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恐怕没人会想到,这个以“宅”为最大贡献的时期中,除了各种娱乐项目外,导航地图产品也能一跃而起,迅速走红。
在今年的疫情期间,以百度地图、高德地图、腾讯地图等主流导航地图产品纷纷上线“疫情地图”、“发热门诊”、“复工地图”等疫情专项服务,给这个黑暗时刻里带来了不少的信息帮助。
这种由算法技术对疫病的帮助早已有之,早在著名的十九世纪英国霍乱灾难中,英国医生约翰·斯诺与其助手就根据霍乱病例的死亡数量与地点进行计算推测,绘制出死亡地图,并以此确定了霍乱传播问题与水源密不可分,为疫情乃至日后的城市卫生系统都做出了巨大贡献。
而此次这些导航地图产品也一样为很多用户即使查阅身边疫情,消除恐慌做出了不小的贡献。就比如百度地图上线的“疫情小区地图”功能,覆盖261个城市上万个疫情场所,截止至今查阅量超过1亿次。
百度地图、高德地图、腾讯地图等平台如此争先恐后的上线普惠性质的“疫情地图”功能,颇有些当初地图入口之争的味道。
导航地图起初的入口之争可以说是异常精彩,从百度最先收购长地万方揭开帷幕,后来阿里拿下高德,腾讯入股四维图新形成BAT御三家之战,先后又经历了2015年O2O的聚合打车大战,2017年共享单车大战等,都是想要拿下地图入口这一核心点。
而后地图入口流量之争甚至一度杀到了语音的等细枝末节的体验上。
像最开始高德地图拿下林志玲的声源,开启“性感语音”导航,有数据显示林志玲语音上线之后高德地图的下载量相较于之前增长了6倍,而尝到了甜头之后,高德地图又增加了郭德纲、周星星等明星语音导航包,在这一系列操作之后,高德新增用户则增升了230%,每日活跃用户曾在“相声导航”的帮助了下增长了36%。
百度地图也不示弱,紧跟着推出了汤唯、鹿晗、杨幂等明星语音导航,甚至还包括自家老板李彦宏,而且深谙AI技术的百度还发布了“语音定制功能”20分钟就可以生成个人完整语音包,引得一众科技圈用户好评,在《流浪地球》大成功之后,很多人也表示专门下载了百度地图用其中的MOSS语音包。
不过几轮厮杀之后,几大头牌都逐渐冷静下来,相互之间的入口竞争虽然存在,但更多的开始转移重心,更多的将地图作为自身生态中的一环,进行生态化的场景赋能,开始关注用户的留存与营收变现。
《增长黑客》这本书提到过一个“AARRR”的转化漏洞模型,即Acquisition(获取用户)、Activation(激发活跃)、Retention(提高留存)、Revenue(增加收入)、Referral(传播推荐)这个五个环节,用来权威的分析解读产品思维。
套用进导航地图产品也是一样,Acquisition(获取用户)与Retention(提高留存)并不矛盾,用户净增长本身就是新增用户数量减去用户流失数量,最终目的都还是要Revenue(增加收入)。
是地图导航这一功能并没有很强的品牌粘性,他们并不是非此即彼,用了你家的就不能用他家的一样,对于很多地图导航高频使用的司机团地来说,各种地图导航软件常备,不同场景、不同路况都可以随意切换使用,找吃饭的地点用高德、用语音喊百度,你家唱罢他家起,这并不突兀。
也就是说如今已经不再是抢夺入口,大力拉新的阶段,互联网平台的本质是做渠道,互联网拆分为最本质的供需三方:生产者、消费者与渠道,互联网的角色就是渠道,本质是服务和增值。
看如今以BAT为首的导航地图产品,也能见到明显靠着各自的圈层生态,进行更多的服务与增值活动。
高德地图的圈层是阿里生态,包括像饿了么、口碑、飞猪等一系列生态搭建,组成功能化强劲的生态,更能够串联起盒马生鲜、高鑫零售(大润发)、天猫小店等具体零售点,特化自身零售带货的内容。
百度地图的圈层则是岔不开技术色彩,重AI的百度在地图方面的深耕聚焦在技术上,包括语音交互、未来路况预测、AR实地场景等一系列功能,百度AI技术的研究一一彰显在地图上,是最佳的展览台。
腾讯地图相对势微,本身入局稍晚加之后续投入不够,体量上与二者难以短期争锋,但在笔者看来,腾讯地图更像是自身产品线上的加分点而不是特化出来的专业产品,微信自带的入口以及滴滴等交通小程序的入口,使得目前腾讯地图虽然在导航上不算出彩,但仍存有很大的想象空间。
所以说以BAT为首的导航地图们已经停止了对入口效应赤裸裸的“武斗”,转为更加平和,以质取胜、以生态定局的“文战”,这实质上也是行业发展向前迈步的必经阶段。
