今天中國有超10億的網民，互聯網普及率近八成。移動互聯網發展十幾年來，熱門C端產品基本完成了對國內用戶的覆蓋，APP用戶增長逐漸見頂，行業關于“用戶增長”的討論，已經不像以前那么熱烈。
但在產業互聯網，事情卻是另一套邏輯。
相比互聯網公司，不少扎根產業的企業在數字化建設上還處于早期階段。這類公司在線下有實體資產、有服務網絡，但信息流動尚未通暢，那些在消費互聯網領域已經很成熟的用戶增長、用戶運營能力，在這類公司還沒得到很好的應用。
這樣的錯位會帶來不少問題。例如，數字化轉型不暢，企業在深度降本增效、乃至“高質量發展”路上將有阻礙。同時，在新浪潮涌起的時候，缺少高效的數據分析、數字化運營能力，企業或將錯失良機。
如何才能將成熟的互聯網用戶運營、數據分析等能力和扎實的產業相結合？結合后又將實現怎么樣的助益？最近，「深響」關注到了一個值得參考的樣本：地上鐵和火山引擎數智平臺增長分析DataFinder的合作。
基于數據，精細化用戶運營
作為全國領先的新能源物流車數智化運營服務商，地上鐵于2015年在深圳創立。過去幾年發展中，地上鐵致力于以用戶需求為起點，通過數智化運營服務網絡，連接新能源物流車產業全價值鏈，提供集車輛租售、充儲維保、梯次利用為一體的資產運營和服務。
目前，地上鐵主要的服務和場景中，包括To B（企業租車）和To C（個人租車）以及電車充電等在內的多項業務。其中，To B業務主要是為各大快遞物流及城配企業提供一站式標準化、智能化新能源物流車隊租賃及運營配套服務，To C業務則是在2020年正式起步，核心包括個人租車售車和充電服務。
拓展To C業務的背后，是地上鐵對“新浪潮”的洞察。這股浪潮有著兩大推動力：政策和市場。
政策層面，2018年至2020年，國家多部門都在文件中強調新能源物流車的推廣，新能源物流車在城市配送領域的占比將持續上升。市場層面，同城配送的市場規模已超萬億，個體從業者對新能源物流車需求強烈。
面對升起的浪潮，地上鐵在B端已經積累下成熟的資源和服務能力，具備捕獲新機遇的可能性。但To B和To C畢竟邏輯不同，能否突破現有價值鏈條，對于公司發展事關重大。
難點具體表現為：地上鐵的To B業務主要在線下，而To C業務有相當比重在線上。如何便捷、高效地洞察地上鐵C端用戶的行為，如何準確把握用戶在APP內的全生命歷程，直接影響地上鐵To C業務的拉新、促活、留存指標，也牽動著業務的整體發展。
為此，地上鐵在2021年底引入火山引擎數智平臺增長分析DataFinder，并于今年1月將其正式上線。DataFinder是火山引擎數智平臺的SaaS層產品，聚焦于為企業提供數字化消費者行為分析洞見，優化數字化觸點、用戶體驗，支撐精細化用戶運營，發現業務的關鍵增長點，提升企業效益。
簡而言之，地上鐵對DataFinder的應用，相當于將已在字節跳動旗下產品驗證過的用戶增長、用戶運營能力引入自身To C業務。交流中，地上鐵租車（深圳）有限公司產品運營專家李蘭根詳細闡釋了對于DataFinder的應用，以及其在充電業務、活動運營、APP設計中起到的作用。
Ⅰ.充電業務：快速定位問題，提升服務質量
先看充電業務，用戶從打開小程序、到掃碼充電樁、再到完成充電，期間會經歷多個步驟，而每個步驟的服務質量都可能影響用戶的留存——掃樁響應速度快不快？充電時是否出現“跳槍”情況？充電過程是否有異常？
利用DataFinder，地上鐵在用戶充電過程中的重要步驟做好埋點，并基于收集到的數據準確定位問題。一個典型的例子是，當DataFinder反饋充電過程可能存在異常，地上鐵的相關團隊可以快速檢查充電樁的服務性能，再將情況反饋給硬件廠商，從而優化服務質量，最終表現為用戶運營指標的提升。
相比傳統的APP客服反饋/電話反饋模式，DataFinder極大提高了公司定位問題和解決問題的效率。而類似的效率提升例子，在DataFinder于活動運營中的應用也有直接體現。
Ⅱ.活動運營：用一次活動，找到“最優解”
今年6月，地上鐵上線了一個面向C端用戶的福利預售活動，但在活動開始不久后發現，部分用戶支付了預售款，但隨后又出現了退款行為。愿意參與預售活動說明用戶有租車買車意愿，但退款也說明有其他因素在影響用戶的想法。該用什么方式推動用戶初步決策后的二次決策，成為活動后續策劃和運營的重點。
