孫正義帶滴滴出行攻進日本,如何用中國技術挑戰台幣4,000億規模的打車市場?
孫正義帶滴滴出行攻進日本,如何用中國技術挑戰台幣4,000億規模的打車市場?
2019.12.18 | 創業活動

滴滴出行日本(DiDi Mobility Japan)是由孫正義帶領的日本軟銀集團(Softbank)與滴滴出行於2018年6月成立的合資企業,兩家公司分別持股50%。

12月3日,中日旅遊文化商務促進會和日本最大旅行社集團株式會社JTB共同舉辦的「中日旅遊合作高峰論壇2019」在東京召開。滴滴出行日本事業開發本部長Eric Wei(魏嘉宏)、百度日本CEO張成煥等人,以「中國技術(MaaS・電子支付・大數據)如何促進日本地方振興」為題,進行了圓桌討論。

論壇結束後,36Kr Japan記者獨家採訪了Eric Wei,請他分享了滴滴出行日本的現狀和未來規劃。

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Eric Wei 在中日旅遊合作高峰論壇2019的圓桌討論後接受采訪
圖/ 36氪

採訪節選:

Q:滴滴出行日本自2018年成立,短短一年已經擴大到100多名員工的規模。請問當前的團隊結構是如何的?

A:叫車平台是我們的主要業務,現在一半以上的人員都是面向車企的銷售。目前我們已經與全日本400多家租車公司建立了合作關係。此外,公關和市場部門、(計程車公司以外的)B端合作部門,客戶服務中心等都發揮著重要作用。

Q:所以開發團隊都在中國對嗎?

A:是的,日本沒有直接的開發團隊。我們有專業的產品經理負責分析日本市場的特徵並深度挖掘客戶需求,然後將必要信息傳達給工程師團隊,共同實現產品的開發。

Q:日本是個蠻特殊的市場,與中國市場的差異也非常大的。你們進入日本市場時遇到的最大障礙是什麼?

A:確實不一樣。這就是為什麼我始終認為推進「本地化」至關重要。
在中國,滴滴司機的平均年齡在30歲左右。他們都習慣於使用智慧型手機,只需要讓他們下載滴滴的應用程序,就可以開始使用服務。但是日本司機的平均年齡達到了59歲,有些年長的人在手機這樣比較小的螢幕上閱讀文本比較困難。於是我們重新設計了系統,為日本的司機導入了8英吋平板電腦。此外,我們也盡量把作業系統的界面設計得更為簡單,以便他們可以更輕鬆地使用軟體。

Q:說到打車平台服務,現在除了DeNA(日本最大的遊戲和電子商務公司之一)營運的MOV,索尼旗下品牌S.RIDE,最具規模的服務商應該是Japan Taxi。Japan Taxi背靠日本最大的計程車營運商,我想它會成為滴滴非常強大的競爭對手。在這個同質化比較嚴重的市場中,滴滴的優勢是什麼呢?

A:首先,Japan Taxi是一家計程車管理公司,而我們是平台提供商。我認為Japan Taxi的服務更偏向B端,他們希望把曾經的電話叫車模式轉化到手機上。但滴滴的宗旨是服務C端用戶,我們想要為用戶提供前所未有的行動體驗(此句也是滴滴出行日本的slogan)。

我們會定期對乘客和司機進行調研,收集和分析客戶的聲音。這裡我舉兩個例子。日本人有個特點,他們很喜歡積分卡。我們也聽到了用戶「乘車沒有積分嗎?」的聲音,隨即引入了乘車積分的機制。我們最高等級的積分會有3%的回饋,比一般信用卡都高,所以迴響很好。這個機制在中國在巴西都沒有,僅在日本提供。

第二,日本的很多計程車司機有佩戴手套的習慣。帶著手套使用觸控螢幕很不方便,因此我們在程序中加入了語音識別功能。當司機從乘客那裡收到訂單時,無需手動操作智慧型手機或平板電腦螢幕即可完成接單任務。

雖然滴滴是來自中國的服務,但我們認識到想在日本取得成功,本土化才是關鍵。

Q:毫無疑問,軟銀和滴滴都是高科技公司。特別是滴滴有5.5億用戶的行動數據,造就了它世界頂級水平的AI技術和成熟的平台系統。作為兩者的合資公司,除了技術支援外,您對兩家公司的期望是什麼?

A:他們都有大量的用戶。軟銀在日本擁有4,000萬手機用戶,滴滴在世界上擁有超過5億以上的用戶。這些用戶即使只轉化十分之一,都是非常大的數字。更多的用戶會讓我們有能力在日本創建一個更好的平台並提供更好的服務。

Q:中國的計程車是「低單價高頻率」,但是日本正好相反,價格昂貴,大部分人都不會首選打車。您真的覺得滴滴可以打開日本市場嗎?

A:確實,僅以每公里計算,日本的計程車單價是世界上最貴的。不過,在日本我們的目標不是讓計程車變便宜,讓更多的人去乘坐。日本的計程車市場規模超過1兆6000萬日元(約新台幣4,405億元),我們目前的首要任務是改善已有用戶的出行體驗。比如,無論何時何地都可以輕鬆打到車,再者就是付款方式的多樣化等。要知道,在日本只有40%的計程車能使用刷卡機⋯⋯如果解決了支付問題,對赴日的外國遊客也更友好。從長遠來看,市場份額還會繼續增加。

另外,我們也在考慮推出拼車服務。尤其是在日本地方城市(農村),計程車的供應數量本來就少,透過我們的平台進行匹配,可以更有效地用車並降低乘車成本。

Q:在地方推出拼車服務是個好主意,感覺那裡確實有難打車的問題。最後一個問題,說說今後的計劃吧。

A:首先,我們最近成立了廣告部門。第一步,我們將從12月9日開始在計程車上展開行動電視廣告服務DiDiTV。透過O2O廣告模式來增加營收,促進司機的收入或降低乘車費用。

然後,我們將強化電子支付的推廣和高精度地圖的開發。除了與PayPay(相當於日本的Alipay)合作,我們還將繼續擴展我們的支付商渠道。另外,在日本市場上還沒有最好的地圖服務商,我們將與Zenrin(日本最大的地圖出版商,也為Google日本等提供地圖服務)一起開發符合滴滴要求的地圖服務。

本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #軟銀 #滴滴出行
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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