高德地图 POI 加油站 优化分析

前言:

在高德的AppStore里看到一条这样的低分且有内容有价值的评论,于是好奇趋势,假设自己是POI的产品,会怎么优化这个点呢?下面的一些数据不是真实的,只是大概看了之后自己给的哦,可能导致的结论也是不完全正确的,这里只给自己的思路。


一条App Store的评论

需求说明:

    目的:优化POI加油站部分,减少因为加油站信息偏差导致的用户流失

    人群:使用导航找加油站的车主


问题分析:

首先关键词提取:“信息不真实“,这里的信息指的是什么呢? 先来看一看加油站详情页长什么样子,并结构化一下:


加油站页面&信息结构图

这里的信息不真实到底指的什么呢?我思(y)考(y)了一下:


加油信息不真实可能原因及严重程度分析


第一步优化方案:

红、橙、蓝表示信息不真实的严重后果,所以如果单单从加油站信息错误导致的问题做优化的话,如果没有技术壁垒的情况下,貌似只需要做到以下几点就好了(排名分先后,解决方法可能不好实现,目前只是提出来)

1.    实时更新加油站可加油的类型

        方法:激励商户更新|| 加油站管理系统提供接口

2.    每天更新油价

        方法:激励商户更新 || 加油站管理系统提供接口

3.    确认可用的支付方式

        方法:激励商户提供信息 || 获取商家微信支付宝银行卡pos端口情况获取

4.    确认服务和周边是否真实存在(厕所、便利店、速食店等)

        方法:激励商户添加商户信息 || 通过支付行为数据自动添加

5.    确认油卡是否可买可充

        方法:激励商户填充信息 || 加油卡管理系统接口

6.    确认&更新店面信息(门店照片和名称)

        方法:激励商户更新店面情况(根据街景自动更新?)


但是,既然开放了评论区,那就去挖一挖评论里是否有用户在意的,但是以上信息里没有的东西。另外,车主开着车,一条条刷评论区再做决定不太友好,怎么帮助车主最有效率找到期望的加油站呢?

 

评论区深入挖掘

我统计了30个加油站的500条有效评论(有内容指出是哪个部分满意或者不满意),以下为统计数据


星级评论饼状图

    从图中可以发现一个1星和5星的评论站比例占了77%,且1星评论比5星评论多7%。说明用户在非常满意和非常不满意的时候才会对加油站做评论,且不满意的时候倾诉、评论的意愿更大。

1星(左)和5星(右)用户关键字分布

    从1星用户评论关键词图可以发现,当加油站工作人员服务态度差是导致差评的罪魁祸首,其次是油的质量,用户怀疑油没有加到指定量的时候也会差评。另外等待时间长、价格贵也会导致差评,但是不是最主要原因。

    从5星用户评论关键词图可以发现,服务态度好、有优惠、油质好和送洗车或者礼品是让用户好评的关键点。其中态度好最能驱使用户进行评论,有优惠也较大程度的驱使用户好评(这里的有优惠是满减或者每升便宜多少钱,不是说的价格便宜哦,可能优惠之后跟某些便宜的加油站价格差不多,这里用户并没有对比和指明)

    从1星和5星图也能发现,评论的用户更倾向于对态度做出评价,尤其是给出低分的用户。其次是油的质量,是否有优惠,是否送礼品或者洗车服务等。

思考:

    那么是不是直接从评论中提取关键字作为标签作为信息显示就好了?不一定,因为这个由个前提条件,就是用户关注的内容和用户评论的关键词是一致的。这个前提是否成立呢?我们做了个简单的小调查。

 

加油站用户调查

首先我们需要确定什么人会去关注这个评价。


加油流程图

从上图可知,会去看评价而确定去某个加油站的人需要满足几个前提:

1.    没去过周边加油站(如果去过,即使打开导航也只是为了找路,不是为了看评价)

2.    开导航去到该加油站(如果不用导航,已经开到加油站了,不会再打开导航地图去看评价)