地上鐵為此設計了多版方案，DataFinder在其中起到的作用是：靈活高效地分析數據，幫助公司判斷哪版方案效果更好。在實時洞察和密集回訪的配合下，地上鐵及時察覺到購車用戶最想要的是“匹配運力”，隨后公司以此調整活動策略，最大化地保證了活動的成功率。
每個行業有自己的特殊性，在“用戶最想要什么福利”的問題上往往沒有通用答案。公司需要“試”，但“試”總有財力、時間成本。比起只能在活動結束后生成數據報表的解決方案，DataFinder的優勢體現為在活動期間提供近乎即時的數據反饋和分析，讓活動運營方可以嘗試多種方案，邊試邊調整，只靠一次活動就找到“最優解”。
Ⅲ.APP設計：產品做“輕”，門檻降低
基于數據分析洞察用戶需求，從而調整策略的思路，在地上鐵APP的設計上同樣有具體的表現。從下載APP到注冊、再到核心功能的使用和用戶的點擊、留存情況，引入DataFinder的地上鐵可以對整個用戶行為鏈路有所把握，并依此優化產品設計。
基于數據分析，團隊發現，部分用戶在完成某項計劃內的操作（如租車、交租金）后，就很少再點開APP。這讓團隊意識到，APP之于用戶的使用體驗可能“太重了”，對此，地上鐵大幅改版APP，讓各項功能以單模塊形式觸達用戶，并匹配相應的分享功能。
如此改版的好處是，地上鐵APP能以更“輕盈”的姿態連接C端，降低用戶的使用門檻，同時便于用戶的分享和傳播。沿著這一思路，團隊還將繼續在APP設計上加以探索，從數據中洞察需求，找到更好的服務用戶的方式。
圖源：地上鐵APP
在流量成本上升的行業背景下，To C業務在用戶運營層面面臨更加復雜的挑戰。用戶的拉新、促活、留存，每一項指標的提升都需要精細化運營。通過應用DataFinder，地上鐵的To C業務在各個用戶運營指標上均有提升，基于用戶行為分析，地上鐵還在不斷豐富用戶群體標簽，為后期用戶運營提供數據基礎。
與此同時，更長遠的助益也在發生。
“數據驅動決策”的持續落地
業務的發展背后是一連串正確且高效的決策。沒有前者，業務發展容易跑偏，缺少后者，公司可能和機遇失之交臂。準確及時的數據洞察及可視化反饋，相當于從源頭影響決策的質量和效率，DataFinder就像某種“杠桿”，以數據洞察和反饋為支點，幫助公司撬動更多變化。
交流中，李蘭根提到，地上鐵的To C業務涉及重資產交易，需要線上和線下服務場景相融合，而不是像消費品交易一樣能直接在線上解決。DataFinder帶來的一系列數據反饋，為團隊探索更好的業務模式提供了決策基礎。
目前，地上鐵已基于數據和洞察衍生出了更適合重資產交易的“合伙人”模式。“數據驅動決策”的落地，正在推動地上鐵的To C業務行至更深處，而DataFinder上線至今還不到一年。
應用DataFinder之前，地上鐵也曾嘗試過其他第三方產品，但相關產品要么只適用于線下場景，要么無法保證時效性。DataFinder的引入改變了原先的用戶行為數據處理方式，線下手動分析轉變為線上直觀分析，分析效率也明顯提高。
「深響」了解到，現在地上鐵處理一場APP用戶運營活動的數據，只需要1名員工花30分鐘就能完成。基于數據處理效率的提升，目前地上鐵APP活動的數據播報也從原有的一周一次變為一小時一次。
地上鐵和DataFinder的合作，讓我們看到實體產業和“互聯網”式方法論的結合如何從源頭處實現降本增效。借助DataFinder，地上鐵以APP為載體，用輕量化、標準化的方式進行能力輸出，深入產業互聯網浪潮。
但DataFinder只是火山引擎數智平臺能力的一個縮影。談及火山引擎數智平臺，必然要談到字節跳動，以及那些已在內部驗證的A/B測試、數據洞察、科學決策能力。當相關能力在外部得到應用，類似于地上鐵的增長故事也將發生。
過去一年，歷經字節跳動內部多業務場景實踐的諸多數據技術已經全面對外輸出，貫穿治理、分析、應用等多個數據生命環節，形成包括DataFinder、DataTester、DataWind等在內的多款數據產品。
截至目前，火山引擎數智平臺VeDI已經服務來自互聯網、汽車、零售、金融等多個行業在內的數百家標桿企業，包括得到、陜西旅游、上海家化、萬達、吉利領克、聯合利華、李維斯，并在數據基礎建設、市場洞察、智能營銷等多個數智化場景中獲得實效。
實踐證明，“數據驅動決策”的邏輯是通用的。產業互聯網水大魚大，那些在消費互聯網已經驗證的能力，在產業互聯網時代能幫助企業釋放更多潛能。如今，火山引擎數智平臺的產品矩陣日漸完善，外部企業在引入數據能力時將更高效。隨著融合的深入，值得期待的變化還有更多。
