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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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