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GoShare如何成為出行選擇 服務的可預期性造就用戶習慣

GoShare新事業總監姜家煒希望藉由端至端方案的完整方案,找出城市的交通模型。李建樑

GoShare共享服務於29日在桃園上路,對於如何推廣新服務,讓GoShare成為民眾自然而然的出行選擇?GoShare新事業總監姜家煒表示,重點在於確保服務的可預期性,才能讓民眾養成使用的習慣。

運輸服務的可預期性

談及運輸服務的可預期性,姜家煒舉公車為例,在智慧站牌與提供公車動態資訊的App普及之前,人們更傾向搭乘班次密集、平均等車時間短的捷運完成旅次;因為捷運所提供的運輸服務與使用者的預期一致,可預期的服務會讓使用者產生信賴感,久而久之成為習慣。

從近年來街頭逐漸普及的智慧站牌、以及多元的公車動態App,可以看到公車產業為了提高服務的可預期性所做的努力。那麼共享運具呢?不像是大眾運輸系統具備固定的路線、班次,共享運具服務是以物聯網技術為基礎,在建立了完善的系統為骨幹之後,以數據為血肉逐漸長成的體系,成為大眾運輸與私有運具之外的另一種選擇。

端至端方案串聯完整移動數據 找出城市的交通模型

GoShare甫推出便一再強調服務的「端至端」特性,垂直整合了機車製造、電池交換網路、AI、雲端營運管理系統與客戶行動裝置App。端至端方案的背後,是一層又一層緊密結合且互為回饋的數據,以及高度自動化的系統維運機制。那麼這套高度整合的出行方案,要如何打造服務的可預期性?

姜家煒直言,GoShare不會在上線之初就能將共享服務做到極致,機器學習的導入,就是為了讓整套系統逐步地掌握不同城市的騎乘、停車習慣;高度可預期的服務,最終是建立在系統對該城市交通模型的高度瞭解上。

交通行為具備方向性,最終會呈現平衡且穩定的狀態。姜家煒解釋,當單一使用者已無法藉由更換路線、運具,找到時間、金錢成本更低的出行方式時,最後的旅次就會固定下來。當一個路網中所有使用者皆是循這個模式找到最佳的出行模式,就會建立該城市的交通模型。

現階段公部門冀望優化城市交通、交通新創業者想要帶來新應用的前提,皆須以上述的交通模型為藍本,這也是為什麼交通產業對交通資訊的重視度逐漸提升,貼近真實的交通數據成為智慧交通的發展的主心骨。


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