先发优势需要沉淀出跨边网络效应,对规模和效率提升都很明显:行业发展初期,由于需求和供给密度低,经常会出现需求和供给时空匹配难度高,派单时间长,距离远,严重影响供需体验。经过多年市场教育,网约车头部平台已经积累起了足够庞大的跨边网络效应,带来了需求和供给密度的提升,这直接提升了供需时空匹配的效率,带来了更优质的打车体验。对乘客而言,3-5 分钟的等待时间需要高密度、广覆盖的运力网,以及强大运算能力支撑的派单系统,快速计算出最优路线。对司机而言,订单包含接单距离和行程距离,派单距离远会导致司机单位时间订单完成效率的降低,进而影响单位时间收入。早期网约车采用直线距离(不考虑堵车,单行道因素)派单系统,主要派单逻辑为距离优先。随着地图技术进步逐渐改为 ETA(Estimated Arriving Time)派单系统,根据实时地图,考虑了堵车,单行道等因素计算出来的预计到达时间。ETA 派单技术对地图和算法要求极高,因此派单系统(算法)是网约车行业的核心技术。滴滴的派单逻辑是GMV 最大化的全局最优,但需求高峰期运力是唯一约束,派单逻辑作用并不明显:供需预测,路径规划,服务分(司机服务评价系统),云计算和机器学习,目标函数为GMV 最大化的全局最优解。但这种派单策略在运力紧缺受限的情况下,作用并不明显:车的利用率达到了峰值,供给端运力成为核心约束,供需的分析匹配并不重要。
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