一直说数据价值场景，啥叫有价值？啥样的场景有价值？按互联网的价值观来看，用户的高频需求就是价值。用户也许不会付费，但只要他天天用，那就是流量，就是用户黏性，就是价值！！！
好了，那用户买车回家以后，最高频场景是啥？停车啊！加油一周一次、洗车两周一次、加玻璃水一月一次、保养半年一次、买保险一年一次……只有停车天天停，每次行程都得停车！
场景一：第一次去某个朋友家玩，对方把小区位置给你发过来，你会啥也不问直接导航过去吗？估计不会，多数人肯定还是要问一句：“车能进小区吗？附近哪儿能停车？”；
场景二：周末带全家去公园玩，本来把附近停车场景都看好了，结果人多出门墨迹，导致11点才到达，围着公园转了一大圈儿，发现全停满了。只能给住在附近的朋友打电话问：“附近哪儿还能停车？”；
场景三：去金融街开会，停车场费用太高，想到有个朋友就在金融街上班，打电话问他：“附近有没有哪个开放小区或闲置空地可以免费停车？”；
以上场景不是我编的，而是真实发生的，“一个朋友”不光知道哪儿能停，甚至还能知道更多细节：路边停车会不会被贴条？免费停车是不是容易被乱停的人挡住？是侧方位还是垂直车位？……总之，“一个朋友”总会知道最适合的停车地点！
“一个朋友”可以是你、是我、是他！每个人都有自己熟悉的地方，但这些信息，车也知道！熄火前的位置信息，必然就是停车位（路上意外不算哈），多个停车位在同一区域，这就是个停车场！
光知道哪儿有停车场就够了吗？那直接地图上找停车场不就完事儿了？用户的痛点到底是啥？看图！
那么通过车辆数据如何解决以上问题呢？今天不说废话，直接上干货，看图！
上面说的这些，都是比较普遍的“可视规律”，其实每个人对于停车还有很多自己的小心思：公司园区里，可以弹性工作时间，有些人来得早走得早，那么上班的时候，他选择车位通常是离自己楼门最近的位置，而且还要考虑下班的时候车不会被晚来的车辆给挡住；而晚来晚走的人呢，上班来的时候通常不会在自己楼附近浪费时间找车位，而是直接停到肯定有空位的区域；
这些都是长时间的实践中得到的经验，很多“规律”并不是产品经理一个人就可以想到的，那么大数据的特点正好可以在这里发挥：只看现象，不问因果！一辆长期早到公司的车，都停在同一个地方，那么下次某个人偶尔早到公司，那就直接也停在这个地方就好，前人的经验只要照着做就好！
本期内容所有精华都在图里了，不再多费口舌，下期聊聊充电、加油的场景吧。
文章首发于公众号：昊叔说车
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