打车不再加价？大数据说可以有

作者：吴迎宾

起晚了，着急去上班；下班了，着急回家吃饭；我们都习惯拿起手机准备叫个车，却总是被打车应用扔来一枚炸弹，把我们炸回现实，没有一点点防备：

这种一言不合就扔炸弹的行为，难道警察叔叔不管管吗？考虑到警民一家亲，我决定先一本正经地思考一下。

问题分析

高峰期为什么会涨价？废话，当然是因为高峰期乘客多，车辆供不应求啊。这是最最基础的经济规律。这个经济活动中，有三个博弈主体：乘客、司机和平台方。而高峰期加价现象本质是：

• 需求和供给匹配失衡

• 平台方不够给力，只能通过加价来调控

我们先对高峰期加价定个性：这不是帕累托最优的调控策略，因为：

• 加价吓走了很多乘客（需求没被满足）；

• 加价没有快速吸引来更多的司机

• 平台方最终没有在高峰期赚到更多的钱，反而冒了一些用户可能会流失的风险。

理想的调控目标是：

• 不加价或者少量加价让乘客打到车；

• 司机都能拉到想拉的乘客，不空驶，赚更多的钱；

• 乘客和司机都对平台方满意，并且平台方赚更多的钱

为了达到这个理想的目标，加价只是一种供求失衡的事后弥补的手段，我们应该充分利用乘客和司机积累的巨大数据，挖掘其中各自蕴藏的秘密，从而帮打车平台提前应对每一个上下班的洪峰来袭。

要解决高峰期打车应用的需求供给不匹配问题，我们需要从全局考虑两个问题：

• 如何把运力资源从过剩的地方引导到稀缺的区域来；

• 如何把市场需求从过旺的地方引导到冷门的区域来。

第一个主体方案，现在打车应用的做法是粗暴对乘客加价来吸引运力，这并不是理想方法，理想方法是帮司机找到他最想拉的乘客，获得金钱奖励效用之外的效用，这是一个典型的推荐系统，将司机对订单的诉求和乘客订单的特点精准匹配起来。

第二个方案是一个辅助方案，就是引导那些深处订单洪峰区域的用户通过可接受的少量其他交通方式（步行，公交，地铁）去到别的区域发送订单。比如引导中关村西区的乘客步行到黄庄发送订单，这可以稍微分散一下集中的订单，缓解交通拥堵。

基于这些思路，我们构想一下解决高峰期打车问题的主要模块：

1. 供求关系预测系统

2. 动态调度系统

3. 司机偏好挖掘

4. 乘客偏好挖掘

其关系如下：

▍乘客偏好挖掘

平台方需要对用户进行挖掘，掌握乘客的这些方面：

• 是否是愿意用时间换取合适的司机的人

• 是否是愿意用金钱换取合适司机的人

• 是否是通勤用户

• 常去目的地

• 愿意接受的加价倍数

• 用户价值

▍司机偏好挖掘

• 司机在当前时刻是否有常走的特定路线（如回家）

• 司机是否更在乎赚钱

• 司机商圈喜好

• 司机家庭地址（需组合时间特征）

• 司机常去目的地（更为熟悉的路线）

• 司机偏好的奖励类型（凑单/早晚高峰补贴/其他）

（编辑：常州站长网）

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