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乘客,司机,平台,用户,打车

  滴滴将出租车领域的成功模式进行横向复制,上线了专车、快车、顺风车等新业务,使人与物之间的连接,由原来的出租车和乘客扩大为六大业务线和乘客之间的连接,从而为不同乘客提供差异化服务,建立用户黏性。

  随着平台两端司机和乘客数量不断增长,网上打车成为常态,司机和乘客之间的关系由原来的一己私利变成了价值共创。尤其对于兼职司机来说,打车的邂逅给自己带来了人脉,甚至是潜在的合作机会。

  通过打车社交构建起来的人脉网络在逐步扩散,培养了忠诚的司机和乘客群体,从而产生强连接效应。而在乘客和乘客之间,滴滴的拼车服务将不同类型但拥有相同乘车路线的乘客群体连接起来,使乘客的人际圈子得以扩大。

  1995年,葛森(N。 Gershon)首先提出了“人与信息交互”(Human Information Interaction,

  HII)理论,意指在不考虑连接人和信息的媒介的前提下,使人和信息内容本身进行互动和关联。

  在试点模式的复制阶段,滴滴平台的司机和乘客数量剧增,产生了大量的信息,滴滴将用户与海量信息连接,为他们提供差异化价值。

  比如,基于加油站场景,滴滴的小桔加油为车主提供优质且高效的加油服务,帮助他们节省油费。

  智能能力不同于静态的商品,车辆和人群永远处在移动状态,因此,多元的业务和细分的用户群体,对资源的动态分配提出了更高的要求。

  滴滴根据海量的数据,将乘客与周围大量的司机进行动态、实时匹配,综合考虑司机未来所有可能的走法,以毫秒时间算出A点到B点的最优路径,做到总时间最短,从而实现平台效率和用户精准匹配最大化。

  正如滴滴总裁柳青说的:“滴滴能够预测未来20分钟内城市每个角落的供需情况,并提前调度。”

  分析能力

  2014年初,滴滴与快的展开“补贴大战”,滴滴的订单量在一周之内涨了近50倍,在极其频繁的用户交互、数据积累的情况下,对数据信息的分析处理刻不容缓。

  在路径规划上,滴滴通过对用户行驶数据的深入挖掘,从最低出行成本、最高司机效率和最优交通运行出发,设计出最新的智能路径选择算法,进一步提升预估精度。

  在动态调价方面,滴滴根据城市、时段、天气、交通拥堵、订单价值等信息,计算出订单加价幅度和订单被接受概率。

  如果系统判定乘客所在位置订单成交概率偏低,或者下单量较大而司机偏少导致叫车耗时较长,为了让乘客更快地叫到车,系统会根据历史数据和目前道路情况,计算出一个合理的价格作为标准车费之外的调价,从而让订单更容易被司机接受。

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