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    K-GO凯立德地图标注车联网这条路
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    在凯立德计划的商业形式中,中心是与导航有关的各项效劳,然后再经过LBS效劳与大数据,寻找合适自身的变现形式。究竟,关于一向面向车主供给出行效劳的凯立德来说,车载用户的重要性显而易见,怎么让手中累积的4000万车载用户活泼起来,凯立德地图标注裂变为车联网渠道的用户才是关键地点。 前装切进口:新能源轿车
    凯行K-GO是凯立德在本年正式露脸和发布的车联网效劳渠道。在谈到K-GO时,嵇然表明,多年来被提及的那些车联网的功用现已耳熟能详,而如今车联网被关注更多的是在用户体验和场景化计划层面。
    还有在凯立德家乡版中的交际特点,K-GO上也有一套体系出现,如今依然是以导航为主。以众包的形式实现数据搜集,以K友间互动为效劳形式,可以在地图上显现邻近的别的凯立德用户,并分享实时交通流量等信息。地图上还会显现K友的运转速度,作为对实时路况的弥补。 Δ凯立德车联网支点战略
    关于出行来说,地图数据是底子。在POI数据不断添加的状况下,地图数据的采集与内容出产制造怎么可以以更快的速度被更新到数据库之中,并经过云渠道供给给在线用户进行使用,是图商必需要处理的疑问。嵇然表明,凯立德这两年的重头戏即是对地图采集与内容出产渠道进行技能改善。
    技能根底达成以后,就开端推进落地,详细的推法,在前后装,有不一样的玩法。
    前装商场在同质化竞赛的当下,需要做的作业是找好切入点。凯立德为自个挑选的是在本年方针利好的新能源轿车。
    新能源车与传统车型不一样,导航需要在途径导航与路况以外,还额外添加了充电网络这一块,并且需要更为火急。据嵇然介绍,凯立德如今现已与北汽新能源、比亚迪和东风开端协作,并在比亚迪秦上现已搭载凯立德的导航商品。 Δ2015年1-10月新能源车乘用车销量
    在与车厂协作时,凯立德此前选用的形式是供给软件,在需要的时分协作其进行定制化和适配作业。这种形式下,车厂提出需要,凯立德只需要完结客户需要即可。
    随着车联网需要的添加,凯立德在战略上也发生了改动,从协作车企需要到与车企进行商品的协作开发,从计划战略开端研讨,经过提高C端用户对B端厂商的粘性来提高B端厂商对凯立德的粘性。
    这种协作形式,关于地图数据、引擎以及后台开发才能都有较高的要求,这也是凯立德拿手的当地。这种形式,如今也现已早年装延用到了后装。凯立德与飞歌的协作即是这么的形式。
    这件作业也说明凯立德与硬件厂商角色的改动。假如说曾经的形式中,凯立德仅仅一个地图软件供货商,处于被动位置,你提需要我处理作业,如今现已变得自动起来。在这个人人都想从车联网蛋糕上分一杯羹的时代,不自动是不行的,特别这个蛋糕还没有做出来,仅仅画的一个饼。
    怎么落地?免费流量与多商场开展
    不过要推进在线导航效劳,车企或后装的硬件厂商仅仅其间一方,别的一方是消费者。然而如今的状况是,虽然实时路况现已变成刚需之一,可是还并没有变成车上的常用场景。
    这儿第一个门槛即是流量疑问。处理流量疑问有不一样的方法,互联网公司最常说到的是,让羊毛出在猪身上。可是在前期,为了吸引猪的加入,还需要商家先出羊毛。K-GO渠道发生的一切流量费用由凯立德进行对C端用户进行补助,K-GO用户不需要再出流量费,也即是相当于流量免费。
    天然,这个免费是相对的,待到圈地完毕,堆集的用户量作为数据根底以后,可以感动「猪」的数据价值,就到了变现的时分了。
    数据变现的一种方法是经过K友互动数据交融体系,这套体系中的数据不只会用来作为K-GO用户之间的互动,还会用来进行数据开掘与数据剖析,并找到变现的方法。如今数据变现的几个方向如会员、广告、UBI保险等,都将是凯立德将来值得探讨的商业形式。还有一块关于电商和车联网开展颇有价值的商场,是商用车领域。现下商用车联网现已变成凯立德的事务开展方向之一。
    相较于乘用车,在商业驱动下,商用车联网的布置与落地反而跑在了前头。现下业内商用车联网以车货匹配为主,主要是信息监控与匹配,凯立德瞄准的是提高货运效率,这是地图可以做到的作业。凯立德要做的,是为货运司机供给一张合适卡车出行的专用地图。 Δ凯立德卡车导航地图暗示(思考车高、限重限行等信息进行道路计划)
    在供给给商用车的地图中,额外添加了对于卡车的超重检查、约束通行、交通管理等信息,并会依据这类信息进行道路计划,便利货运司机进行道路挑选。地图中还会有一些特别的POI点,比如商用车停车场和加油站。
    要开掘数据的价值,首先要有满足的量。凯立德此前一向深耕于后装,因此手中的车主用户数是优势与强项,剩下的作业即是要怎么进行这类用户的转化。转化的越快,堆集的优势也就越大。
    所以凯立德才会为了「圈地」不惜血本,推出K-GO支点战略。假如这个战略可以圈到满足的地,也肯定物有所值。地图作为进口,可以接入的东西许多,对应的难题即是怎么去打通上下游环节,前后装均是如此。

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