笔者以百度地图app为分析对象,从产品功能结构、用户调查、优化建议等方面进行了深入分析,对该产品有了更全面的了解。
一、地图app市场规模现状
1. 搜索指数
运用百度指数,查询“百度地图”及“高德地图”搜索热度,可看到,百度地图的整体日均值及移动日均值均在高德地图的2倍左右,该指数包含新闻资讯搜索,实际用户数仅供参考。
2. 用户画像
用户地域分布特征,多集中在广州、浙江、上海、北京等交通网络发达的一线城市;
从人群属性来看,搜索年龄多集中在20~29岁的青年人群,高德地图及百度地图搜索占比分别高达61%及56%,其次是30~39岁壮年群体,可知驾驶出行、旅行等活动,基本面需求集中在年龄分布中呈现出中部多于两端的纺锤状分布。
3. 国际市场现状
使用美国区appstore 搜索关键词“地图”,可以看到搜索结果按评论数量降序排列,google maps 以300万评论数位居第一,高德地图评论数30k,位居百度地图前列,但差距较小,相较于国区appstore以千万级对百万级的下载量对比,国外新用户抢占市场份额仍在起步阶段。
二、产品功能结构图
对百度地图及竞品高德地图两款app进行结构拆解:
- 百度地图slogan:精准智能导航和公交出行;版本10.23.4
- 高德地图 slogan:实时公交、打车地铁路线智能规划;版本10.30.0
两款地图导航app采用的功能结构比较接近,均为主页地图导航功能页面+侧边功能栏+搜索栏+底部tab栏。
百度地图搜索栏位于首页上方,同时将“我的”功能入口放置在输入栏左侧。侧边功能栏对应功能点为图层、上报信息、自身定位等。二者底部tab栏均划分了三个功能板块:百度地图为“发现周边”、“路线”、“出行助手”,高德地图tab栏则对应“首页”、“附近”、“我的”。
用户选择输入目的地进行导航这一操作,百度地图提供了3种操作路径,分别为:
对比高德地图,百度地图多出第③种操作路径,底部tab栏最右侧的“出行助手”作为功能入口,然而作为一款工具型软件,过多线程的操作无疑会增加用户的学习使用成本。
竞品高德地图则是在对应的位置布置了“我的”功能模块入口,显然与页面右下角高关注度区域的使用度更贴合。
除此之外,百度地图“我的”入口布置在搜索栏左侧,以头像icon作为button,略显隐蔽。“出行助手”这一功能模块存在的必要性值得思考;
从出行方式这一最重要功能点上看,百度地图和高德地图出行方式功能点都比较全面:二者都接入了驾车,打车,公交,步行,骑行,摩托车,火车,飞机等接口。百度在出行方式tab栏增加”智行“,采用大数据及智能分析为用户对比各出行方式耗时、费用、热量消耗等情况,便于用户判断决策出最适合自身的出行方式;
从地图多样性来看:百度提供的特色图层除2D/3D,卫星图外,还拥有全景地图,该功能极大的增加了用户对目的地的辨识度,内部全景图也能够让商户更便利的向消费者展示店铺环境,极大提升了020运营效率,且该功能目前作为导航类产品的技术壁垒,短期内难以被超越。
其他功能场景还有迁徙地图、充电桩地图、手机门店地图等。高德则提供了地震地图、环境地图。相比之下百度地图的图层种类更丰富,另一方面,二者的多场景不重合地图,也预示了地图类产品在未来多种商业场景以提供接口等技术发展的战略布局。
三、用户调研
1. 应用商店用户反馈
摘录了19年-20年appstore美国区1☆差评的评论,统计了各项差评条数及占比:
经统计,差评占比前三的原因分别为:不支持多国语言,对英语母语使用者不友好、道路导航信息不准确、车载功能音量使用问题。其他差评原因还有耗电量过高、呼叫出租车无响应、订酒店出现问题等。
2. 用户问卷调研及分析
使用问卷星设计及发放调查问卷,受访用户多为学生画像。采集样本数为13,其中6名用户在海外地区参与调研。其中84%为20-29岁青年群体,20岁以下及40岁以上各有1名用户。驾车用户有3人。
通过用户所在地与使用导航app问题交叉分析可知,海外用户基本全部使用google maps作为导航app,google maps在国外导航类产品市场占据统治地位。国内使用导航产品高德地图与百度地图用户占比约为2:1,由于样本数较小,实际使用用户数量应以国内应用商店下载量为参考。
重点问题1:关于用户体验提升方向——目前你觉得导航不太方便的地方
调研反馈占比最高的问题为:商场及高架桥多层结构内不清楚自己和目的地在哪一层。该问题占比高达61.54%,现阶段地图产品给出的解决途径为,客户端根据指标进行逻辑判断,同时提供按钮供用户自行矫正。
但是该问题依然成为用户痛点,造成的原因有以下两点:
- 一方面客户端由于用户定位精准度及数据上传速率等原因,高架桥附近行驶的路线判断存在误差;
- 另一方面供用户自行矫正的按钮指导不够明确,导致用户判断产生混淆,即用户并不能根据按钮清晰判断是否切换了正确的路线。如何解决用户与目标地点在垂直方向上的分析问题仍为地图导航产品的一大痛点。
