教授带队打车800多次,发现不为人知的秘密:怎样打车最快最便宜?司机如何最赚钱?

返回首页 创业财经汇 2021-02-23 22:04:18 👍赞 (0)

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来源:老孙漫话、新智元


日前,复旦大学管理学院副教授孙金云带着团队20几人在5个城市(北京、上海、深圳、成都和重庆),专门打车800多次,花费50000元,形成了一份“2020打车报告”。


调研集中在5城,以不同距离(近途:3公里以内,中途:3-10公里,远途:10公里以上),以及工作日早高峰(7:30-9:30)、晚高峰(17:00-19:30)、日间非高峰(9:30-17:00)、晚间非高峰(19:30-23:00)4个时间段进行了分层抽样调查。
 
获得总样本836个,有效样本821个,通过数据分析,最终形成报告。

报告发现了一个重要现象:使用越贵的手机,打的车可能还越贵。


【乘客篇】

苹果手机用户“更舒适”


该调研用“一键呼叫经济型+舒适型两档后被舒适型车辆接走的订单比”来判断“被舒适”的程度。
 
研究结果表明,如果乘客使用的是苹果手机,更容易被推荐舒适型车辆;如果乘客不是用苹果手机,那么就要看他的手机价位,手机价位越高则越有可能被舒适型车辆接走。而且与非苹果手机用户相比,苹果手机用户的确更容易“被舒适”车辆(比如专车、优享等)司机接单,这一比例是非苹果手机用户的3倍。
苹果和非苹果手机用户「被舒适」的订单比例 (图:“老孙漫话”)

大数据“杀贵”?
 
“苹果税”还体现在打车优惠上。

数据表明,苹果手机用户平均只能获得2.07元的优惠,显著低于非苹果用户的4.12元(P<0.01)。除绝对金额外,优惠折扣比依然支持上述结论(P<0.05)。
苹果和非苹果手机用户「被舒适」的订单比例 (图:“老孙漫话”)
 

不为人知的操作:

怎样才能最快打到车?

 
孙教授的调研将点击确认呼叫后司机确认接单的时间定为“响应时长”,司机接单后到乘客最终上车的时长定为“等待时长”。结果显示,北上深三城的响应时长峰值均发生在“早高峰阶段”。

早高峰时段响应时长,
北京以32.5分钟高居第一,甩其他4城几条街,其中还不包括一些下单时间超过1小时仍无司机接单而被迫取消、重新调整呼叫方式的情形。
 
各城市不同时段响应时长对比(分钟)  N=819 (图:“老孙漫话”)
 
而司机接单后,等待时长的极值出现在上海晚高峰的13.7分钟,相比北京的早高峰,这点时间简直不算什么。
 
各城市不同时段响应时长对比(分钟)  N=819 (图:“老孙漫话”)
 
深圳以5.6分钟的综合上车时长以及各时段都十分迅捷而领先几大城市。
 
各城市不同时段响应时长对比(分钟)  N=819 (图:“老孙漫话”)

怎样能更快上车?
 
调研结果显示,除北京外,扬招是各城市打车最快的首选(团队在上海调研了美团、首汽、滴滴平台和扬招4种打车方式),当然扬招的方式体验上要劣于手机打车,例如在天气恶劣的时候。
 
图:“老孙漫话”
 
值得注意的是,报告发现,
平台往往会向乘客显示比实际更短的等待时间,以此提高乘客等待时的耐心。5个城市打车预估等待时间全部显著低于实际等待时间(P<0.05),而且不管是否在出行高峰时间段,低估等待时间的现象总是普遍存在(P<0.05)。

也就是说,你看到的等待时间并非真实。
 
5个城市预估等待、实际等待时间和时间延误比例(N=646),图:“老孙漫话”
 
其中,滴滴作为时间延误比例最大的平台,在四个不同时段的值均高于平均值,除深夜外,其余三项均呈现显著差异,在早高峰的时间延误比例更是达到47.4%。作为行业龙头,拥有最丰富的数据和技术团队,却出现如此系统性时间延误,否涉及“误导用户”甚至“用户欺诈”呢?
 

怎样打车最便宜?


该调查以城市为单位,以完全“相同”的出发地和目的地线路作为基准,对比不同打车软件中“经济型”和“传统扬招”的平均价格差异。
 
各平台每公里的打车价格(以乘客实际支付金额计算)的结果显示,首汽单价最贵,T3单价最便宜。
 
不同打车软件每公里价格对比(元/公里) N=819 ,图:“老孙漫话”
 
值得注意的是,滴滴快车的价格与扬招出租车金额相同,均为4元/公里。(注:该研究没有考虑滴滴优享和滴滴上的高端选项“礼橙专车”,那两个选项的价格都比快车要高,自然也就比扬招更高。)
 
该报告还给出了每个城市打车最优惠的选择:
 
各城市实测打车优惠策略建议 ,图:“老孙漫话”
 
正如上文提到,平台所显示的打车等待时间存在猫腻,那预估价格是否真实?

