一家計程車派遣公司，他們如何運用數據的力量，讓公司對抗激烈競爭、穩定成長，還讓旗下司機擺脫窮忙？

計程車龍頭台灣大車隊（以下簡稱大車隊）今年上半年營收、每股盈餘（EPS）雙創新高。攤開大車隊的財報，除了去年受三級警戒影響，獲利衰退，每年獲利幾乎穩步成長。


過去，大車隊競爭對手之一是Uber，後來Line、和泰汽車，都紛紛成立計程車隊，讓這個行業從早年車隊之間的競爭，變成集團之間的廝殺。

截至目前，和泰汽車旗下的yoxi已超過五千輛小黃，Line的車隊數更達一萬二千輛，直追大車隊的二萬二千輛，這行業的競爭激烈程度，遠勝過往任何時刻。

儘管如此，大車隊業績仍能穩步成長，背後，是大車隊內部的一場數據革命，而發動者，是該公司二代接班人、大車隊執行長林念臻。

「那些（工時長卻收入差）的司機一個月多二、三千收入，油耗又減少五千，等於一個月多賺七、八千，車貸就cover（覆蓋）掉很多了，（他們）很開心喔！」林念臻受訪時，秀出一張用大數據跑出來的「拯救窮忙司機」散布圖；這張圖，就是大車隊提高司機收入，以及提高乘客黏著度的秘密武器。

一場場無效會議成起點
創營運日報，贏國旅熱先機

讓她起心動念運用數據的起因，是公司內部一場場無效率的會議。

以前大車隊召開檢討業績會議，各部門營運數字，不是等財會部門結算，就是各部門自行結算，往往開會前一天，數字才生出來。

「隔天一大早就要開會，你根本來不及消化這個（數字），也沒時間研究數字的消長，會議自然沒有結論，這樣太沒效率了！」她說。

當時，林念臻還在部門之間歷練，她想說，如果有一個專門單位，能將各部門資料歸納整理成直觀的數字，大家一目瞭然，便能提高開會的效率，還能改善決策品質。

於是，身為門外漢的她，購買大量與數據分析相關的書籍研讀，並勤跑研討會，先建立概念，再向父親提議成立數據部門，任務是每日蒐集各部門營運資料，製作成「營運日報」。

日報的內容，包括可以分析、判讀的數字，例如前一日派遣計程車的任務數、成功接到乘客的完成率等，甚至細分至各區域、各時段的任務數與完成率。

有了即時數字，決策者便能隨時掌握市況變化，做出對策。

她舉例，疫情初期台南國旅變得非常熱門。假日遊客湧入，是搭乘計程車的尖峰時刻，但運將們並未察覺趨勢正在形成，仍沿用以往經驗，週一到週五出來跑車，週末休息，導致週間計程車供過於求、週末卻供不應求，乘客普遍叫不到車。

但透過營運日報，他們提早發現，台南假日接到客人的完成率快速下滑，於是趕緊通知司機，週末全力跑車，利用週間休假，比當地其他車隊更早掌握到國旅熱的商機。

不過，大車隊是很傳統的計程車派遣公司，將數據觀念導入組織過程中，即便林念臻是董事長長女、公司接班人，也得克服重重阻礙。

第一個要跨越的阻礙是各部門的質疑：「這麼快把營運數字『公諸於世』，對我有什麼好處？」

林念臻解釋，以往數字再難看，可能一個星期或一個月後才見真章，但改為每日都要公布數字，各部門備感壓力。

如何讓守舊的組織樂於擁抱新觀念？她的做法是：讓各部門體會當「好學生」的益處。

她請董事長林村田成為營運日報的「頭號愛用者」。開會時，林村田問部門主管：「昨天的業績怎麼樣？」部門主管當場愣住，林村田就會斥責：「營運日報不是每天八點會寄給你們嗎？你是不是沒有看？還是沒有提供資料給數據部門？」

部門主管怕挨罵，便趕緊把資料提供給數據部門，並養成每天看營運日報的習慣，「員工都不想被老闆罵，大家就自動自發提供資料，再忙也會看營運日報，」林念臻說。

深挖17年乘車紀錄寶藏
連結Google、進校園搶人才

另一個要克服的，是大車隊的品牌形象就是「計程車派遣公司」，不利吸引數據、統計相關的人才。

林念臻主動出擊，將大車隊的巨量資料提供給大學統計系、圖資系，做為免費教材。

教授在授課或帶領學生做研究時，會提到資料來自大車隊，等於間接向學生宣傳，大車隊正在積極建置數據團隊，將品牌印象在潛在人才心中扎根。

數據部門的成立，解決了公司無效率會議，但這只是起步，下一階段，則是要將數據分析運用在提升經營績效上。

二○○五年成立的大車隊，累積了巨量的乘車紀錄，這些資料，是深埋在自家底下的數據寶藏，卻一直沒被發掘。

二○二○年，大車隊和Google合作，利用它AI預測程式和雲端資料儲存空間，研發「叫車熱點預測」服務。


96％準確熱點預測
吸年輕司機兼抗集團對手

系統每五分鐘更新一次，預測未來十五分鐘內，哪個區段有最多的乘客需要搭車，再透過手機告知司機。

該系統對年輕司機而言，是提高收入的指路針。因為，很多經驗不足的駕駛，總是在錯誤的時間，跑到錯誤的地點去攬客，結果車子繞來繞去，載不到半個乘客，形同在窮忙。

受訪時，林念臻展示一個用乘車紀錄資料跑出的散布圖，X軸是司機的工時，Y軸是司機的收入，在四象限圖的右下區域，即是窮忙的運將：工時長，卻收入低。這些人，就是要利用叫車熱點預測輔導的對象。

該系統預測準確率，目前高達九六％，司機攬客效率明顯改善；更重要的是，年輕運將覺得加入大車隊，收入比其他車隊高，就會口耳相傳，吸引更多司機加入。

對乘客而言，叫到車的機率提高，等待時間也縮短，會更頻繁使用大車隊App叫車，司機與乘客對大車隊的黏著度雙雙提高，形成正向循環，整體營收自然穩步成長。

亞太行銷數位轉型聯盟協會理事長高端訓觀察到，乘客以前使用大車隊系統叫車，平均要等五、六分鐘，有了熱點預測後，時間縮短至三分鐘，讓乘客更願意搭乘大車隊；乘客越多，更有利吸引司機加入車隊，這即是活用數據創造出的競爭優勢。

反觀，新的車隊沒有足夠的乘車紀錄數據，較難設計出精準的熱點預測系統。為了對抗大車隊的數據優勢，便祭出「補貼戰」，用金錢來換取時間，吸引對車資精打細算的消費者。

活用數據，不僅打造企業的競爭優勢，也改變了整個行業的競爭態勢。

Google Cloud台灣技術副總林書平建議，企業要發掘內部有用的數據前，要先找到「對的命題」，清楚了解為何要運用數據、想達成的商業目標是什麼，方能以數據驅動決策，進一步達到企業整體的整合，發揮數據的最大價值。

林念臻坦言，計程車行業競爭變得異常激烈，對手都有資源豐富的集團支撐，應變的速度、決策的品質，必須比以前更快、更好，才能在瞬息萬變的市場中，更早掌握商機。

他們從數據裡，挖掘出金礦，提高自己的競爭力，這份經驗值得欲透過數據分析，打造競爭優勢的企業借鏡。