其余主要问题还有自己位置朝向不明确(箭头朝向一直变化)、定位不准(定位发生漂移)、反应慢(网络延迟)等问题。另海外同学下载实际体验后,反馈百度地图在海外直连会有稍许延迟,并表示店铺信息不精确。
重点问题2:关于用户体验百度地图app较满意的功能
“地点定位”基本功能占比第一,“附近内容”及“路线”功能票数占比46%位列第二,对“附近内容”功能进行深一步细分探究,使用“附近内容”功能经常使用的两项功能,调研反馈如下
用户使用附近内容时,休闲娱乐模块搜索占比最高,搜索电影院、团购、酒店等地点占比高达 61.5%,搜索景点及交通设施(公车站)位列第二,占比为46.15%,可知用户使用导航类产品附近功能内容,使用场景多为丰富的娱乐生活类场景,O2O产品战略布局或将成为百度地图的持久战略。
对用户调研部分进行总结,在产品国际化推广有如下建议:
1)着力优化核心导航功能的体验,提升用户满意度。一方面通过技术手段解决海外用户直连问题,提升商家店铺定位准确度及更新速率;另一方面可鼓励用户对店铺或道路信息及时上报,通过奖励用户小金额红包等方式,鼓励用户上报以弥补海外地区信息采集的不及时性问题。
2)尽快推出多语言版本,确保海外用户能够看懂地图产品,降低英语母语者使用门槛,将更利于百度地图拓展海外用户,扩张国际化地图导航类产品份额。
四、优化建议
作为一名在读学生,笔者日常通勤方式是自驾出行,假期会自驾游,有2年驾龄及超过4万公里行程数的驾驶经历,相比较同龄人对地图导航类产品有更深的体验度。除去自己在设计调查问卷时的几个问题选项,还汇总了几个自己日常出行场景中遇到的问题:
1. 较小的施工路段地图信息更新较慢
出行场景:驾驶员将在前方第二个红绿灯路口右转,地图显示前方两个红绿灯相距较近。然而实际路况为第一个路口右转封闭施工,红绿灯不亮,极易被驾驶者忽视。驾驶员可能由于地图导航未对施工的小路口即时更新,引导与实际路况不符,导致驶过第二个路口继续寻找第三个红绿灯路口准备右转,却发现已经驶过,需要掉头/绕路。
2. 通过大数据实时计算,对道路拥堵进行预判
用例:假期等交通高峰期,出A收费站时拥堵距离较远,导航会推荐路线更换为下一个收费站B,通过绕路行驶节省时间。但这时会遇到另一种情况:用户更换路线
后,绕路行驶到下一收费站B发现也已经发生堵塞,导致实际通行时间不减反增。
给出的建议:采集用户行驶信息,并反馈路况更及时的同时,通过相关的逻辑算法,对更换路线的拥堵情况进行预估。在前一部分用户点击更换线路后,通过对已更换路线用户数量、更换用户行进车速、行进距离等指标计算,来完成预估。
换一种逻辑表述,即点击“更换路线”的用户达到一定数量后,后续到来的用户是否还应继续推送更换路线提示,值得开发相应的逻辑算法进行判断。
可能用到的指标:已点击“更换路线”用户的数量n、单个收费站发生拥堵所需的车辆临界数量N、已更换路线用户的平均车速V、距离B高速口1km时用户的实时车速k
进行一个简单的逻辑判断:当n>>N、V<60km/h、k=10±5km/h时,可理解为更换路线的用户已远大于B收费站发生拥堵所需车辆、且已更换用户平均车速小于60km/h(在高速路上)、距离B收费站1km时用户车速已接近15km/h,足以判断下一个收费站B也已经发生拥堵,对后续用户(即将到达A)不再提示更换新收费站(绕路到B)。
而当n≈N、V≈90km/h、k=40±5km/h时,可能无法精确判断推荐的下一收费站B是否即将或已经拥堵,但是不妨对后续用户(即将到达A)更新一下算法:
用以预估换路后的通行时间,进而判断换路是否节省时间。而非直接使用高速平均车速作为指标。
笔者非地图类产品从业者,对于通行时间的计算口径仅为猜测,如有班门弄斧还望各位前辈指教。
3. 结合大数据、人工智能判断道路、路口的实际情况,并提示
用例:如果某一条道路由于处于家属区密集区,路边自行车成片/小商摊乱摆放/居民自发组织小集市,导致车辆通行不便,可通过对过往车辆的历史轨迹数据分析,比如路过车辆实际通行车速常年极低,则对路过车辆提前提示建议更换线路。
最后还有对于地图导航类产品的战略演化有一点自己的思考。对于百度地图布局O2O的战略固然认可,不过C端用户可能更倾向于在各领域的垂类产品筛选自己的目的地,盈利效果可能并不理想。比如去往美食类地点可能选择大众点评寻找商家,寻找酒店类地点则可能先从携程、去哪儿等应用明确目的地,而非采取百度地图的推荐,毕竟这些垂直的应用内容更加丰富专业。
因此个人认为,百度地图依据自身技术壁垒及品牌力,战略方面提升对B端客户的重视程度,比如通过出售打包api接口、根据不同业务场景个性化定制开发地图等方式,为需要导航的场景类APP、大数据可视化公司、或G端用户(保险公司、公安部门查看警情、气象局平台监控)提供技术支持,架构地图服务。以实现平台型产品向技术服务型角色的演变,也充满了无限可能。
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