戴明琴

    現代人出國旅遊風氣盛行，機場接送業者每年接送趟次不斷向上攀升，而在消費者愈趨仰賴該服務的現今，我們不難發現這當中的服務環節仍有痛點存在其中，從一開始的預約服務就讓不少消費者感到困擾，如：不了解目前手邊行李是否一般轎車可容納。預約完成後若遇到班機提前或延誤，有時無法即時派車導致消費者久候。再者，在這些既定的顧客服務模式之下，肯驛是否有可能與Uber或機場排班計程車共同競逐部分客群? 如何應用大數據或人工智慧的導入來精進上述服務環節及服務範疇的擴大，以下將分別闡述。

1.     服務前的預約：

許多顧客無論透過去電向專人預約、網路自助預約，都面臨無法確認手邊行李是否能裝入一般轎車中，有些可能是因行李件數較多，有些則是因物件尺寸特殊(如：高爾夫球具)，故無法馬上確認是否需加價升級成較大車輛。此部分建議可由肯驛國際app導入影像與空間模擬技術，讓顧客以手機鏡頭對準現有行李，透過影像空間的運算，直接由系統告知顧客是否應升級車輛。

2.     服務中的應變：

當班機因天災或人為因素導致提前或延誤時，往往無法即時調度車輛，需請顧客等候。這樣的痛點可由肯驛的系統自動撈取各航班起降的即時資料，並導入人工智慧自動運算機制，使系統自動警示可能提前或延誤的航班，並調度旗下司機，減少司機因資訊不即時而產生的空轉，同步也提升顧客體驗。

3.     服務範疇的擴大：

當資訊系統已能做到航班提前或誤點的即時調度時，此時肯驛的營管能力已比同行競爭者高出一截，然而，當預約同行的顧客遭遇特殊情況導致原預約的車輛無法於短時間到達時，他們的選擇可能是搭Uber或計程車，亦即肯驛無法將系統能力的優勢應用於對手無法服務顧客時，此時，可行策略是讓肯驛從原本僅提供預約式機場接送服務的定位，提升變成機場周圍的運輸業者，使顧客得以透過肯驛的app來臨時叫車(類似Uber)，這類服務的供給需配合擴增一部分的司機，使其願意在特殊情況下(如：因天災而導致大規模班機延誤時)提供服務，而提供該服務需要系統有足夠的演算能力，即時配對有需求的旅客與司機，且由當下的供需情形計算車資與分配給司機的報酬，藉此打造足以與Uber、計程車抗衡的運輸體系。

關鍵字：機場接送、人工智慧、影像模擬、動態調度、服務範疇調整