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首汽约车实现全国整体正毛利背后 究竟有哪些优势

发布时间:2020-05-08 16:37 来源: 作者:

网约车这个新兴行业因市场空间巨大,吸引了各路资本的进入,但是多年来,全球范围的网约车企业似乎都陷在做得越大亏得越多的怪圈之中,盈利之路举步维艰。而一直专注于深耕品质服务的首汽约车,近日却宣布继2019年7月在上海和深圳率先实现盈利后,2020年4月实现了全国整体正毛利,多个城市进入盈利状态。消息一出无疑给沉寂了两个多月的网约车行业带来了新看点,同时提振了网约车行业的整体信心。

通过改革,以更轻的模式实现运营成本结构优化

作为排行第二的首汽约车,能在行业中率先实现盈利,与其“轻质化”的发展策略密不可分。在总成本领先战略的指引下,2018年,首汽约车引入加盟合作,扩大优质运力供给量。2019年底,运营车辆突破80万辆,在实现规模扩张的同时,首汽约车单位成本降低,企业效率提升,从而获得了更多的竞争优势。

2019年4月,首汽约车全面实施自营转承包的经营模式改革,这一改革将原本冗余的自营车转承包,增加了车辆自由度,也激发了驾驶员接单的积极性,同时首汽约车也对司机薪酬体制进行合伙制改革,从而甩掉租金和人工等固定成本,让企业在发展的道路上更轻盈。2019年底,首汽约车累计转承包驾驶员达2万余名,以更轻的模式实现了运营成本及结构的优化,从而加速了盈利目标的达成。两年来,首汽约车一系列的改革措施成效显著,随着加盟模式的推广,各个城市先后做到正毛利且毛利额持续放大。

在扩大规模的同时,首汽约车也通过科学的管控体系,将质量管理战略落到实处,同时也对各地的加盟合作伙伴提出了更高的要求,并借助自身平台的优势,搭建线上、线下赋能体系,扶持合作伙伴提升自身管理能力,确保合作伙伴在首汽约车体系下可以达成高门槛准入、高效率成长、高质量服务的目标,从而一起实现公司发展目标。

深耕场景,构建生态协同的服务模式

围绕出行,有很多具体的痛点场景需要被解决,而对网约车平台来说,这也是增加用户黏性的机会点。首汽约车多年来携手各个行业的企业,深耕场景化出行,让消费、旅行、购物等场景边界逐渐模糊,巧妙地以出行服务串联用户的日常生活场景。如针对接送孩子上下学、特殊人群出行、知名商业中心夜间购物、机场出行等场景,推出定制化、精细化的“出行+”服务,在满足用户核心需求的同时,也赢得了更多用户。

首汽约车已触达OTA、酒店、航空、购物、餐饮、医疗等不同的生活场景,为用户在全球范围内提供高品质出行服务。除了个人用户,首汽约车企业用车服务目前已帮助企业用户实现高效、灵活的用车管理及成本控制,并以合规安全、高品质的服务赢得了国内诸多知名企业如腾讯、百度、京东、海航、中国电信等的高度认可。据首汽约车2020年3月份公布的出行数据显示,企业出行订单涨幅明显,复工复产之际,大型互联网企业、国企等偏好选择首汽约车出行。

此外针对政府、企业类客户在会议活动中的出行需求,首汽约车结合首汽集团常年服务于国家级大型会议的运营保障服务经验,推出了会议宝产品,利用大数据、人工智能、云计算技术建立云端智慧调度引擎,实现了会议用车的智能化调度。

提升服务标准科技赋能,实现差异化服务

要留住用户,还是要靠服务和口碑。首汽约车从诞生以来,就一直致力于服务升级和服务差异化,与其他网约车相比,首汽约车高端出行服务的辨识度非常高。近年来,首汽约车通过对消费者出行生活和新消费形式的分析,持续提升服务标准,在推出15项金牌服务标准之后,又针对孕妇、儿童、行动不便、视听障碍、携带宠物、饮酒醉酒六类乘客推出特殊人群服务规范,上线宝妈车、学生车等细分产品,将品质服务做到极致。

同时,首汽约车还从驾驶员的入职面试、培训到服务等方面的管理入手,用一整套标准化的体系来进行保障,实现驾驶员服务的标准化,将中高端人群这一细分领域做深做透。

客户的需要和期望是不断变化的,首汽约车坚持以用心为中心,不断进行技术创新,在增强服务的安全性、可靠性、品质化、智能化上,不断推陈出新。首汽约车还将人工智能、大数据、云计算等相对成熟的AI技术应用到网约出行场景中,推出的“TAD智能运营系统”能合理规划运力,提高车辆运营效率;CI 车载智能硬件系统则能实现智能驾驶辅助、智能驾驶安全监测、智能乘车安全辅助、AI语音交互、智能互动娱乐、智能行程管理、智能后台管理等功能,实现了高度的安全性以及智能化,在提升安全保障、出行效率等的同时,让乘客拥有了更好的体验。

整体来看,首汽约车选择了适合自己的正确发展路径,其通过一系列改革措施实现了降本增效的目标,并通过深耕场景,提供多元化、个性化的产品和服务,同时通过技术创新,提升服务质量,拥有了稳健的市场表现和亮眼的业绩。2020年下半年,随着出行市场的复苏,首汽约车只要拿稳“场景深耕”、“服务品质”、“成本管控”、“科技赋能”这四板斧,完全有望保持强劲的增长态势,盈利表现或超行业及市场预期。

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