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以小窺大,我們到底該如何看待滴滴的動態加價? | 人人都是產品經理

8月7日傍晚,一場突如其來的暴雨夜襲北京,打車需求激增,滴滴快的緊急上線仍處於測試階段的「動態加價」智能調度系統,雖然讓乘客打到了車,當天幫助北京用戶出行70萬次,但是加價的行為也引起了用戶的不滿。

但我們究竟該如何更為客觀的看待滴滴的「動態加價」?是坐地起價敲竹杠?還是市場調節?

一,動態加價只是一種選擇

滴滴快的由於長期給用戶補貼打車費用,所以在用戶心目中逐漸樹立起了這是一家「公益公司」的形象。我們使用打車軟體的目的就是為了降低打車費用,而用這家公司的APP就是為了省錢,哪有讓我加錢的道理?

但我們都忽略了一點:動態加價僅僅只是一個選擇,並沒有強迫用戶一定要選擇。用戶如果不想加價的話依然可以選擇不加費,可以選擇等待,繼續發送原價請求。這不意味著一定不成交,只是在概率上低一些。

客觀地說,滴滴的動態加價是市場經濟規律的必然,任何想要出行的用戶都會根據自己的經濟實力做理性判斷。也正因為這樣,才會有人選擇坐火車,有人選擇坐飛機,而這因為這樣層次不齊的需求才能帶來經濟的繁榮。

有一定經濟條件的人會選擇坐飛機而不會選擇坐火車,我們不能強迫他們去坐火車,所以航空公司可以賺他們的錢。而經濟條件有限的人他們只會選擇坐火車而不是飛機,我們也不能強迫他們去坐飛機,所以鐵道部可以賺他們的錢。

打車這件事也一樣,打車本身就有一定經濟門檻,是坐計程車還是快車或者專車?高峰時間是加價還是不加價?都會在這個市場中自然顯現出來。正如亞當斯密所說,那個看不見的手會自動左右市場,用戶與司機雙方都會在衡量后各取所需。滴滴方面要做的事情只是滿足本來的市場規律而已,所以動態加價的出現也是必然。

另外,在高峰期間,UBER叫車必須強制加價,所以在這點上,滴滴相對來說還是更人性化的,並沒有強制加價,留給了用戶選擇權。

二,如何加價才是合理的?

如何加錢更公平,才是接下來要面對的問題。根據滴滴方面的資料,其加價演算法技術如下。

第一步,監控成交率:

滴滴時時刻刻的監控某個地區範圍內的成交率,如果一旦發現成交率過低,那就是說明需求大於供給,當成交率低於某個限值之後「動態加價」就會啟動,來提高訂單的成交率。

第二步,計算加價費用:

加價費用是通過歷史大數據挖掘后再經過一定演算法得出,說兩個最為重要的參考大數據1,該區域曾經的高峰歷史加價數據,其中一個比較重要的歷史數據就是滴滴積累的計程車加小費的數據。2,目的地價值參考數據,比如當用戶要從三里屯到機場,因為司機可以接到回程訂單,所以要加的價格就不會太高。但是如果用戶是要從三里屯去昌平區的某個村,司機接到回程的概率就小,所以加價也會相應提高。

第三步,機器循環學習:

事實上進化的演算法才是「動態加價」的核心,滴滴通過不斷監控成交率以及大數據相關性,不斷調整演算法來實現加價的合理最大化,讓機器通過一次次的學習,來提高訂單成功率。

公眾對技術不夠了解,但卻用實際行動表示質疑。甚至有人專門做了測試,三個人從同樣的出發點,去同樣的位置居然有不同的加價,差價高達24元。

那到底是怎麼回事呢?其實供給是隨時發生變化的:第一個人叫車的時候附近有車,直接匹配。第二個人叫車時稍遠點有車,車開過來需要高一些的成本;而第三個人叫車時附近已經沒車了,車從更遠處開過來需要更的成本,所以滴滴會根據這些情況相應加價。

打車1副本

理想的交易價格是,需求價格和供給價格無限接近。換成大白話是,司機不用一路吐槽,給錢太少blabla;用戶也不用一路肉疼,錢花的太冤枉,如何如何。滴滴正在試圖磨平這個鴻溝,但這並不容易,還需要培養習慣。

三,演算法決定未來

作為一個技術信仰者,我深信科技創造更加美好的生活,而未來科技的核心之一則是演算法,因為未來的人類會產生無窮的大數據。而如何從大數據中找到隱性的關聯,讓原本世界運行的效率不斷提高,這就要依靠演算法。搜索引擎需要演算法,在線廣告推薦需要演算法,大數據醫療需要演算法,城市公交調度需要演算法……演算法已經大量融入到我們的生活,並且在未來會發揮更大的作用。在《演算法帝國》這本書中,作者說道「未來屬於演算法和它們的創造者」。

所以我們不要小看這個「動態加價」演算法,UBER能夠在全球立足,演算法功不可沒,那麼我們反過來再看這件事,如果滴滴在「動態加價」的演算法設計上高度成熟甚至超越UBER,那麼就達成了與在UBER全球抗衡的必要條件之一。

不管我們願不願意,計程車、快車、專車的補貼終有一天會撤走,最後沉澱下來真實的需求和交易。能夠活下來的一定是通過演算法讓出行交易更為合理的那家,這是互聯網的精粹。

結語:

我們回到變與不變的角度來看問題,滴滴快的的補貼只是變化的表象,滴滴快的誕生之初就不是為了補貼錢給用戶和司機,滴滴快的最終要做的是建立一個高效的出行平台,讓用戶能夠花合理的錢叫到車,讓司機獲得合理收入,讓市場中各個層次的用戶與司機都能各取所需。

因此,我們以小窺大,滴滴此次的 「動態加價」功能雖小,但其關鍵作用有點像阿基米德的支點,一端是演算法,另一端則是未來。

#作者信息#

承哲,微信公眾號:shouxifayanzhe,人人都是產品經理專欄作家,關注工具產品和人工智慧領域,擅長AXURE,興趣愛好看書,思考。

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