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共享充电宝的“贴身”之战,背后是精细化运营的实力较量

来源:互联网    作者:      2021年08月24日 17:37

导语:

当手机屏幕右上角的小电池由绿转红,一场无声的用户争夺战就开始了。

2021年的你,也许不再会从包里掏出一根数据线,开始满世界疯狂找插座,进入你脑海的第一个问题大概率会是: “去哪儿能借到一个移动充电宝呢?”

时间倒回到2014年10月,来电科技推出全行业第一台共享充电宝设备,正式拉开了共享充电宝行业大幕,这条赛道上已涌现众多入局者。经过多轮洗牌,来电科技作为共享充电宝行业的开创者,与小电科技、街电科技和怪兽充电合称“三电一兽”。在2019年Trustdata发布的中国共享充电行业发展简报中显示,“三电一兽”占据了充电宝市场96.3%的份额。之后,互联网巨头美团,也在2020年重启了充电宝业务。

有市场的地方,就避免不了竞争。

当你拿着电量即将耗尽的手机,走到商场五层某家奶茶店的门口,果不其然:灰的,绿的,黄的,蓝的。。。这种感觉似曾相识对不对?没错,多年前,出现在你面前的是五颜六色的共享单车。

在来电科技CTO罗昌明看来,共享充电宝无疑已经进入了最残酷的“贴身”肉搏战阶段。

面对超2亿使用者,以及90%的城市覆盖,如何从这场厮杀中成功出线,在保障用户良好使用体验的基础上,利用数据驱动业务升级是必经之道。

首先被提及和强调的就是数据安全,罗昌明表示,“这是一切运营手段的基座和保障。”

来电科技BI报表的主要访问用户有管理层、业务BD、运营等众多角色,Quick BI可以提供差异化的数据分析看板,如:面向管理层提供大盘分析,面向组长提供每日经营分析,面向BD提供KPI监控分析,以解决不同场景的看数诉求。

这就对工具的权限管理提出了很高的要求。

来电科技业务系统维护着所有企业员工的用户权限,Quick BI的分级权限管控、集中式权限管理和空间级隔离,使权限管理变得简单方便,同时在数据层面还可对表级、列级和行级权限进行管控,实现数据分析的千人千面。

若员工发生入职、离职、转岗、升职等变动时,Quick BI完善的开放能力帮助来电的数据团队通过二次开发,快速实现了跨系统权限的实时同步,即原有系统修改了员工的用户权限,则在Quick BI中的数据权限也会自动改变。

这就保障了来电科技可以放心地在公司内部,大力推动“全员用数”的数据消费文化。

针对资产管理、商务运营、业务增长等场景,来电科技的数据团队将跨端、跨系统的数据快速接入,并负责建设相关数据集、统一集合门户,形成一套全场景覆盖和立体式的数据消费体系。

而各业务更细层面的数据诉求,可以基于数据团队整理的核心报表,由业务部门自行通过数据可视化和低门槛自助式分析,实现分层细节指标对比分析等需求,大大提升了开发数据、业务看数的效率。

现如今,来电科技的运营人员可以使用QuickBI,计算分析出每台设备在特定时间周期内的出借情况,并及时进行调拨操作,保障热门点位有充足的出借充电宝储备,最大程度满足用户借用需求。

与此同时,运营人员也能更快速地通过数据发现故障设备和低效设备,并有针对性地进行运营调整:通过不断进行点位优化,减少亏损点位,增加热门场景的设备渗透效率,保障了来电科技通盘业务的营收能力时刻保持在最优状态。

当数据在来电科技企业内充分地流动并使用起来,以往依赖于人工经验的运营决策,比如KPI制定是否合理、铺设增量还是运营存量等问题,现如今都可以基于数据进行深度诊断性组合分析,再根据数据反馈的业务实际经营情况进行动态调整。

举例来说:根据各点位的历史数据,结合算法模型,就可以预测该点位的未来营收情况,再评估相对应需要投入多少资源。再比如,通过数据仪表板,可以直观地查看不同区域和行业的商家留存率、租借率等情况,当发现数据骤降的情况,立刻给到对应片区运营人员相应的指导,帮助发现流失原因,及时发现对手进驻、或者服务质量下降等经营风险。

提起为什么在众多BI产品中选择了阿里云数据中台的Quick BI,来电科技CTO罗昌明强调说,因为Quick BI 在他看来是一款真正具备“互联网基因”的产品。

配图:Quick BI是目前国内首家且唯一入选Gartner ABI魔力象限的产品

作为一家正在突飞猛进的创业型公司,来电科技的员工大多是伴随着互联网发展成长起来的年轻一代,因此对于产品的操作便利性和可视化美观度,都有着很高的要求。

Quick BI 中100%组件面向移动端特性定制,而不是简单粗糙的从PC端适配而来。横竖屏自由切换方便查阅;点击弹出浮框方便操作返回上级页面;和钉钉、企业微信、飞书等办公工具灵活集成嵌入;当数据发生异动时,自动触发告警提示推送到相关人员移动设备。

以上种种,都让企业员工在使用数据分析工具时,能够更快速上手,且能随时随地方便地分析数据并和组织成员分享协同。

这是一个比拼速度和效率的时代,一家企业跟随数智化进程所迈进的速度,揉开掰碎了看,也体现在细节执行层面速度与效率的提升。

当一个个业务需求无法被及时满足,当市场的细微变化无法被企业及时察觉,机会窗口就在几个月甚至几周的时间内错失。同时,日渐庞大的组织,也标志着管理难度和协同复杂性的增加。

如何利用数据去解这些难题,来电科技和阿里云数据中台做了很多努力和尝试,并且依然在持续探索。

(文章为作者独立观点,不代表艾瑞网立场)
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