报告按不同城市来观察,除重庆外,打车软件在上海、成都、北京和深圳4个城市中预估价格和实际支付价格之间都存在显著差异(P<0.05)。
 
其中上海是打车软件价格被“低估”最厉害的城市,实付与预估差异的比值为11.8%,深圳相对另类,实付比预估价格还低了6.5%。
 
各城市打车软件低估价格水平对比 N=417 ,图:“老孙漫话”
 
上海整体低估车费的背后,是各平台价格的严重低估,其中,滴滴的实付预估差异比最高,达18.5%,其次是美团,高出了9.7%,首汽排名第三,为7.6%(P<0.05)。
 
5大城市中,滴滴和首汽都存在明显的价格低估现象(P<0.01)。
 
其中滴滴平台的实付价格比预估价格平均高了6.7%,首汽平均低估10.9%;但T3、美团和高德并没有检验出明显的差异;曹操平台的实付价格却明显低于预估价格达21.1%,推测可能是平台大额优惠补贴所致。

最后,整合调研结果,报告给出了乘客的满意度模型,模型包含打车价格、等待时长、车辆状况和拥堵程度四个主要因素。分别反映了乘客的经济成本、时间成本、乘坐感受和心理体验。
 
乘客-平台城市满意度模型(N=819) 图:“老孙漫话”

【司机篇】
成本方面


孙金云教授不仅站在乘客角度调查了打车体验,在他的另一份报告中,还调查了网约车司机的“打工体验”。


报告数据显示,从深圳情况来看,除去充电成本,网约车司机的租车及其它成本较巡游出租车司机的份子钱平均低2545元(36.4%)。


但需要注意的是,巡游出租车的份子钱还包括为司机缴纳的五险一金,网约车的保险往往包含着扯皮的风险,由此看来,实际上两者真实成本差距不大。



图:“老孙漫话”



空驶率方面


报告显示,网约车平台司机空驶率显著低于巡游出租车司机,但在不同城市差异较大。


在深圳,出租车空驶率最高,滴滴最低,只有出租车的一半左右;而到了北京,首汽居然空驶率最高,曹操最低。首汽作为北京本地龙头企业,旗下司机的空驶率竟然比从浙江总部远道而来的曹操高出12.7%,比巡游出租车仅高1%。



图:“老孙漫话”


司机收入方面


报告显示,开网约车比开街头巡游出租车要赚得多。


其中,滴滴司机收入在以上5个城市主要的打车平台中都排在前列,而出租车司机都在底部。滴滴司机收入在上海和重庆比出租车高18%和12%,在北京和成都比出租车高35%和40%,而在深圳只比出租车高4%。


数据说明:月到手收入是指扣除份子钱、租车成本、燃油成本等主要成本后的收益

图:“老孙漫话”


司机如何最赚钱?


报告显示,更多人用自有车跑网约车。被调研的436名网约车司机中,50.7%的司机使用自有车,46.6%的司机使用租车,仅2.7%的司机使用公司配车。


而自有车不管从月到手收入还是从时薪上看,都是最高的。但需注意的是,算上购车成本和折旧的话,实际上租车或许是比较划算的选择。


另外,不使用打车软件的出租车司机收入显著低于使用软件的所有司机们。


图:“老孙漫话”


软件越多越赚钱?


报告结果显示,司机使用软件的个数并不是越多越好,它和空驶率之间呈U型分布,其中使用2个软件的收入最高。


这是因为司机与特定平台深度绑定更有助于积累好评及评分,从而得到平台的长期激励。同时使用2个打车软件的司机更能在非高峰时段或偏远地区降低空驶率,提升车辆周转率。


一个有趣的发现是,司机收入提升是由于空驶率降低和工作时间延长所致,司机在打车平台里的收入仅受限于自己可工作时间的峰值,跟同时使用几个软件关系不大。

图:“老孙漫话”


平台抽成情况


报告显示,从不同平台来看,滴滴抽成比例最高;曹操和T3之所以为负值,是因为在调研期间优惠力度较大,导致许多样本的乘客实际支付价格低于司机端价格;而美团和高德作为聚合平台,既涉及与司机分成,也涉及与其他打车软件公司分成,情况较复杂,估算结果仅供参考。




图:“老孙漫话”


