数说真相|46公里内,Uber更划算
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問:“打車軟件哪家強?”
答:“9公里以內,用Uber;9-16公里,用滴滴;16公里以上,用易道。”
這一“打車省錢攻略”在微博引發了熱議,連馮大輝都給出了服氣的結論。
但是,這個錯誤的結論數說君并、不、服、氣!
那么,打車軟件的正確打開方式是怎樣的呢?
答:短距離下Uber最便宜;46.6公里以上,易到則是最優選擇。
▍為什么這個結論是錯誤的?
雖然原po細心的考慮到了優惠活動。但是卻忽視了打車軟件使用中的兩個特點:不確定性和不持續性。
不確定性
實際上,不同城市的同一打車軟件,采用的收費標準并不是完全一樣的。比如在昆明Uber的4.18元/公里,0.4元/分,但當城市切換到廣州,這一數字立刻會變成1.7元/公里,0.55元/分。
不持續性
打車軟件中的優惠活動并不是都是長期的,并且還會隨著用戶打車次數的積累發生變化。
那如果是同一城市呢?也有可能因為車型或者出發地不同,而導致優惠和資費不一樣。
下表是網友整理的廣州司機通過打車軟件能獲得的提成金額(標紅部分)。可以看出,50公里以內的距離,車速越快,Uber越省錢;當距離超過50公里,高速的易到更值得推薦。
數據來源:廣州市人民政府國有土地上房屋征收辦公室
這時候,有人問了,數說君你剛不是說了不同城市的資費標準有差異嗎?怎么又用廣州的專車來當結論了呢?這要是再加上實際打車中的時段運營和車費溢價,這特么以后還能愉快的按照攻略打車嗎?
雖然這些標準、優惠和溢價本身具有不確定性。
但并不是不能找到最合適打車方法的。
▍首先,我們先來計算一下,在沒有優惠和溢價情況下打車的費用。
為了方便,我們將城市選定在帝都。一般來說,打車的基本費用包含“起步價”、“用車時長”和“路程總長度”,車費由三者共同核算,具體費用依據不同城市選擇的不同車型而定。服務過程中產生的高速費、過路過橋費、停車費、夜間服務費及長途服務費等需要客戶額外支付。
目前、Uber、滴滴、易到的資費標準是:
我們依舊將路程設定為a,時間設定為b。不考慮優惠時,以最普通車型為例。
假設車速20km/h為臨界值,那么,大于20km/h為非高峰時段,小于20km/h為高峰時段。僅從數值上,我們可以得到一個等式b=3a。
先來看看Uber和滴滴
8+1.5a+0.25b-(6+1.8a+0.5b)>0
則a<1.9
可以得出第一個結論,在不超過1.9公里的情況下,選擇滴滴。
再算一下Uber和易道
8+1.5a+0.25b-(15+2a+0.4b)>0
則a>46.6
得出第二個結論,在大于46.6公里的情況下,選擇易到。
并且,我們可以計算出,超過20公里,易道實際費用為55+0.4b+0.5(a-20)=45+1.7a
誒?這好像跟數說君你剛提出的結論并不一樣啊!
先別急,接下來,我們要說的就是專車費用計算的動態定價了。
▍動態定價模型:供求曲線
由于轉車的供應和需求都有極大的彈性,建立一個動態定價模型就顯得十分必要了。
就需求方而言,在兩個方向上都具備高度彈性。其一,當價格升高后,直接使需求量相應減少。其二,當價格降低后,需求量也會立即增加。
算法會根據供需自行進行調整,當需求大于供給,則自動提高價格,減少需求,提高供給,使得供需達到一個動態平衡。從圖形來看,動態定價時,Q點總會比常態價格的更靠右,用戶能打到車,實際是因為供給增加了。
點擊閱讀原文:Uber的產品和算法到底牛逼在哪里?
目前Uber在京的優惠活動在10元左右。通過計算我們可以發現,在1.9公里以內,這個車費完全可以被優惠力度全覆蓋,而滴滴的優惠則只有50%的幅度。
對此,Uber也很是自信。
Uber7月12日新海報豪氣放話:不用比價了
▍此外除了收費,服務也是考察打車軟件好壞的另一個因素。
數說君將三家的特點大致羅列如下:
Uber的本地化其實做的并不好,而且不能預約也在一定程度上限制了它的使用場景,其核心競爭還是在于算法突出,自成一套服務體系;但本土化的易道、滴滴則是通過搶單的方式,把用戶和司機放在了對等的位置。從這一點來說,調研中,司機多傾向于滴滴也就不奇怪了。
點擊閱讀原文:滴滴在產品規劃中如何平衡對雙邊用戶的傾斜?
@羅文?滴滴出行 高級產品總監
現在還有很多地方做的不行,雙邊平臺確實就是平衡,因為缺誰都玩不了了,但是要知道,永遠都是不完全平衡的,所以這時候就出現各種問題,那么怎么辦呢?運營規則再多,也無法比實際的波動多比實際的變化快。所以這時候就需要機器學習了。
比如上述的情況,當然前提是要做一些運營規則,什么樣的服務應該提供,而不是所有的投訴都應該成立,比如有乘客讓司機逆行,不逆行就投訴了。。。中間最好能夠通過自動化的手段去處理雙邊的糾紛,比如識別繞路、遲到、爽約等等,做到平衡。
那在這個基礎上,如何讓雙邊的價值更平衡,其實就是市場經濟,調價。調價不是目的,而是手段。在任何時間空間類別不平衡的情況下,價格因子將進行波動,而這個因子將連接上外圍,讓其變動恢復原價。比如下雨天,司機開車變得危險,乘客需求變得旺盛,那么有些司機會因此選擇在家歇著,減少外出,那么這時候供需關系會劇烈變化,那么某些地方會尤為嚴重,價格可能會有N倍提升,但是這時候這個信息應該告訴周邊的沒有上線的司機,驅動前往,從而供需關系得到緩解,從而恢復。同理,如果車輛很多,但是需求不旺盛的情況下,也有可能反向價格,現在出門更劃算。通過機器學習做到自動化的平衡,不斷保持合理的供需比。
▍打車or開車,不只是你的難題
看到這里,很多咖友開始高呼Uber大法好了。
但每個月總有那么幾天,并不想開車。比開車更便宜的Uber自然成了首選。
但是何時開車,何時Uber也是有攻略的。
@張云聰? 百度構架部 工程師
暫時考慮以Uber價格每km 1.5元+每分鐘0.25元為例,行駛速度暫認為是40km/h。
油價6毛每km,車10年報廢來算。車價為設定為y,每日出行平均距離為x。
按現行各保險公司報價,10萬、20萬、30萬、40萬的車保險價格分別為2500、3700、5100、6200。
暫不考慮車位、保養、停車費、買車預交款所產生的利息及機會成本、油價變更風險等因素。
則,使用uber每年開銷為:(1.5*x + 0.25 * x / 40)*365
自己買車開銷為:y/10 + x * 0.6 * 365 +保險費
寫個程序來畫個圖看看:
可以看出,每日出行距離平均小于40km的人,使用專車便宜。
每日平均出行距離大于距離40km以上的小于70km的,買10萬左右的車會比專車省錢。
每日平均出行大于70km買更貴些的也會比專車省錢。
如果把前面沒考慮的車位、利息、保養、過路、停車等費用考慮進去,則以上距離數字都該再放大不少。
▍匿名小調查
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總結
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