火山引擎数智平台新动作 助力地上铁「数据驱动决策」
今天中国有超 10 亿的网民，互联网普及率近八成。移动互联网发展十几年来，热门 C 端产品基本完成了对国内用户的覆盖，App 用户增长逐渐见顶，行业关于"用户增长"的讨论，已经不像以前那么热烈。
但在产业互联网，事情却是另一套逻辑。
相比互联网公司，不少扎根产业的企业在数字化建设上还处于早期阶段。这类公司在线下有实体资产、有服务网络，但信息流动尚未通畅，那些在消费互联网领域已经很成熟的用户增长、用户运营能力，在这类公司还没得到很好的应用。
这样的错位会带来不少问题。例如，数字化转型不畅，企业在深度降本增效、乃至"高质量发展"路上将有阻碍。同时，在新浪潮涌起的时候，缺少高效的数据分析、数字化运营能力，企业或将错失良机。
如何才能将成熟的互联网用户运营、数据分析等能力和扎实的产业相结合？结合后又将实现怎么样的助益？最近，「深响」关注到了一个值得参考的样本：地上铁和火山引擎数智平台增长分析 DataFinder 的合作。
基于数据，精细化用户运营
作为全国领先的新能源物流车数智化运营服务商，地上铁于 2015 年在深圳创立。过去几年发展中，地上铁致力于以用户需求为起点，通过数智化运营服务网络，连接新能源物流车产业全价值链，提供集车辆租售、充储维保、梯次利用为一体的资产运营和服务。
目前，地上铁主要的服务和场景中，包括 To B（企业租车）和 To C（个人租车）以及电车充电等在内的多项业务。其中，To B 业务主要是为各大快递物流及城配企业提供一站式标准化、智能化新能源物流车队租赁及运营配套服务，To C 业务则是在 2020 年正式起步，核心包括个人租车售车和充电服务。
拓展 To C 业务的背后，是地上铁对"新浪潮"的洞察。这股浪潮有着两大推动力：政策和市场。
政策层面，2018 年至 2020 年，国家多部门都在文件中强调新能源物流车的推广，新能源物流车在城市配送领域的占比将持续上升。市场层面，同城配送的市场规模已超万亿，个体从业者对新能源物流车需求强烈。
面对升起的浪潮，地上铁在 B 端已经积累下成熟的资源和服务能力，具备捕获新机遇的可能性。但 To B 和 To C 毕竟逻辑不同，能否突破现有价值链条，对于公司发展事关重大。
难点具体表现为：地上铁的 To B 业务主要在线下，而 To C 业务有相当比重在线上。如何便捷、高效地洞察地上铁 C 端用户的行为，如何准确把握用户在 App 内的全生命历程，直接影响地上铁 To C 业务的拉新、促活、留存指标，也牵动着业务的整体发展。
为此，地上铁在 2021 年底引入火山引擎数智平台增长分析 DataFinder，并于今年 1 月将其正式上线。DataFinder 是火山引擎数智平台的 SaaS 层产品，聚焦于为企业提供数字化消费者行为分析洞见，优化数字化触点、用户体验，支撑精细化用户运营，发现业务的关键增长点，提升企业效益。
简而言之，地上铁对 DataFinder 的应用，相当于将已在字节跳动旗下产品验证过的用户增长、用户运营能力引入自身 To C 业务。交流中，地上铁租车（深圳）有限公司产品运营专家李兰根详细阐释了对于 DataFinder 的应用，以及其在充电业务、活动运营、App 设计中起到的作用。
Ⅰ.充电业务：快速定位问题，提升服务质量
先看充电业务，用户从打开小程序、到扫码充电桩、再到完成充电，期间会经历多个步骤，而每个步骤的服务质量都可能影响用户的留存 -- 扫桩响应速度快不快？充电时是否出现"跳枪"情况？充电过程是否有异常？
利用 DataFinder，地上铁在用户充电过程中的重要步骤做好埋点，并基于收集到的数据准确定位问题。一个典型的例子是，当 DataFinder 反馈充电过程可能存在异常，地上铁的相关团队可以快速检查充电桩的服务性能，再将情况反馈给硬件厂商，从而优化服务质量，最终表现为用户运营指标的提升。
相比传统的 App 客服反馈 / 电话反馈模式，DataFinder 极大提高了公司定位问题和解决问题的效率。而类似的效率提升例子，在 DataFinder 于活动运营中的应用也有直接体现。
Ⅱ.活动运营：用一次活动，找到"最优解"
今年 6 月，地上铁上线了一个面向 C 端用户的福利预售活动，但在活动开始不久后发现，部分用户支付了预售款，但随后又出现了退款行为。愿意参与预售活动说明用户有租车买车意愿，但退款也说明有其他因素在影响用户的想法。该用什么方式推动用户初步决策后的二次决策，成为活动后续策划和运营的重点。
