眼下的分时租赁企业吗?或许,这真的只是看上起很美。关键原因有两点:其一,动态定价的重要前提是天量用户以及非常高的车辆利用率。其二,动态定价的重要底层技术是大数据能力。 共享汽车,分时租赁,分时租赁,共享汽车,共享出行,动态定价,人工智能 分时租赁:别被动态定价忽悠 AI资讯 第1张 图片来自于网络

动态定价,其实并不是一个很时髦或者新鲜的词。京东等一帮电商早就这么干了,只不过动作不是很隐秘。比如,先大幅涨价再促销,但很容易被用户感知到,尤其是价格敏感型用户。亚马逊则在动态定价上走得更远,其算法模型更加完备。最近的报道说,一旦某些媒体在新闻中报道了某款产品,亚马逊该款产品的定价就会自动上调。

电商行业的动态定价非常普遍。在共享出行行业,Uber最先尝试,本质上是对特定区域内的供需关系的再平衡,但最终博得一地鸡毛,用户口碑并不好,甚至还被用户骂黑心企业。比如,早晚高峰、车辆供不应求的时候,就触发动态定价机制,平时四五十元的路程可能会调整到一百多元,有的是1.5倍的价格,有的则是好几倍的价格。

眼下,分时租赁行业,动态定价在人工智能、大数据等新概念的包装下,显得格外惊艳。加上某些国际咨询公司的忽悠,再结合企业非常低的车辆利用率,动态定价简直就是提升收入的利剑、进行收益管理的核心竞争力。盼达、Gofun等一些分时租赁企业估计已经在蠢蠢欲动了。

动机非常充足。比如,根据不同用户的身份进行动态定价,消费能力强的用户推荐好车型,定价高点;根据网点的不同位置进行动态定价,核心地段网点或者机场火车站等关键交通枢纽网点动态定价,车辆紧俏时,定价高点;根据不同的时间段进行动态定价,早晚高峰时定价高点;根据不同的场景动态定价,用户使用的动机不同,付费的敏感性也大不一样。根据竞争对手的发展情况动态定价,竞争对手定价高、用户体验差,则定价低点。等等,还有很多种触发动态定价的假设,这一切是不是看上去很美好?

说实话,我也觉得很美好。但感性的归感性,感性过后,动态定价真的适合眼下的分时租赁企业吗?或许,这真的只是看上起很美。关键原因有两点:

其一,动态定价的重要前提是天量用户,尤其是具有大规模的活跃用户,以及非常高的车辆利用率。现阶段的分时租赁企业,如EVCARD,用户数也才130万,而绝大多数玩家用户数都不过百万,大多几十万,更多是十几万甚至几万。当然,个别企业动辄宣传用户量300万甚至400万,我们不用评价,互联网行业,大家也懂得,真实数据估计得除以5。就像融资宣传一样,明明就融了1000千万,非说融了1.5亿元。总的用户规模如此,活跃用户那就少了。从第三方的APP监测数据可以看到,很多分时租赁企业的活跃用户数也就是十万人左右。如此,在车辆利用率非常低的情况下,谈动态定价其实没有意义。

其二,动态定价的重要底层技术是大数据能力,包括前期积累的大数据以及对大数据的处理能力。很遗憾,据我的了解,现阶段的分时租赁企业95%以上都是不具备大数据能力的,绝大多数连大数据的平台都尚未搭建,HDFS、MapReduce、Hba se、Hive、YARN、Spark、CDH、Kafka、Kudu等等这些架构的搭建亦非一朝一夕就能轻松完成。数据展示、管理支持、运营决策等能力尚且不具备,对用户行为进行预测并能做出即时反馈和动态定价决策就更难上加难。智能算法模型、动态定价算法这些更没有那么简单。

所以,动态定价,分时租赁企业要做,但不是现在。现在要做的,就是积累和等待,积累大数据、积累大数据能力。同时,静待时机


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