數據為王時代 台灣大車隊如何打造新生活服務生態圈？

「台灣大車隊如今不再是交通運輸產業中的一環，而是以數據驅動的科技服務公司。」移動服務產業人士道出這句話，顯示台灣大車隊董事長林村田接下車隊近17年，全公司進行轉骨後的結果。

據了解，台灣大車隊穩站計程車業者市佔第一，達24%，全台車隊人數2.2萬人，每年服務趟次至少達8,000萬，每月接觸人次達1,000萬，每年累積新台幣176億元的車資，這些十幾年來累積的數據，使台灣大車隊能夠將此運用在各個面向，例如車隊司機常使用的乘客熱點預測，該功能使司機能夠獲得乘客熱點預測，讓司機知道該往哪開、要等多久，可能就有客人上門。

數據不只是了解消費者的好幫手，也幫司機預測生意

台灣大車隊執行長林念臻表示，2016年台灣大車隊成立資料中心，將龐大數據運用起來，不只是分析650萬用戶的消費者行為，更以司機為核心，協助車隊司機營運。在數據運用上，林念臻首先想的是：想要解決什麼問題？手上有哪些數據？有無可能從歷史看到未來？林念臻也從中發現，集團內的資料不足以完成驗證，同時還需要外部的資源與開放資料，才能夠更精準的打造出「台灣大車隊AI技術預測叫車熱點」系統，協助車隊司機載客不漏接。

林念臻分析，運用App歷史叫車紀錄、車輛軌跡資料與地圖興趣點(POI)搭配外部資料如中央氣象局雨量觀測資料、節慶假日、路網資訊、各大型表演活動及各類型交通轉運時間做為模型參數，打造乘客搭乘計程車的「叫車熱點」以及黃金「載客熱區」預測服務，讓車隊司機能參考即時資料分析載客。

對於司機使用來說，林念臻指出，該模型雖有遇疫情挑戰不斷調整，但準確率高達90%，能減少每位司機空車時間1小時，每位司機以每個月為單位減少新台幣5,000元的油耗成本，當前減碳議題受到重視，AI技術預測叫車熱點也能每個月減少約4,000萬磅(約18公噸)的碳排放量。

黏著客戶第一步，協助司機經營熟客

此外，當企業要發展跨域業務，黏著客戶為重要基礎，透過數據能讓集團內部更加理解客群分布。林念臻提到，近年觀察台灣大車隊搭車需求的客群涵蓋上班族、銀髮族、企業經理人、孕婦等，因此必須具全齡化服務，同時讓消費者設定「最愛司機、拒搭司機」與客製化選項如空氣清淨、女司機、手機充電等，協助司機經營熟客。

林念臻坦言，近年車隊中有特別經營熟客的司機，每月平均約有2萬元的收入來自於熟客，而當司機開始經營熟客後，離開平台的成本就增加了。換言之，與其掌握忠實顧客的來去方向，不如先讓司機忠於車隊。

當台灣大車隊後台數據中心熟悉客人的習慣之後，大車隊即可運用數據分析了解消費者行為與愛好。

攤開台灣大車隊財報，營收上的多元有機組合，與轉型互為因果。資訊媒合服務，也就是大家熟知的55688 App佔比為8成，其中叫車服務佔92%、而洗衣、快遞等服務佔比為8%。林念臻表示，將觸角伸進智慧生活，接下來以AI、數據創造平台經濟，這平台不僅有集團旗下的業務，更希望城開放平台，與異域業者共創商機。

線下服務為基底，智慧生活大平台不是夢

展現科技服務的台灣大車隊，提及顧客坐進車內，眼前的「不是一台只會播放廣告的螢幕」，而是期能成為開放的資訊平台場域的提供者，林念臻強調，該裝置是搭載高通(Qualcomm)SDA660處理器，能配合4G行動網路、無線網路、藍牙、NFC等功能。

至於如何攻下消費者的心？林念臻說，螢幕上廣告會搭載LBS(Location Based Service)廣告推播，精準投放，比如?，當駕駛到附近有百貨公司，就提供百貨的消費資訊，LBS能夠取得用戶的位置，提供更客製化的服務。

這也能呼應林念臻曾在專訪時提到，林村田17年前接下車隊之初，就不只要做出行服務，更要滿足乘客在食衣住行上的所有需求，因此提出「55688國人生活密碼」概念而實現的關鍵工具就是你我手機上、搭乘的計程車上每個屬於科技的玩意兒。

後轉骨世代的台灣大車隊，透過數據將曾經僅是叫車的App華麗轉身為食衣住行生活大平台的「超級App(Super App)」，台灣大車隊以長久耕耘的線下服務為優勢，牽動移動服務產業一一變化，未來將為如何發展，能否成功使國人的生活更深厚的黏著在該App上，值得拭目以待。