《数据赋能如何成就滴滴出行》

周文辉  邓伟

2012年，程维创办北京小桔科技有限公司，并推出手机打车软件滴滴打车。2015年2月，滴滴打车与快的打车战略合并，随后更名为滴滴出行。2016年8月，滴滴并购优步中国。经过7年时间，滴滴已经发展成为领先的移动出行平台。最初，滴滴在北京出租车领域进行试点运营，在2014年~2016年间，将运营模式进行跨区域、跨业务复制，陆续推出6条业务线，遍及中国400多个城市。截至2017年，滴滴占据了国内网约专车88%以上、网约出租车99%以上的市场份额，平台注册司机多达1400多万，成为中国出行领域的独角兽。我们将滴滴发展历程分为三个阶段——试点阶段、复制阶段和扩张阶段，主要探讨在不同阶段，司机、乘客与滴滴平台三者之间如何实现价值共创。

在阿里巴巴工作时，程维经常需要出差，因为打不到车，导致多次错过航班。所以，交通出行质量问题，困扰他许久。后来，程维自己创业，就把方向瞄准了交通出行领域。2012年9月，滴滴打车软件在北京正式上线，并切入出租车领域进行试点。

连接能力 滴滴创业初期，技术类人才匮乏，利用打车软件网上叫车的理念也不成熟，软件开发与推广阻力重重。这时候，平台的连接能力表现为司机和乘客与滴滴平台之间的小规模连接，无论是人与物，还是人与人之间，都是一种弱连接。在人与物方面，滴滴打车软件使乘客与出租车间接相连，依靠移动客户端颠覆了传统路边叫车的低效出行方式。在人与人方面，滴滴打车软件通过“手机对手机”模式，建立起了司机与乘客之间的间接连接，其中供应方是安装了滴滴打车软件并愿意使用的出租车司机，需求方则是安装了滴滴打车软件并有打车意愿的乘客群体。

智能能力 从乘客层面看，乘客在滴滴打车软件上设置起点位置后，滴滴后台能够感知分析司机和乘客之间的距离，为乘客推荐最佳的乘车类型与路线。当乘客下次打车时，滴滴会依据上次行车轨迹，智能感知乘客上下车地点，进行上下车地点推荐。从司机层面看，滴滴依据司机的GPS导航系统，对距目的地里程和所需乘车时间进行预估与监督，防止司机绕路。

分析能力 滴滴打车软件上线之初漏洞百出，但是，随着司机、乘客与平台之间不断进行信息交换，滴滴打车软件实现了迭代升级。借助即时信息推送功能，乘客能够知道司机所处位置和到达时间，减少时间浪费，优化出行体验。利用预约加价功能，乘客能够以合理的价格预约到几天后的用车服务，同时司机也能够提前安排好时间，防止“满城空跑”，实现司机和乘客提前匹配。在用车高峰期、拥堵路段，呼叫等待功能能够反馈平台进行车辆调度，保证司机和乘客高效出行。通过乘车互评机制，平台能够分析司机评分，将乘客优先推给评分高的司机；也能够分析乘客评分，将更优质的服务优先推给评分高的乘客。

互动合作 滴滴借助出行软件将司机和乘客有机连接，并依靠智能能力和分析能力，在司机、乘客与平台之间建立互动合作。司机将软件问题反馈给平台，如注册过程繁琐、抢单界面不稳定等，使平台得以完善和优化司机端软件。乘客也向平台反馈遇到的各种软件问题，如非就近原则导致等车时间长、高峰期打不到车等，帮助平台完善软件。平台会持续搜集司机和乘客的反馈信息，努力使司机和乘客的需求与软件设计相匹配，实现司机、乘客与平台的价值共创。基于双向评价机制，滴滴平台给司机和乘客提供差异化服务，对评价高的司机和乘客实行奖励。因此，为了得到更高的评分，司机会更加注意细节，如礼貌的举止、整洁的乘车环境、专业的驾驶等，乘客也会更加注意言行，如友善的微笑、更多的包容与理解等，共同营造一个舒适出行的环境。

资源整合 滴滴一开始将北京的出租车纳入出行服务范围，这是稳定调整的结果。一方面，北京最大众化的出行工具是出租车，滴滴将试点对象瞄准现有主流资源，可以通过出租车司机的行为直接影响乘客的乘车体验。另一方面，根据出租车司机与乘客对打车软件的建议反馈，不断调整软件，从而为乘客带来更好的出行体验。
点评：在试点阶段，平台借助人与物、人与人的连接能力，将司机和乘客间接连接，然后持续感知司机和乘客的用户行为，并通过信息交换进一步约束司机和乘客的行为，进而完善平台组件，实现平台资源的稳定调整。

