• 无忧停车商业模式与融资背后的故事--专访无忧停车创始人兼董事长刘鹏
    2015-08-06 08:40:40   来源:Tranbbs.com    评论:0 点击:

    在“互联网+的热潮”下,停车O2O市场迅速受到了资本市场的青睐,近期融资的新闻接连不断,6月,银江1000万投资无忧停车,迅速引起行业聚焦,银江股份作为传统智能交通的龙头企业,本次又向停车O2O市场出一记重拳,进一步完善大交通战略布局。本次与无忧停车相互借力,强强联合势必产生协同效应,Tranbbs作为智能交通行业的领先媒体,对无忧停车创始人兼董事长刘鹏进行了专访。

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    Tranbbs记者:传统的智能停车公司靠项目生存,而互联网+智能停车的新型公司,前期靠用户数量、靠市场占有率,不太考虑盈利。请问,无忧停车目前属于哪一个类型公司?

    刘鹏:无忧停车是传统和互联网结合的O2O公司,他区别于传统公司和纯互联网企业。传统公司主要靠设备盈利和管理盈利。互联网公司主要靠用户量、用户活跃度。随着互联网O2O模式的兴起,许多传统停车行业企业转型做APP。

    我认为,要在O2O大潮中站稳脚跟,最终合适的是思路是否正确,是否抓住了需求的根本,而不在于有没有根基,有没有资源。而要把产品做得好,老板首先要把产品架构和大方向要定出来,产品经理再填细节,这些就决定了一款产品的未来。

    Tranbbs记者:紫光百会和无忧停车业务是什么关系吗?

    刘鹏:过去我们跟传统停车企业一样,凡是停车设备我们都可以做,以客户为导向。现在我们不一样了,要跟无忧停车业务要吻合的,跟无忧停车业务不吻合的,我们就不做了。

    我们马上要推一个新的方案,完全为无忧停车服务。互联网企业发展速度是第一的,传统企业的产品开发是画板子,硬件定制,怎么弄也得3个月,互联网是3个礼拜也受不了。我们昨天开会定的计划,3个礼拜上线,而且产品要生产出来,而不是说3个礼拜才把样品做出来,要一个礼拜就得把样品做出来。这就是紫光百会的积累,我们有现成的东西,这个工程一来,以无忧停车自己的需求来引导停车用户,你得跟着我走。

    Tranbbs记者:请您细说一下无忧停车的模式。

    刘鹏:现在是O2O模式,或者是2B、2C的双重模式,O2O就是线上线下两个方面,线上就是我们这个平台APP。我们现在主打两个功能,其他的附属功能可扩展可不扩展。实际上抓住了两个痛点,第一个痛点就是公众出行找不到停车位,我们会为用户找到停车位并且导航过去。第二点就是交费不容易,停车场跟司机的交互就是交费,把交费做标准、做简单、做快捷。以上两件事做好,我们就获得了用户。

    我们提供的导航服务是免费的,我们做了以后很快就会发现,导航不是刚需,来了100个用户,100个用户基本上都要有支付的问题,但是100个用户可能只有10到20个面临找不到车位的问题,那不是刚需。

    用户在线支付之前要通过手机注册,不需要提供姓名和车牌号。先解决支付问题,与用户建立信任感,后续再提供更多的附加服务。每完成一个动作都会给与奖励,刺激用户。线下我们把支付流程标准化,未来肯定是要颠覆停车行业,改变停车行业落后的模式,劳动密集型向标准化、无人化转型,国外停车场并没有靠大量人来管,现在最大的问题用人成本高。同时,人的诉求是也很复杂。

    Tranbbs记者:现在的支付方式是不是现金、支付宝、微信并存?

    刘鹏:支付宝、微信、银联全都可以,非常方便,这是慢慢培养的过程。我们刚开始这几个月大概会有1/3或1/4的人已经用我们的APP,刚开始用的,肯定是奔着我们有补贴来的。实际上对于收费员来讲,完成一次交易,会有几块钱的补贴,用户方面就是完成一次交易可以使用优惠券。从两头补贴,这是驱动力。从长远来看,等到一个停车场里有70%的人学会用电子支付的时候,并且养成移动支付习惯,那停车场就可以不需要人了,只要把这70%的用户维护好,往后会越发展越快,用户从70%到100%,可能只需要几个月。

    Tranbbs记者:请介绍一下无忧停车目前最新的运营相关数据?

    刘鹏:目前无忧停车注册用户突破百万,我们现在交费的活跃用户是50万左右。活跃用户指是完成过交易的用户,不是指仅仅注册过的用户,因为有一些地方用户暂时还不能交费。目前杭州、天津已经可以交费了,上海、深圳、广州、西安、武汉还没有开通,北京是最多,现在大概2000多家停车场实现移动支付服务。

    刚才说了两个需求,一个是导航、诱导,一个是支付。诱导目前已经覆盖20多个城市,然后我们跟高德、百度、四维、雪铁龙、奔驰、上汽阿里(上汽和阿里成立的一个做车联网的合资公司)也都签了协议,他们要求我们到年底要覆盖到40个城市。大城市我们基本都做了,但数据还在补充,现在数据量还不够大,而中小城市好做,中小城市停车场数量比较少,数据计算起来很容易,所以覆盖40个城市的目标年底肯定能完成。另外,我们计划到今年年底让15个的城市实现移动支付。现在已经开始着手做,目前导航,诱导覆盖已经6个城市,开通移动支付至少有3个城市,我们每周会都有报表,统计每个城市的活跃度、交易量。目前签约导航服务的停车场有10万多家,到年底大概会有15万家。

    Tranbbs记者:无忧停车去年完成天使轮融资,本次完成了A轮融资,估值1.5亿,之前您接受媒体采访也提到计划2016年登陆新三板。A轮融资主要用在哪些方向?

