U享会｜刻画真实的用户出行－－百度地图连接人与服务【百科全说】

每天在我们周围，无数次发生着位置的迁徙，看似简单的位移背后，蕴含着哪些更深层的用户细节？很荣幸本期U享会邀请到前地图出行方向设计负责人朱鹤群。地图一直致力于刻画真实的世界，朱老师将深入浅出的分享人们在真实世界出行中的真实动因，帮助人们更好的理解出行本质。

朱鹤群

前地图出行方向设计负责人

前安全用户产品设计负责人

前阿里淘地图设计负责人

前阿里巴巴B2B卖家发展部设计负责人

刻画真实的世界

作为地图，精准是最为必要的。那么问题来了，地图作为工具产品最核心的价值是什么？

对于出行而言无非解决三个问题：我在哪？我要去哪？怎么去？即完成由A点到B点的位移，但用户行为的背后我们是否思考过一个问题，用户为什么要在双11的时候去打折的百货商店？

「深挖用户的价值核心，地图位移的背后是对服务的需要」

由此，对从A到B的流程细节进行优化，过程中有多种交通工具可供选择，如公交、地铁、共享单车、出租车等，甚至可以步行；各路段又有可能遇到各种突发状况，比如交通事故、恶略天气、拥堵等。然后用户基于出行三要素进行决策，即时间、费用、舒适度，从而判断选择哪条路线。

在地图满足基础服务的背后，本来选择简单的交通工具就可以，但后来发展衍生出多而杂的服务。比如用户搜索某一个地点并不是想去到那里，而是想吃海底捞，海底捞可能附近就有，这里地点便不再重要，就近便为用户解决了问题。

为更好的满足用户多而杂的需求，深挖“人与城市”内在的联系，还原复杂的世界，地图3.0应运产生多种服务：

●4K地图

对于路况的复杂程度，更为丰富且精准的呈现。比如过街天桥、单向路、人行道、高速出口等在地图上都有精准标记。例如对于打车而言，很多时候乘客和司机的位置很近，但总会浪费很长时间确认彼此的具体位置，这里系统会推荐明确的站点位置，司机易于停车，根据大数据附近的人都会选择这个站点能更快上车，从而用户可优先选择此位置叫车。

●3D地图

例如重庆这种有着特殊地理环境的城市，为更真实的勾勒物理环境，3D地图有纵深的高度，有助于帮助用户更精准的了解自己目前所处的位置。

●聚合多元化的服务信息

挖掘用户搜索地址背后真实需求的同时，我们发现对于搜索的这个地址即POI（Place of interest）周围的楼盘、交通等信息提示也是必不可少的，用户很大程度上在考虑这附近是否有适合入住的房源，上班交通是否方便。POI详情页即信息聚合的载体，POI点周围的各种服务应有尽有。

●AOI 场景化地图

AOI（Area of interest）是基于情境的拓展体验服务。区块面的服务可以更智能了解用户当前的状况，提供打包整合的体验服务。例如当找一个厕所时，同侧路的权重会加大，会优先推荐同一侧马路的厕所，此时不只是距离优先，而是基于区块面提供服务。

混合的出行模式

出行决策的三要素时间、费用、舒适度，在混合出行模式下对人性化权重中的加权及判断起着决定性的作用。

这里需要重新挖掘用户发生位移这件事情背后的目的是什么？首先要明确，在交通方式选择上出行可以分为多种：驾车（长途／短途）、市内公交（地铁、巴士）、跨城公交（飞机、火车、轮船）、骑行（专业／普通）以及步行。

用户真实出行是拓扑结构

而实际的交通方式是比较复杂的、混杂型的，不是特定的步行、专车、共享单车或是出租。很有可能用户开车到朝阳公园，然后骑行五公里，再气喘吁吁的开车回去，只为更有品质的生活。

用户背后真正的需求不只是解决从A到B的方式，不是单一的工具；是基于大数据，根据不同维度权重配比，帮助用户决策选择，同时描绘更精准的用户画像，在当前场景下给出用户最优的解决方案。那么我们对于尽可能的演绎用户真实的行为路径，都做了哪些？

●实时公交

基于舒适度的维度，提供公交实时的到站服务，缓解用户等待焦虑感的同时方便用户查看行程变化快速做决策。

●短途

对于行程的最后1公里采用AR步导的形式，方便用户查看道路方向进程，而不在被南北东西所困扰。另外，对于1-3km的出行服务，顺应行业变化增设共享单车，乃至电动车充电等服务。

●长途

对于跨城级别的长途出行，需要给出整合方案。比如一些节假日高峰时段，不要只认定一条路走到黑，是很容易撞南墙的，这里可以给出附近其他城市转站，或改用其他交通的优选方案。同时，对于长途驾车服务，则会衍生途经市、途经路等相关配套服务。例如途经下雨的城市可以提前避开，开到相应城市的限行情况提前提醒等，都是地图能帮助提供的服务。

权衡出行的变量

我们通常习惯将事物的变量称为X因素，对于地图而言影响人们出行的X因素也有很多：

●环境天气变量

积水地图：生活在北京的群众一定不陌生，遇到暴雨雷电等天气就可以把家里的船开出来啦，城市内积水严重造成交通瘫痪。这时积水地图一定程度上解决了驾车用户的困扰，用户可以很明确的避开积水路段，将车停在安全区域避免被泡。

雾霾地图：雾霾严重的城区可以打车开车，在雾霾少的地方则可以选用更为健康的出行方式。

●突发事件变量

路况预测：比如行经路段3千米外发生交通事故造成严重的拥堵，系统可根据大数据计算此路段平均处理拥堵事故的效率，从而给出不同时间点下路况的预测，用户可以明确当自己行至此处时事故是否处理完成，进而决定下一步的行车路线。

其他影响人们出行的变量因素

最后一言以蔽之，所谓刻画真实的用户出行是物理层面对真实世界的精准描绘，以及人性层面对真实人物的深刻洞察和解读，连接两者而给出行之有效的解决方案。

Q&A

1、对于工具型产品，交互或用研等岗位人员在其中能做哪些事情？

朱老师：工具型产品的核心价值是效率，是一定要去做的。此外要从三个维度着手：第一要采用相关设计方法，如加法减法一致性等原则发挥设计的价值；第二是统一性，可以想象任何一个工具型产品都会有一定的行业标准，不可能做大的变革，要保持统一性；第三点是创意，创意即我们团队或产品的价值，是独特性与竞争力的体现。这里可以参考一个典型的产品模型－－卡诺模型，帮助甄别哪些是效率优先的而做选择和判断。

2、工具型的产品需求可能偏简单一些，在挖掘需求上有没有什么好的方法？

朱老师：一个单一的工具或目的，对于当前用户的习惯和理解力来说，我们是可以做到极致的，这时需要有打包的服务概念。举个例子，对于话费充值工具，我们可以进行流程优化，二次使用自动录入号码信息方便用户使用，在核心功能做到极致的前提下，类似这种优化一定可以达到极限。这时可以反观充值背后的因素，充值一般是充给自己、父母、女朋友等，同时事件发生会有一定的概率和频次，那么便可在订单管理页面加入再来一单的概念，直接一键解决。

我们对工具本身进行不断挖掘的同时可以对人进行挖掘，也可以换另一条路再去挖掘，配套的周边服务延展等都是行得通的。