随着接入滴滴平台的司机和乘客数量不断增长，滴滴开始将出租车领域的试点模式进行跨区域、跨业务的复制，从北京扩展到了上海、广州等400多个城市，业务形式也从出租车延伸到了专车、快车、顺风车等，专车主打专业服务，快车强调价格优势，顺风车则突出社交导向。

连接能力 滴滴将出租车领域的成功模式进行横向复制，上线了专车、快车、顺风车等新业务，使人与物之间的连接，由原来的出租车和乘客扩大为六大业务线和乘客之间的连接，从而为不同乘客提供差异化服务，建立用户黏性。随着平台两端司机和乘客数量不断增长，网上打车成为常态，司机和乘客之间的关系由原来的一己私利变成了价值共创。尤其对于兼职司机来说，打车的邂逅给自己带来了人脉，甚至是潜在的合作机会。通过打车社交构建起来的人脉网络在逐步扩散，培养了忠诚的司机和乘客群体，从而产生强连接效应。而在乘客和乘客之间，滴滴的拼车服务将不同类型但拥有相同乘车路线的乘客群体连接起来，使乘客的人际圈子得以扩大。1995年，葛森（N. Gershon）首先提出了“人与信息交互”（Human Information Interaction, HII）理论，意指在不考虑连接人和信息的媒介的前提下，使人和信息内容本身进行互动和关联。在试点模式的复制阶段，滴滴平台的司机和乘客数量剧增，产生了大量的信息，滴滴将用户与海量信息连接，为他们提供差异化价值。比如，基于加油站场景，滴滴的小桔加油为车主提供优质且高效的加油服务，帮助他们节省油费。

智能能力 不同于静态的商品，车辆和人群永远处在移动状态，因此，多元的业务和细分的用户群体，对资源的动态分配提出了更高的要求。滴滴根据海量的数据，将乘客与周围大量的司机进行动态、实时匹配，综合考虑司机未来所有可能的走法，以毫秒时间算出A点到B点的最优路径，做到总时间最短，从而实现平台效率和用户精准匹配最大化。正如滴滴总裁柳青说的：“滴滴能够预测未来20分钟内城市每个角落的供需情况，并提前调度。”

分析能力 2014年初，滴滴与快的展开“补贴大战”，滴滴的订单量在一周之内涨了近50倍，在极其频繁的用户交互、数据积累的情况下，对数据信息的分析处理刻不容缓。在路径规划上，滴滴通过对用户行驶数据的深入挖掘，从最低出行成本、最高司机效率和最优交通运行出发，设计出最新的智能路径选择算法，进一步提升预估精度。在动态调价方面，滴滴根据城市、时段、天气、交通拥堵、订单价值等信息，计算出订单加价幅度和订单被接受概率。如果系统判定乘客所在位置订单成交概率偏低，或者下单量较大而司机偏少导致叫车耗时较长，为了让乘客更快地叫到车，系统会根据历史数据和目前道路情况，计算出一个合理的价格作为标准车费之外的调价，从而让订单更容易被司机接受。在激励机制上，滴滴的调度系统会运用大数据将乘客订单平均分配给司机。针对不同城市、不同时段，会根据需求量，对需要补贴才能成单的情况进行精细化定向补贴。在合乘拼车方面，当乘客选择拼车并输入拼车人数后，系统会自动寻找顺路“拼友”，在找到愿意同行的“拼友”后，自动将订单合并，推送给愿意接单的司机。

互动合作 在差异化服务上，滴滴依靠大数据，对用户进行画像分析，更准确有效地进行动态调价、定向补贴。基于出租车模式的技术基础，滴滴陆续上线了专车、快车、顺风车等业务，为不同出行群体提供差异化服务。在分享传播上，为了培养用户习惯，滴滴进行了大量补贴。用户也可以通过朋友圈分享来邀请好友，获取额外奖励。完成行程后，乘客可以在朋友圈分享折扣券，折扣券的数额大小由系统根据数据分析计算得出。这些分享模式能够提升用户的满意度和忠诚度。在社交网络方面，滴滴在连接乘客与司机的同时，也促进了不同行业、不同类型的司机与乘客、乘客与乘客之间的高频连接。这在顺风车上尤为显著，顺风车在满足出行需求的同时，也创造了一种社交场景，带来了司机和乘客、乘客和乘客之间长期的互动甚至合作关系。 

