Google 지도에는 월간 사용자 기반 154.4억 XNUMX만 명 이상, 이는 미국에서 가장 인기 있는 내비게이션 앱 중 하나입니다. 그러나 내비게이션에 대한 인기와 사용을 고려할 때 경로 최적화, 데이터 개인 정보 보호 및 보안, 사용자 정의 등과 같은 다른 속성에서는 훨씬 뒤처져 있습니다.
이번 블로그를 통해 Google 지도의 주요 단점을 살펴보고, 왜 운전기사와 배달업자가 Google 지도를 필수 앱으로 만들지 말아야 하는지에 대한 사례를 만들어 보겠습니다.
Google 지도 Route Planner 앱을 사용해야 하는 7가지 이유
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제한된 수의 정류장
Google 지도를 사용하면 경로에 정류장을 최대 9개까지 추가할 수 있습니다. 이로 인해 광범위한 여행을 계획하거나 효율적으로 계획하는 것이 어려울 수 있습니다. 여러 목적지를 탐색. 배송 기사이거나 물류가 복잡한 기업이라면 이러한 제한으로 인해 배송 프로세스가 방해받을 수 있습니다. 제한된 정차 횟수로 인해 일정, 물류 및 편의성이 저하될 수 있습니다. 따라서 보다 광범위한 라우팅이 필요한 사용자는 대체 경로 플래너 앱을 탐색해야 합니다.
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최적화된 경로가 부족함
Google 지도는 안정적인 탐색 기능을 제공하지만 고급 경로 최적화 기능은 제공하지 않습니다. 항상 여러 정거장이 있는 가장 효율적인 경로를 제시하지는 않습니다. 이러한 제한은 여러 경유지가 있는 경로를 계획하거나 배송 일정을 최적화해야 하는 기업이나 개인에게 문제가 될 수 있습니다. 경로 최적화가 없으면 사용자는 최적이 아닌 경로를 탐색하는 데 시간, 연료 및 리소스를 낭비하게 될 수 있습니다.
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알 수 없는 위치에는 선호되지 않음
배달 서비스를 Google 지도에만 의존할 때의 한 가지 단점은 해당 지역을 이미 알고 있어야 한다는 것입니다. Google 지도는 본질적으로 배송 물류에 영향을 미칠 수 있는 위치별 속성에 대한 자세한 정보를 제공하지 않습니다. 배달 운전자는 지름길, 교통 상황, 도로 상황, 주차 제한, 출입 제한 지역 사회 또는 배달 효율성과 성공에 영향을 미칠 수 있는 기타 요인에 대해 잘 알고 있어야 하는 경우가 많습니다.
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제한된 사용자 정의 옵션
Google 지도는 다양한 경로 옵션을 제공하지만 일부 사용자는 경로를 보다 세밀하게 제어하는 것을 선호합니다. 예를 들어, 특정 유형의 도로를 피하거나 경치가 좋은 경로의 우선순위를 지정하거나 특정 경유지를 포함하려는 경우 Google 지도는 다음을 수행합니다. 그 수준의 맞춤설정을 제공하지 않음. 이러한 경우에는 전문 경로 계획 앱이 더 적합할 수 있습니다.
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관리가 복잡함
될 수 있다 여러 경로를 관리하기가 복잡함, 경유지 또는 Google 지도를 통해 경로에 대한 지속적인 변경 사항을 확인할 수 있습니다. 또한 다양한 저장된 위치, 사용자 정의 경로 및 개인 설정을 추적하는 것도 어려워집니다. 더욱이, 장치나 플랫폼 사이를 자주 전환하는 경우 여러 장치에서 데이터와 기본 설정을 동기화하는 것이 매우 바쁠 수 있습니다.
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개인 정보 보호 관련 문제
Google 지도는 일부 개인에게 방해가 될 수 있는 위치 기록을 포함하여 상당한 양의 사용자 데이터를 수집하고 저장합니다. 개인 정보 보호 및 데이터 보안에 대한 우려가 있는 경우 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보안을 우선시하는 Zeo와 같은 대체 경로 플래너 앱을 고려해야 합니다.
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인기 루트 바이어스
Google 지도는 인기 있는 경로와 주요 고속도로에 우선순위를 두는 경향이 있습니다. 이러한 인기 있는 경로 편향은 종종 교통량이 많은 경로에서 과밀화 및 혼잡으로 이어질 수 있습니다. 덜 알려진 도로나 경치 좋은 경로를 탐색하려는 경우 다른 탐색 도구를 사용하면 보다 맞춤화된 환경을 제공할 수 있습니다.
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결론
분명히, 경로를 최적화하고 시간과 자원을 절약하려는 운전자에게는 Google 지도가 첫 번째 선택이 되어서는 안 됩니다. 운전자이고 배송 프로세스를 개선하고 싶다면 Google 지도와 같은 기본 경로 플래너 앱에서 이동하여 Zeo와 같은 강력한 기술 기반 경로 플래너 앱으로 전환하는 것이 좋습니다. 최첨단 기술과 최신 알고리즘을 사용하여 거리, 교통 우선순위, 시간 제약과 같은 여러 요소를 기반으로 가장 빠르고 효율적인 경로를 계산합니다.
