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問：“打車軟件哪家強(qiáng)？”

答：“9公里以內(nèi)，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(fā)了熱議，連馮大輝都給出了服氣的結(jié)論。

但是，這個錯誤的結(jié)論數(shù)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(yōu)選擇。

▍為什么這個結(jié)論是錯誤的？

雖然原po細(xì)心的考慮到了優(yōu)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(xù)性。

• 不確定性

實際上，不同城市的同一打車軟件，采用的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)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(dāng)城市切換到廣州，這一數(shù)字立刻會變成1.7元/公里，0.55元/分。

• 不持續(xù)性

打車軟件中的優(yōu)惠活動并不是都是長期的，并且還會隨著用戶打車次數(shù)的積累發(fā)生變化。

那如果是同一城市呢？也有可能因為車型或者出發(fā)地不同，而導(dǎo)致優(yōu)惠和資費(fèi)不一樣。

下表是網(wǎng)友整理的廣州司機(jī)通過打車軟件能獲得的提成金額（標(biāo)紅部分）。可以看出，50公里以內(nèi)的距離，車速越快，Uber越省錢；當(dāng)距離超過50公里，高速的易到更值得推薦。

數(shù)據(jù)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(shù)說君你剛不是說了不同城市的資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)有差異嗎？怎么又用廣州的專車來當(dāng)結(jié)論了呢？這要是再加上實際打車中的時段運(yùn)營和車費(fèi)溢價，這特么以后還能愉快的按照攻略打車嗎？

雖然這些標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)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(yōu)惠和溢價情況下打車的費(fèi)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(fèi)用包含“起步價”、“用車時長”和“路程總長度”，車費(fèi)由三者共同核算，具體費(fèi)用依據(jù)不同城市選擇的不同車型而定。服務(wù)過程中產(chǎn)生的高速費(fèi)、過路過橋費(fèi)、停車費(fèi)、夜間服務(wù)費(fèi)及長途服務(wù)費(fèi)等需要客戶額外支付。

目前、Uber、滴滴、易到的資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)是：

我們依舊將路程設(shè)定為a，時間設(shè)定為b。不考慮優(yōu)惠時，以最普通車型為例。

假設(shè)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(shù)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(jié)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(jié)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(fèi)用為55+0.4b+0.5(a-20)=45+1.7a

誒？這好像跟數(shù)說君你剛提出的結(jié)論并不一樣啊！

先別急，接下來，我們要說的就是專車費(fèi)用計算的動態(tài)定價了。

▍動態(tài)定價模型：供求曲線

由于轉(zhuǎn)車的供應(yīng)和需求都有極大的彈性，建立一個動態(tài)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(dāng)價格升高后，直接使需求量相應(yīng)減少。其二，當(dāng)價格降低后，需求量也會立即增加。

算法會根據(jù)供需自行進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)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(dá)到一個動態(tài)平衡。從圖形來看，動態(tài)定價時，Q點總會比常態(tài)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(chǎn)品和算法到底牛逼在哪里？

目前Uber在京的優(yōu)惠活動在10元左右。通過計算我們可以發(fā)現(xiàn)，在1.9公里以內(nèi)，這個車費(fèi)完全可以被優(yōu)惠力度全覆蓋，而滴滴的優(yōu)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(fèi)，服務(wù)也是考察打車軟件好壞的另一個因素。

數(shù)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(yù)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(wù)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(jī)放在了對等的位置。從這一點來說，調(diào)研中，司機(jī)多傾向于滴滴也就不奇怪了。

點擊閱讀原文：滴滴在產(chǎn)品規(guī)劃中如何平衡對雙邊用戶的傾斜？

@羅文?滴滴出行 高級產(chǎn)品總監(jiān)

現(xiàn)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(yuǎn)都是不完全平衡的，所以這時候就出現(xiàn)各種問題，那么怎么辦呢？運(yùn)營規(guī)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(jī)器學(xué)習(xí)了。

比如上述的情況，當(dāng)然前提是要做一些運(yùn)營規(guī)則，什么樣的服務(wù)應(yīng)該提供，而不是所有的投訴都應(yīng)該成立，比如有乘客讓司機(jī)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(chǔ)上，如何讓雙邊的價值更平衡，其實就是市場經(jīng)濟(jì)，調(diào)價。調(diào)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(jìn)行波動，而這個因子將連接上外圍，讓其變動恢復(fù)原價。比如下雨天，司機(jī)開車變得危險，乘客需求變得旺盛，那么有些司機(jī)會因此選擇在家歇著，減少外出，那么這時候供需關(guān)系會劇烈變化，那么某些地方會尤為嚴(yán)重，價格可能會有N倍提升，但是這時候這個信息應(yīng)該告訴周邊的沒有上線的司機(jī)，驅(qū)動前往，從而供需關(guān)系得到緩解，從而恢復(fù)。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(xiàn)在出門更劃算。通過機(jī)器學(xué)習(xí)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(gòu)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(rèn)為是40km/h。

油價6毛每km，車10年報廢來算。車價為設(shè)定為y，每日出行平均距離為x。

按現(xiàn)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(yǎng)、停車費(fèi)、買車預(yù)交款所產(chǎn)生的利息及機(jī)會成本、油價變更風(fēng)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(fèi)

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(yǎng)、過路、停車等費(fèi)用考慮進(jìn)去，則以上距離數(shù)字都該再放大不少。

▍匿名小調(diào)查

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總結(jié)

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