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行业动态

百事泰|洪荒之力—这才是你出行的正确打开方式!

 

本月初,国内两大打车软件巨头滴滴和优步(Uber)之间旷日持久的“相争”,终于以滴滴合并优步中国市场所有业务而宣告结束。这一消息让网约车市场再起波澜,而滴滴也第二次享受了合并的聚光效应。不仅如此,滴滴还成为唯一一家由腾讯、阿里巴巴和百度共同投资的企业。

 

从第一单到日成交1000 万单,滴滴打车只用了不到21 个月的时间。短短的时间里,我们见证滴滴打车的迅猛发展,也见证它如何影响我们的生活,如今“出行”这个词,与滴滴已经紧密相连。借用一句流行语,滴滴不愧是为出行界的洪荒之力。这有赖于滴滴打车通过出行数据的深度挖掘,进行出行服务方面的创新,以及针对不同城市展开的城市化运营有密切的关系。

 

今天小编跟大家分享一篇滴滴打车的快车运营负责人孙枢关于 “快车拼车”这一产品的诞生始末,以及在滴滴在不同城市运营的基本机制的文章。

 

随着我们的城市化进程的加快,中国的一线城市车辆密度已经超过任何一个其它国家的城市,比如杭州、北京,远远高于东京和纽约。

 

车辆密度高,导致路面上的车辆行驶速度缓慢。当我们每天上下班都要花那么长时间在路上,每个人的出行成本提升,整个社会的效率下降。4 年前,滴滴打车上线时,我们希望解决一个简单的问题:当你需要打出租车的时候,你能够打到。

 

这4 年,我们通过一个业务线一个业务线、一个产品一个产品,逐渐地把滴滴打车打造成了一个多元化、多业务线的出行平台。从一开始的出租车、专车、顺风车,再到快车。之后又有代驾、试驾、企业出行等服务。这么多条业务线,我们想做的很简单:满足绝大多数人的出行需要。

除了业务线增加,我们也可从数据看到滴滴打车迅速成长:

·        使用人群3 亿;

·        2015 年全年订单总量14.3 亿,是美国2015 年所有出租车订单量的2 倍;

·        2016 年3 月,滴滴打车整个平台的日订单量突破1000 万,相当于美国全国每日移动出行的5、6 倍。

随着我们规模的迅速增长,每天积累大量数据,通过对这些数据的深度挖掘,我们有了一些比较有趣的发现。

 

第一个,关于空驶率。

当我们开始用移动互联网连接出租车的时候,一个我们不断去努力优化的指标就是空驶率。这个指标的背后,是我们在思考,怎么能够让在路上跑的司机师傅们提升产出,减少一趟行程结束和第二趟行程开始之间的时间,以及油费上的浪费。

 

实际上,以我们现在的规模和掌握的数据,我们基本能够在早晚高峰做完一个订单结束,第二个订单就进来,这时候,司机的手机端立即就响了。但是即使能做到订单的紧密衔接,一般情况下,司机还是需要花5 分钟的时间,从第一个乘客的下车地点开到第二个乘客的上车地点,所以算下来每个小时还会10%的空驶率。

 

那么一个直接的问题就是有没有方法我们能够完全解决空驶率这个问题,让司机在这一个小时里面都有产出。

第二个,关于车内空间的使用。

做滴滴大巴后,我们开始非常关注上座率。也就是说一个大巴里面的30个或者40个座位,有多少个是实际有乘客的。上座率越高,大巴资源的利用率也就越高。

 

轿车其实也是一样的,我们发现大多数在滴滴平台上的车型,除了司机之外,都能够差不多坐四个乘客。但是一般的行程只有一到两个乘客,早高峰、晚高峰,大家都是上班或者下班回家,一般都是一个人,本来可以坐四个人的这样一个车型,车内的资源只有用了40 %。于是,我们开始更加深度去思考上座率这件事。

 

第三个,关于滴滴平台上特定时间段的供需平衡。

 