地上铁为此设计了多版方案，DataFinder 在其中起到的作用是：灵活高效地分析数据，帮助公司判断哪版方案效果更好。在实时洞察和密集回访的配合下，地上铁及时察觉到购车用户最想要的是"匹配运力"，随后公司以此调整活动策略，最大化地保证了活动的成功率。
每个行业有自己的特殊性，在"用户最想要什么福利"的问题上往往没有通用答案。公司需要"试"，但"试"总有财力、时间成本。比起只能在活动结束后生成数据报表的解决方案，DataFinder 的优势体现为在活动期间提供近乎即时的数据反馈和分析，让活动运营方可以尝试多种方案，边试边调整，只靠一次活动就找到"最优解"。
Ⅲ.App 设计：产品做"轻"，门槛降低
基于数据分析洞察用户需求，从而调整策略的思路，在地上铁 App 的设计上同样有具体的表现。从下载 App 到注册、再到核心功能的使用和用户的点击、留存情况，引入 DataFinder 的地上铁可以对整个用户行为链路有所把握，并依此优化产品设计。
基于数据分析，团队发现，部分用户在完成某项计划内的操作（如租车、交租金）后，就很少再点开 App。这让团队意识到，App 之于用户的使用体验可能"太重了"，对此，地上铁大幅改版 App，让各项功能以单模块形式触达用户，并匹配相应的分享功能。
如此改版的好处是，地上铁 App 能以更"轻盈"的姿态连接 C 端，降低用户的使用门槛，同时便于用户的分享和传播。沿着这一思路，团队还将继续在 App 设计上加以探索，从数据中洞察需求，找到更好的服务用户的方式。
图源：地上铁 App
在流量成本上升的行业背景下，To C 业务在用户运营层面面临更加复杂的挑战。用户的拉新、促活、留存，每一项指标的提升都需要精细化运营。通过应用 DataFinder，地上铁的 To C 业务在各个用户运营指标上均有提升，基于用户行为分析，地上铁还在不断丰富用户群体标签，为后期用户运营提供数据基础。
与此同时，更长远的助益也在发生。
"数据驱动决策"的持续落地
业务的发展背后是一连串正确且高效的决策。没有前者，业务发展容易跑偏，缺少后者，公司可能和机遇失之交臂。准确及时的数据洞察及可视化反馈，相当于从源头影响决策的质量和效率，DataFinder 就像某种"杠杆"，以数据洞察和反馈为支点，帮助公司撬动更多变化。
交流中，李兰根提到，地上铁的 To C 业务涉及重资产交易，需要线上和线下服务场景相融合，而不是像消费品交易一样能直接在线上解决。DataFinder 带来的一系列数据反馈，为团队探索更好的业务模式提供了决策基础。
目前，地上铁已基于数据和洞察衍生出了更适合重资产交易的"合伙人"模式。"数据驱动决策"的落地，正在推动地上铁的 To C 业务行至更深处，而 DataFinder 上线至今还不到一年。
应用 DataFinder 之前，地上铁也曾尝试过其他第三方产品，但相关产品要么只适用于线下场景，要么无法保证时效性。DataFinder 的引入改变了原先的用户行为数据处理方式，线下手动分析转变为线上直观分析，分析效率也明显提高。
「深响」了解到，现在地上铁处理一场 App 用户运营活动的数据，只需要 1 名员工花 30 分钟就能完成。基于数据处理效率的提升，目前地上铁 App 活动的数据播报也从原有的一周一次变为一小时一次。
地上铁和 DataFinder 的合作，让我们看到实体产业和"互联网"式方法论的结合如何从源头处实现降本增效。借助 DataFinder，地上铁以 App 为载体，用轻量化、标准化的方式进行能力输出，深入产业互联网浪潮。
但 DataFinder 只是火山引擎数智平台能力的一个缩影。谈及火山引擎数智平台，必然要谈到字节跳动，以及那些已在内部验证的 A / B 测试、数据洞察、科学决策能力。当相关能力在外部得到应用，类似于地上铁的增长故事也将发生。
过去一年，历经字节跳动内部多业务场景实践的诸多数据技术已经全面对外输出，贯穿治理、分析、应用等多个数据生命环节，形成包括 DataFinder、DataTester、DataWind 等在内的多款数据产品。
截至目前，火山引擎数智平台 VeDI 已经服务来自互联网、汽车、零售、金融等多个行业在内的数百家标杆企业，包括得到、陕西旅游、上海家化、万达、吉利领克、联合利华、李维斯，并在数据基础建设、市场洞察、智能营销等多个数智化场景中获得实效。
实践证明，"数据驱动决策"的逻辑是通用的。产业互联网水大鱼大，那些在消费互联网已经验证的能力，在产业互联网时代能帮助企业释放更多潜能。如今，火山引擎数智平台的产品矩阵日渐完善，外部企业在引入数据能力时将更高效。随着融合的深入，值得期待的变化还有更多。