数据说明:研究分析均来自于打车软件实测结果,并不代表平台真实采用了这一策略对用户进行某种筛选和操纵,可能会和他们真实的算法及策略存在一定的偏差。下同。


以滴滴为例,滴滴在上海、深圳、北京和成都的抽成比例都在20%左右,而在重庆的抽成比例较低。而且滴滴的抽成依据早中晚夜不同时段、近中远不同路程以及经济和舒适不同类型订单都会发生变化。



图:“老孙漫话”

【平台篇】

第一类玩家:一家独大的滴滴


孙金云教授按照战略集群理论,把打车出行行业划分为四个不同的战略集群。


通过对司机们深度访谈发现,作为打车软件行业的绝对领先者,滴滴饱受司机的诟病。



图:“老孙漫话”


另一方面,滴滴也在不断变革。


例如发生女乘客遇害事件后推出了四大整改措施:


1)晚上10点后只有优选司机能接到女乘客订单;

2)全程语音监控;

3)司机和乘客双向都可一键报警;

4)行程可分享给家人。


发生司机猝死事件后推出强制休息(在线4小时会被强制休息20分钟)和最长计费时长(司机每天在线时间不能超过18小时,载客时间累计10小时停止派单)的规定。

滴滴也是网约车平台里对司机和车辆门槛最高的


第二类玩家:造车新势力


作为汽车生产商,为了不被类似滴滴这样的大平台“扼住命运的咽喉”,只有撸起袖子“自己干”。




正如上文所述,网约车的租车成本比传统出租车的“份子钱”成本更低。其中,车厂出身的曹操在租车成本上优势明显。


曹操出行成立于2015年,是吉利科技集团战略投资的国内首家新能源汽车共享出行服务平台,坚持的是“新能源汽车+公车公营+认证司机”的B2C模式。但目前,曹操各项业务仍处于亏损状态。


从曹操出行大数据研究院推出的《2020年网约车司机群像分析报告》来看,曹操的最大客户为国企和事业单位。



首汽约车隶属于历史悠久的国企——首汽集团,目前首汽约车已位列行业第二梯队。其在重点市场的自有出租车队,为其网约车业务上线之初提供了稳定的运力保障。而首汽主要定位于注重品质的一二线城市。













第三类玩家:聚合平台


调研发现,用高德/美团一键呼叫所有经济型(13个选项)+出租车,82个样本中,均无行业领头羊滴滴,而曹操无论在高德还是美团,无论在深圳还是北京,都有不低的份额,是聚合平台重要的跨地域合作伙伴。


小众软件呈两个梯队:第一梯队“及时”在高德北京占到50%以上,“双创”占高德深圳26%,“阳光”占美团深圳16%。剩余第二梯队品牌虽有很多,却只瓜分有限的市场份额。


其中,高德给出租车较高的份额,而美团更专注“网约车”。但总体来说,聚合平台通过给中小品牌导流,掌握商业游戏的“主控权”。



第四类玩家:市场补缺者


与龙头老大滴滴相比,小众打车软件拥有司机更年轻、工作小时数更低、综合上车时长更短的优势。且与其他主流打车软件相比,车辆较新、空驶率低、卫生状况相对更好。



在司机角度,小众软件“人车要求低”如有的车辆已经达到大平台报废年限或行驶公里数上限,在小众平台却可以继续用;而有的司机由于有前科、有不良记录、年龄偏大等种种原因无法在大平台注册,在这里也能接


再比如“规则务实简单”:派单标准是就近原则,较少对司机进行评级分类管理。


“不抽成低佣金不限额”:早高峰不抽成,不设置司机收入天花板,没有每日流水的上限,也没有最长载客时间的上限等。


【延伸】大数据杀熟如何防?


不久前,在一篇名为《我被美团会员割了韭菜》的文章中,一个例子引起了很多消费者的共鸣:
 
自己开通会员后,发现常点的一家店铺,配送费由平时的 2 元变为了 6 元;用另一部没有开通会员的手机点了同一家店铺,同一时间配送费依然是2元。

 

不仅国内如此,国外的消费平台也存在类似问题。
 
早在2000 年,亚马逊“差别价格实验”就是“大数据杀熟”起源。当时,亚马逊根据潜在用户的画像,终合购物历史、上网行为等大数据轨迹,对68种DVD 光盘进行差别定价,不同的人群不一样的价格。结果是,老用户“被坑钱了”。

如今大数据“杀熟”已成为诸多网络平台企业的问题。
 
但深入思考,这与算法问题密不可分。因为平台线上交易,其技术基础是大数据,也就是海量的用户数据。借用大数据平台,依据算法形成用户画像,用户一般情况下不深究,无法发现被平台坑了。
 
用户应该如何对抗呢?据“新智元”总结,有以下的方法:
 
 

 
 

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