王中磊， 于瑞， 孫海波

(常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 江蘇 常州 213164)

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展刺激了共享電動(dòng)汽車運(yùn)營(yíng)管理模式的更新，傳統(tǒng)的人工車輛運(yùn)營(yíng)方式已滯后于社會(huì)民眾對(duì)共享電動(dòng)汽車的需求，并由此激發(fā)了從開放的公共數(shù)據(jù)中提取價(jià)值信息，解決用戶共享出行需求的管理服務(wù)模式。該文利用大數(shù)據(jù)理念和技術(shù)，針對(duì)共享汽車領(lǐng)域中用戶的用車時(shí)刻、用車地點(diǎn)、駕駛行為、用車偏好、利潤(rùn)貢獻(xiàn)等問題進(jìn)行智能化管理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

1 利潤(rùn)貢獻(xiàn)率和用戶用車行為特征

1.1 根據(jù)利潤(rùn)貢獻(xiàn)率實(shí)現(xiàn)用戶精準(zhǔn)分類

對(duì)于共享電動(dòng)汽車運(yùn)營(yíng)商，用戶規(guī)模的增加有利于出現(xiàn)更多的出行需求，產(chǎn)生更多的實(shí)際收益，便于企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模和網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域。然而由于企業(yè)管理者對(duì)不同用戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)程度了解不夠，對(duì)利潤(rùn)貢獻(xiàn)有差異的用戶實(shí)施統(tǒng)一管理，不符合以用戶為中心的管理原則，長(zhǎng)此以往可能會(huì)導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)用戶的流失和平庸用戶的泛濫。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)不同利潤(rùn)貢獻(xiàn)用戶的精準(zhǔn)分類，可依托用車行為大數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行精細(xì)化管理：在某個(gè)特定區(qū)域可能會(huì)存在大規(guī)模的用戶體量，各用戶每天都會(huì)形成不同類型的出行訂單，各訂單對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的貢獻(xiàn)率各不相同。企業(yè)需根據(jù)相同的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率對(duì)用戶進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)同一維度用戶的用車偏好差異，進(jìn)而提供有針對(duì)性的用車服務(wù)，并在此基礎(chǔ)上提升用戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率，發(fā)掘更多的高利潤(rùn)貢獻(xiàn)率用戶。

1.2 用戶用車行為特征預(yù)測(cè)

共享電動(dòng)汽車運(yùn)營(yíng)商需了解不同類型用戶的用車行為特征，從而對(duì)不同用戶實(shí)施精準(zhǔn)管理，制定科學(xué)、合理、高效的車輛資源配置策略。用戶在實(shí)際出行過程中會(huì)留下諸多數(shù)據(jù)痕跡，如時(shí)間數(shù)據(jù)、里程數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)可幫助共享汽車運(yùn)營(yíng)商了解用戶的用車行為，進(jìn)而預(yù)測(cè)其用車偏好，提前制定個(gè)性化用車方案。表現(xiàn)在：1) 可根據(jù)某一客戶的用車時(shí)間特征在特定時(shí)間段調(diào)度更多車輛到距離其更近的網(wǎng)點(diǎn)；2) 可根據(jù)某一客戶的用車?yán)锍虜?shù)據(jù)提前對(duì)電動(dòng)汽車充電，保證完成全部里程的充足電量；3) 可根據(jù)用戶車型偏好，調(diào)度更多用戶偏好程度更高的車型到指定地點(diǎn)；4) 可根據(jù)用戶租車、還車網(wǎng)點(diǎn)定位，針對(duì)某個(gè)區(qū)域內(nèi)的停車網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，以便實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的出行路徑(見表1)。

表1 用戶用車行為特征預(yù)測(cè)

2 基于大數(shù)據(jù)的用戶管理模塊設(shè)計(jì)與分析

2.1 用戶精準(zhǔn)分類子模塊

共享電動(dòng)汽車企業(yè)在維持自身運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)上需不斷擴(kuò)大網(wǎng)點(diǎn)覆蓋規(guī)模，尋求更多的目標(biāo)客戶，深度挖掘高消費(fèi)、高利潤(rùn)貢獻(xiàn)率的優(yōu)質(zhì)客戶。在鼓勵(lì)用戶進(jìn)行消費(fèi)的基礎(chǔ)上，企業(yè)需對(duì)不同利潤(rùn)貢獻(xiàn)類型的用戶實(shí)施差異化管理，從而保持自身的穩(wěn)定現(xiàn)金流和客戶基礎(chǔ)。

2.1.1 消費(fèi)總金額Xi

用戶在使用共享電動(dòng)汽車時(shí)會(huì)產(chǎn)生消費(fèi)行為，其消費(fèi)總金額是評(píng)判用戶利潤(rùn)貢獻(xiàn)率的直接標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算公式如下：