    刘鹏:互联网企业是这样的,天使轮是有一个想法,这个想法市场站位站得准,天使投资会给投几百万。A轮是什么?你的概念就要成熟了,我们A轮融的这几千万花完,基本上大概7月底、8月就花完,花完以后代表就是说我这个概念是成熟的,而且是一个真实的、可行的方案,而且这个方案是已经验证过的。我们现在累计交易量已经快接近100万,再过一个月,应该突破200万。交易量从零到20万的时候,我认为这叫小试牛刀,类似于小批量试成功了,当交易量突破200万时,同时几千万也花光了,细节做的也非常周到了,不断克服遇到的困难,我们在这过程中不断的调整,在大方向不变的基础上不断优化细节,然后再通过实践、互动,与跟政府、跟停车场老板都协调成功,就证明我们中试成功了。那B轮融资以后,肯定就是放量,因为方向没有问题,我们所能碰到的困难,基本上都碰到过了,也都有对策了。这次主要是补贴,我们不以送设备为主,我认为补贴直接带来用户,就是直接让客户使用APP,通过补贴刺激,让用户反复使用,培养用户的习惯。补贴政策就是两头补,我们根据竞争对手对我们的压迫程度会调整,他们补我们就提高,总之最后我补的最多。

    Tranbbs记者:A轮投资为什么选择传统智能交通企业银江的投资?无忧停车还是有互联网基因的,银江本身是传统业务,是传统企业。

    刘鹏:很多企业都来找过我,但我觉得有些公司太传统了,没有互联网的精神,没有互联网的思维。去年11月跟银江的金总认识的时候,谈得比较愉快。银江在做大的布局。这家公司是一个浙江的民营企业,公司上市以后,更要快速的扩张、快速的成长,整体布局。然后12月的时候,我去浙江见了银江董事长吴越,吴越跟我大概聊了20分钟,问了我五个问题,我跟他聊完了,他说行,投吧,基本就定了,去年其实这事就定了。

    为什么选择银江,他也有资源,他跟我不冲突,中国有中国的国情,不是纯市场的机制,公司规模较小的时候政府资源可能利用不上,但真正做大了有一些政府资源还是要用的,尤其是所有的路上停车。

    我跟投资者谈得很清楚,今年就是要速度,一分钱也不盈利,投资者也需要我们3年都保证速度,速度快投资者就不断的给我们投钱,停车现金流好,停车行业是赚钱的。只要好好做绝对能成长为一个百亿美金的企业,像滴滴一样大。

    Tranbbs记者:停车场动态数据的采集虽然有很多尝试,但是并没有某一家做了突破,目前几乎所有的停车APP中,动态停车数据都是极其缺乏的,而这也是关系到移动停车APP市场占有率,估值和未来前景的重要因素。因为我之前看您接受采访,当时无忧的动态数据是原来的数据做模型预测的?

    刘鹏:模型是必须做的,不做大数据的人可能不太了解这方面,我也没有什么理论,完全是从实践中摸索出来的,我们最早做的停车诱导的时候,都是政府花钱的,全部都装传感器,装了联网、网桥、网关,把系统都接过来,但是后来很快就发现,接过来的数据误差非常大,而且还有累计误差,同时通讯也容易断。如果这些数据不加处理就往外发布的话就会被误导。我们研究发现,这几十个停车场里,每天的每一个时点都有10%到20%是坏的,时好时坏,根本不发正常的采集数据,不能满足需求。而且当通讯切断时,前端发布的信息也会停滞。所以主要有三点,第一不准,第二有累计误差,第三通讯经常断。

    所以动态数据采集肯定靠历史数据,模型就是基于历史数据做的,新的数据进来我们会进行校正,不断的校正,这个模型会越来越准。如果通讯切断也没有影响,我们这边数据依然在输出。最后我们发现,我们这个模型做出来的比采出来的数据还准。因为我们已经把那些杂波都滤掉。现在相当于后台彻底处理过的数据我才会发布。

    这一点也得到了客户广泛得认可。签订政府项目,我们都会注明误差小于10%,准确率90%。例如现在百度地图、高德地图,实时路况很准,一旦有车祸地图上马上反映出红线。所以他们就是用户量大,对于我们来讲也一样,就是利用大数据,样本越多信息越准,开始的时候我样本少,只有6个停车场,那我通过这6个停车场,知道那第7个停车场,有一些难度,但是如果已经有30个停车场的真实数据,我想知道那31个停车场,就很容易了。

    我们通过进一步研究大数据发现,停车场是分类的,分为六种类型,通过一段时间研究发现。医院、车站、餐馆、商场、写字楼都有不同的数据曲线,如果是写字楼、餐饮、商场的综合场所,我们就采用叠加的方法,调一个参数,对于我们来说还是很容易的,基于模型预测的数据曲线与真实的数据曲线契合率超过80%。通过不断的矫正、调整,这模型就做出来了。国外的停车场数据基本上都通过建立模型得出。

    责任编辑:白小嵩

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