当一个滴滴用户打开滴滴,他是否能够叫到一辆车,应该是我们这个平台需要去满足的一个最基本的需求,我们叫应答率。应答率也是我们每天,我们的运营、技术、产品非常关注的这样一个指标。

 

基本上,在不断地增加我们平台上的车辆和司机,同时通过不同的策略和运营方法来鼓励司机在对的时间上路接单,也在不断地优化我们的派单和匹配算法。但是发现在几乎所有城市里,出行需求实在是太庞大了,早晚高峰很难满足得了。

 

一旦碰到差的天气,,比如下雪,情况就更糟糕了。所以,我们会思考,除了不断地增加车辆之外,我们有没有其他方法能够保证我们的用户体验,保障每个用户在需要的时候是能够打到车。

 

第四个,同类出行需求的满足。

 

我们发现,当一个城市的规模变大之后,会有很多类似的行程在类似的时间发生,特别是早晚高峰。举个例子,每天早上7 点到9 点之间在北京有上千上万个用户从北京北边一个庞大的居住区“回龙观”往“上地”或者是“五道口”方向。

他们很大一部分的行程是重迭的,我们能不能把这些行程合并起来?

所以怎么减少空驶,怎么利用车内的空间,怎么能在早晚高峰和天气恶劣的时候满足需求,怎么连接这些重迭的行程,这些观察和思考最终成果汇集在新的共享出行的方式上——拼车。

 

那什么是拼车?拼车是您和相似出行路线的人共同坐一辆车。

 

我们先看看非拼车是什么。当我们自己独立出行的时候,一个司机从第一个乘客的上车地点,接上乘客A,根据最佳路线开到乘客A 的目的地。乘客A 下车,司机结束订单。司机再空驶去乘客B 的上车地点,把乘客B 放下,再空驶去接乘客C,这样一直下去。

 

那拼车有什么不一样呢?一个司机先接上乘客A,但是在途中有可能乘客A 才上车不久,有可能是走了一半了,司机又接上一单,那他顺路会去接上乘客B,那之后司机再按照两个人的目的地顺序,看谁最近,把两个乘客送到他们相对应的目的地。

 

所以总体来讲,在拼车的情况下,一辆车一个司机可以用稍多余一个行程的时间和距离,来服务之前需要两倍的时间来完成的两个行程。也就是说更短的时间、更短的路程来服务同样的用户,效率更高了。

 

对于一个用户来讲,选择拼车,也有可能会有三种不同的体验。第一,有可能是正在附近没有几米,另外一个乘客也在叫车,同时去的地方也比较顺路,那你们俩在出发点就拼上了,这种发生的可能性还比较小的。

 

第二种是我在叫车的时候并没有拼上,但是在行程上,滴滴的后台还在不断地计算,在收集顺路的订单,如果发现正好有一个人离你的行程不远,也在发单去比较顺路的一个目的地,它就会把这个单子发给这个司机。匹配上了,你就会在路途中接上第二个用户,一起去你们类似顺路的目的地。

 

第三种等于是第二种的反过来,我叫车了,正好另外一个拼友他在行程中离我很近,同时我们俩也是去类似的地方,所以我的车在来接我的时候,这个拼友已经在车上了。

 

产品听起来比较简单,但往往很多时候,简单的产品背后需要非常大的工作量。拼车这个产品是依赖于目前滴滴出行的出行数据,每天我们采集的出行数据超过50 个TB 的,同时每天路径规划也超过了50 亿次。

 

基于上面的数据量,我们可以进行最大限度的数据挖掘,不断地通过大数据和深度学习驱动的人工神经元的这样一个智能网络,来实现非常精准的预测能力、智能的调配能力和动态的定价能力。

那么这样一个大数据驱动的共享出行方式能带来什么?有什么意义?

 

首先,拼车能够提高叫车的成功率。以前我们一个人叫车,必须要有一辆车来匹配上,现在一辆车可以当两辆用。拼车能够在不增加道路一辆车的情况下,大幅度地提升叫车的成功率,提升整体的用户体验

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