像这次备受瞩目的“疫情地图”与“复工地图”等内容,背后都是基于大数据分析、计算下,由AI智能化的进行核实预测实现的,这实际上也是一种AI平民化落地的凸显,表明如今的地图竞争由流量竞争延伸到了技术竞争。
想要做到如此精细化的地图构筑,技术层次的需求一直是必要的,尤其是AI的预测与计算。这次“疫情地图”大火背后,AI技术也一扫之前两年不断被人诟病的尴尬处境,口碑上有些回暖,我们也能从中看到AI技术商业化的破冰之路。
AI技术这两年来的一直处于一种很尴尬的境地。甲子光年之前用“心理阀值”来解释技术发展与用户之间的矛盾,即在达到某个临界点之前,人们总会觉得无法满意,于是技术从业者总要坐在冷板凳上前行,等待更进一步的产业机会。
AI正是如此,它在研究进度与用户心理预期之间的矛盾巨大。
举个例子,《哈佛商业评论》中这样解释到:“人工智能和计算能力将在未来20年取得突破,以实现奇点,届时,机器将能够完全模仿人类大脑的工作方式。”
虽然具体需要的时间尚不明确,但这本该是一个需要长达数十年深耕的技术,却在如今大量的资本涌入、炒作下,把人工智能的商业概念提早的铺陈出来,让一个本不该短期决胜的技术导向行业强制商业化。
当然这也很符合互联网商业原理:做概念、拿融资、炒热度、找接盘。
而且AI千不该万不该的是,它经历过“概念民主化”。或是通过行业研究,或是读过科幻读物,甚至是看过一些影视、广告中的未来AI生态,大部分的用户都熟知AI生态应该是怎样或者说能达到怎样的一个高度。
这就使得现如今的AI处在了一个很尴尬的的境地,用户对AI的心理预期或者说心理阀值很高,但目前展示出来的落地项目与宣传的人工智能概念极其不符,更多的AI产品仍停留在“人工”的阶段,这不免让AI技术在用户心中的印象日益下跌。
无人驾驶测试屡出事故、语音识别不够精准、智能交互场景略显匮乏等等,都成为资本催化下,不够沉浸,匆忙落地的“后遗症”,人工智能的风口浮现出两个字——浮躁。
在天眼查平台中,以“AI”为关键词,以“注册资本在1000万+”的条件限制下进行检索,得出的结果仍然有81200这个惊人数字,可以见得在各个垂直领域里,对AI商业变现的风口有多大,对带上“AI”标签有多“迫切”。
技术为主导的产业与流量为主导的商业之间是有差异的,互联网商业是在线上赋予流量、用户、产品、销量这些方面数字化的能力,更多的是显性因素,就像游轮一般,光鲜点都在水面之上,发展的好坏一眼可见。
而技术为主导的产业更像是冰山,我们所能看到的仅仅是他们能展现出来的一角,他们大量的研究投入在水面以下,这些东西难以数字化的呈现出来,也无法为大多数人所认知与理解。
但更多的用户不会去深究水面之下有什么,他们在乎的就是水面之上的东西,他们能够使用、能够攀登、能够触摸到的就是水面之上的东西,因此会对时下能够落地使用的这“冰山一角”更为看重,这无可厚非。
这也就意味着AI技术想要长远的、可持续的发展下去,落地变现是必要的,要把自己能够展现出来的这一角打扮的“光鲜亮丽”,才能更为用户看好,更为资本看好,才能有资源、有能力的去追求自己内心更长远的“白月光”。
这就是一种技术平民化,将高深的技术转化为实用的工具体现,让这些技术不再那么高不可攀,更加亲民。
而想要打扮的“光鲜亮丽”还有一点需要注意,这“妆”不能过甚,你去“资本夜店”自然要“浓妆艳抹”,有多sex整多sex,要的是拉资源,而对需要实际体验的用户端来说,得“端庄大方”或者“小鸟依人”一些才更实际。
举个例子,AI+教育,你一上来就整什么AI老师上课那肯定行不通,校方愿意家长也不愿意。退而求其次,弄一些AI辅助改作业、课堂管理等辅助功能,不仅能够让老师体会到AI带来的实际帮助,也能让学生群体早些接触到AI技术,有一个良性的认知概念。
又或者是这次百度、高德的“疫情地图”、“复工地图”这些,本质上带着普惠的功能,在疫情期间更容易博得用户好感度,才能更好的将技术平民化。
著名管理学大师彼得•德魯克说:“动荡时代的危险不是动荡本身,而是延续过去的逻辑做事”,这一点对于时下的竞争环境而言更甚。所谓乱世出英雄,用户知道谁是在这个困难时期帮助他们的人,况且又实用、又普惠的技术落地,谁又不爱呢?
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