基于上面两个前提,我做了一个简陋的调查报告


问卷中可能有不开车的人,这些人的回答可能更倾向于“幻想”,但是通常人以为自己做出的决策会和真实不相符,所以这里把这些人滤过了。


不会导航搜索的也就不会看评论了,我们只关注会用导航的人,所以对于会看导航的,我们问了如下问题


我们发现少量车主不关注加油站信息,只关注距离,而85%的车主会关注评论,那么对于这部分用户,我们设计如下问题



最终可以得出,我们终极目标用户主要关注的点在

-    距离

-     油质量

-     价格

-     加油速度

 

调查结果与用户评论分析

让我们对比下评论高频和找加油站用户关注点:

    距离是由车主当前位置和附近加油站数量决定的,先不看。只有油的质量是双方的高频关注。因此,刚刚提到的前提是不完全成立的,也就是说:

                                       评价关键词 不完全等于 用户选择加油站的考虑点

所以我们需要引导评价的用户给出我们需要的信息。

 

其次,我们再来看看评论的有效性。我们再来看看流程图,看到底是哪些用户会去评论加油站


我们从流程图中发现,以下几种路径的会评价加油站:

-     不用导航,常去该加油站(7%)

-     不用导航,路过加油站(20%)

-     导航搜索,没有查看评价,随机选择的加油站(38%)

-     导航搜索,查看评价后选择的加油站(35%)

可以看出

1.    常去该加油站的,评论意愿最低

2.    非“常客”,且导航搜索后评价人数占总评价人数73%


你会发现一个问题就是

  对加油站最了解的常客贡献的信息很少的,反而是去了少数几次甚至只去了一次的用户评论的占大多数。这会导致一个问题就是,评价的用户可能基于某一次的愉快或者不愉快的经验评分,造成评价偏差。所以怎么鼓励常去的用户给出有价值的准确的评价才是最重要的。下面看一下激励机制


  现在高德对于评论的用户会给“高德币“的利益激励,可以换取打车券、顺风车券等等,但是,自己有车的人用到这些券的概率和频率是不是很低呢?

那么私家车车主一定会做的事情是什么?

-     加油(最频繁)

-     洗车(次频繁)

-     修车(低频)

-     保养(低频)


因此,在利益激励上,可以通过对加油上给出一定的优惠机制,能够激励用户去做评论。为啥这个一定有效呢?


因为在和Jeff聊起搜加油站时,他告诉我了一个叫团油的app,这个app主打就是通过app支付可减免钱。如果用户愿意下一个app,只为了加油省钱一件事情,那么如果把这个唯一的事情都整合到使用频率更高的地图上,是不是可以把那边的用户拉过来呢?



第二步解决方案

1.    在评论里面规定一些引导标签,如“油质量高“,”加油速度快“,”价格低“,引导用户给出更有价值的评价。

2.    通过评论加油站积分可以换取油费优惠的活动,激励用户评论(可重复评论)。



终极优化总结:

————————————————信息区———————————————

1.    实时更新加油站可加油的类型

2.    每天更新油价

3.    确认可用的支付方式

4.    确认服务和周边是否真实存在(厕所、便利店、速食店等)

5.    确认油卡是否可买可充

6.    确认&更新店面信息(门店照片和名称)

————————————————评论区———————————————

7.    评论区添加标签评价,标签来源为车主所需信息

8.    加油站可重复评论,且评论加油站积分可以换取油费优惠


后记:

很开心这篇终于在“人人都是产品经理”网站过审了~

但是发现自己是个不知行业的水产品,为啥这样说呢?作为哈啰单车的铁粉,最近瞅了一眼哈啰出行, 发现一个“车主服务”的小模块,然后发现哈啰:

和团油合作,油价直降幅度大;

和车点点合作,有特价洗车;

和乐车邦合作,有优惠保养。

emmmm……仿佛跟我之前想的积分换取的优惠的feel差不多,但是!人家这个是商业层次的。好吧,如果是商业层次的这种合作和优惠,积分算个啥子哦?慢慢学习吧骚年~

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