资源整合 一方面，滴滴将经营区域从北京扩展到了全国400多个城市，还借鉴出租车领域的试点经验，将业务范围延伸到了专车、快车、顺风车等，使业务更加丰富。另一方面，针对不同用户需求，滴滴将业务功能进一步细化，比如动态加价功能针对注重时间的人，合乘拼车功能针对注重价格的人等，为不同用户提供差异化服务。

点评：在复制阶段，平台依靠人与物、人与人、人与信息之间的连接能力，将多区域、多业务的司机和乘客，乘客和乘客进行智能连接，对司机和乘客资源进行动态分配，并通过信息处理能力进一步细分用户群体，形成社交网络，实现平台资源的丰富性和细分化。

连接能力 滴滴公交、滴滴豪华车陆续上线，又接入ofo，滴滴平台进行了纵向扩张，将网约车、公交、共享单车全面贯通，基本上实现了出行工具与用户的高度连接。豪华车业务的布局，将司机和乘客更加细分化，为高级用户提供高级服务，进一步丰富了司机和乘客之间的连接。滴滴公交与ofo的深入合作，为用户提供了更多的出行路线，并解决了最后1公里的短板。此外，ofo接入滴滴平台后，用户可以直接使用滴滴软件扫描ofo单车，进行开锁并支付，实现了滴滴平台与ofo的信息交互共享。

智能能力 在扩张阶段，滴滴更加注重补短板，将业务范围扩展到移动出行的方方面面，满足不同用户的出行需求。智能公交优化了中低收入、中短途人群的出行体验，共享单车则服务了短途人群。至此，滴滴实现了收入（高、中、低）+路程（长、中、短）的灵活分级出行服务。

分析能力 滴滴公交上线后，提供了公交查询、包车、班车等业务，用户可以通过滴滴出行软件和滴滴公交微信服务号享受所有服务。ofo接入滴滴平台后，双方在账号关联、押金、支付、服务等维度上实现了全面信息共享。

互动合作 在复制阶段，滴滴的主要任务是复制业务，积累用户。而在扩张阶段，滴滴要做的是让用户以较低成本获得最优质的乘客体验。为此，滴滴取消了建议调度费，对动态调价实行双重封顶，以保障乘客权益，维护司机公平；设立研究院，专注于人工智能和无人驾驶的研究开发，用技术手段提升用户体验；上线“猜您想去”功能，根据乘客出行历史轨迹预测目的地，使乘客无需手动输入。对滴滴而言，ofo单车使用频次高，操作简便，有助于提升滴滴的用户黏性。而且，单车出行用户比网约车用户数量多，也有助于滴滴拉新。ofo单车解决了最后1公里问题，从而放大和延伸了滴滴产品的价值属性。反过来，对ofo而言，滴滴可以在运营和研发上提供切实的帮助，使它能够突破校园，进入更大的城区市场，获得滴滴产品线所不能满足的外溢需求。

资源整合 在扩张阶段，滴滴的战略目标是成为一站式出行服务平台。一方面，继续在原有领域开拓新业务，如豪华车和滴滴公交；另一方面，战略投资ofo，弥补自身出行短板，助推战略目标的实现。
点评：在扩张阶段，滴滴借助人与物、人与人、人与信息、信息与信息的连接能力，打通一站式出行平台，给司机和乘客提供灵活分级服务，并通过信息共享优化用户出行体验，实现平台资源的开拓创新。

综上所述，平台企业通过数据赋能促进了平台的价值共创。

首先，平台企业要持续提升数据赋能的三种能力。这些能力包括人与人、人与物、人与信息、信息与信息之间的连接能力，用户行为感知、动态资源分配与灵活分级服务的智能能力，以及信息交换、信息处理与信息共享的分析能力。

其次，数据赋能是平台企业实现价值共创的保障。数据赋能促进价值共创是一个动态过程，要经历试点阶段、复制阶段与扩张阶段，通过连接、智能与分析的能力集成，促进平台与双边市场之间的互动合作。

最后，通过互动合作和资源整合实现价值共创。互动合作在不同阶段表现为“完善平台和优化服务，细分用户、分享传播与社交网络，优化体验和补齐短板”，资源整合在不同阶段表现为“稳定调整、丰富细化、开拓创造”