(1)

式中：Xi為用戶i從使用共享汽車第1天到第n天的消費(fèi)總金額；d為天數(shù)；Mi為用戶i第d天的消費(fèi)金額。

2.1.2 利潤(rùn)貢獻(xiàn)率Pi

用戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率是用戶的消費(fèi)從第1天到第n天的消費(fèi)總金額占共享電動(dòng)汽車運(yùn)營(yíng)商n天總收入的比例，計(jì)算公式如下：

(2)

根據(jù)式(2)，單個(gè)用戶消費(fèi)總金額越高，則其利潤(rùn)貢獻(xiàn)率越高，這類用戶對(duì)企業(yè)的重要性不言而喻。因此，企業(yè)需對(duì)高利潤(rùn)貢獻(xiàn)率用戶實(shí)施差異化、精細(xì)化管理，如提供一些特許權(quán)利、出行優(yōu)惠、會(huì)員標(biāo)識(shí)等福利，進(jìn)一步提高用戶的消費(fèi)意愿。

2.2 用車行為管理子模塊

2.2.1 用車時(shí)間特征

用戶在使用共享汽車時(shí)會(huì)依據(jù)自身需求選擇不同時(shí)間段出行，如在上下班高峰期選擇共享汽車出行的人數(shù)會(huì)激增，可依托這部分?jǐn)?shù)據(jù)來預(yù)測(cè)用戶的出行時(shí)間，幫助運(yùn)營(yíng)商對(duì)車輛狀態(tài)進(jìn)行管理。根據(jù)共享電動(dòng)汽車用戶的總體用車規(guī)律，將一天24 h劃分為6個(gè)時(shí)間段(見表2)，便于對(duì)每個(gè)時(shí)間段形成的大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和挖掘。

表2 用戶用車時(shí)間跨度

為比較不同時(shí)刻用戶的用車差異，即每個(gè)用戶在不同時(shí)間段的出行次數(shù)分布規(guī)律，按下式計(jì)算單個(gè)用戶在某一時(shí)間段用車次數(shù)占全天總用車次數(shù)的比例：

(3)

2.2.2 用車空間特征

(4)

一般來說，高利潤(rùn)貢獻(xiàn)率用戶由于出行頻率過高，其網(wǎng)點(diǎn)異位值高。

2.2.3 用車?yán)锍烫卣?/p>

用車?yán)锍烫卣饕环矫婧陀脩糇廛嚂r(shí)長(zhǎng)有關(guān)，包括最大時(shí)長(zhǎng)、最小時(shí)長(zhǎng)和平均時(shí)長(zhǎng)，另一方面與用戶用車?yán)锍逃嘘P(guān)，包括最大里程、最小里程和平均里程。不同利潤(rùn)貢獻(xiàn)率的用戶在以上6個(gè)指標(biāo)上呈現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)值，體現(xiàn)用戶使用共享電動(dòng)汽車的距離特性。

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

2.2.4 用車車型特征

不同用戶在利用共享汽車出行時(shí)會(huì)選擇不同車型的電動(dòng)汽車，這取決于用戶對(duì)于特定車型的偏好。通過對(duì)單個(gè)用戶在某個(gè)特定時(shí)間段內(nèi)使用車型的調(diào)查可了解其車型偏好，從而調(diào)度更多該車型的電動(dòng)汽車到指定充電網(wǎng)點(diǎn)。表3為目前市場(chǎng)上共享電動(dòng)汽車的主要車型。

表3 共享電動(dòng)汽車的主要車型

一般來說，高利潤(rùn)貢獻(xiàn)率用戶更偏好續(xù)航里程較高、出行更舒適的車型，如海馬愛尚EV、北汽EV200等；低利潤(rùn)貢獻(xiàn)率用戶更偏好經(jīng)濟(jì)又實(shí)惠的車型，如知豆D1、眾泰E200等。

3 結(jié)語

共享電動(dòng)汽車的智能化管理需要依托不同類型、不同運(yùn)營(yíng)維度、不同細(xì)分領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)，但其最終目的都是為了使行業(yè)運(yùn)營(yíng)規(guī)范化、企業(yè)利潤(rùn)最大化和用戶需求最優(yōu)化，保證實(shí)際共享出行的高效和便捷。文中通過對(duì)用戶利潤(rùn)貢獻(xiàn)率和用車行為特征的分析，將共享電動(dòng)汽車用戶管理劃分為用戶精準(zhǔn)分類和用戶行為管理兩個(gè)子模塊，進(jìn)一步拓展了用戶管理模塊的功能。