滴滴推小巴业务 大数据运算成其新亮点

近日，滴滴打车正式在北京及成都部分地区上线小巴业务，以解决用户与公交、地铁站的接驳问题，据悉，滴滴推出此项业务旨在解决两方面问题，一是解决三公里内的短途高频需求，另一方面则是弥补快车等无法涵盖的业务内容。

小巴业务上线大数据成关键点

滴滴打车一直聚焦在解决大众出行端问题。此前，滴滴业务主要集中在快车、专车等“共享出行”业务。有数据显示，70%的出行需求集中在三公里以内，而今年“共享单车”的走红，对滴滴打车的三公里内业务显然产生了影响，对于滴滴来说，也需要更多的业务填补，以夺回三公里内的市场份额。

滴滴小巴业务于今年6月开始在北京回龙观试运营，直至12月正式上线，用滴滴出行战略部总监刘政康的话说，滴滴要“先做后说”。小巴业务的亮点在于实现了更为复杂的大数据运算。

此前，在快车、专车等业务上，滴滴采用其技术优势分析用户端与司机端的数据并规划最优路径，实现用户与司机的匹配。可以说，在大数据运算方面，滴滴算是熟门熟路了。但是小巴业务不同于快车、专车只针对单一人员、单一路线的计算方式，小巴的数据运算需要解决多人上下车及安排最佳路线，基于用户端上下车站点，通过搭建模型和大数据运用，计算涵盖虚拟站点、浮动计价以及最佳路径规划几个方面。

也就是说，根据用户提交的数据建立用户虚拟站点、将用户聚集在一个易于小巴停靠与用户寻找的上下车站点，然后根据乘客需求采用动态路线，并由同行乘客分摊车费的方式。此次滴滴并未公布具体收费标准，但据其产品总监罗文确认，滴滴的目标是将单个用户的费用控制在5元以内。

大数据已成科技公司关注点

通过大数据匹配是近几年来越来越多科技公司采用的方式，互联网广告公司通过用户行为数据匹配广告主产品人群并进行推送，而社交软件则通过用户社交行为分析，推送相应的内容或公众号，大数据已逐渐融入生活中。

除了这些，不少科技公司将大数据运用更为广泛和生活化，比如外卖平台“饿了么”，通过大数据运算，实现对各餐厅出餐时间的精准预测，并且向“蜂鸟”骑士提供最佳规划路径，将原本不可控的用餐时间以大数据的方式尽可能精准预测，让用户提前知晓具体时间。另一方面，大数据的出现让其实现对130多万骑士的管控与调度，根据外送人员的订单量及配送速度等行为数据进行分析，让订单发放行为合理。根据2016年Q2数据报告显示，其“蜂鸟”外送业务占到了互联网外送业务的26.7%，居于市场份额第一的位置。

同样的情况也出现在移动互联网房产交易平台房多多上，房多多采用的是“直买直卖”模式，买家可以通过平台与卖家直接联系直接交易，而房多多通过这些年在平台上积累的用户行为数据的分析，建立了一套数据运算方式，让买家与房源之间通过大数据形成精准匹配，提升交易效率，并且由于效率提升，房多多的平台服务费维持在了2999元起，根据用户配置交易保障费，总费用不到传统中介的一半。从市场反应来看，该模式的表现也不俗，上线一年时间，就在其推广的上海、深圳、南京、杭州、苏州等城市，进入到了市场前五名。

从房多多和饿了么的市场情况来看，大数据运算成为他们提升效率、获得市场认可的利器。而滴滴小巴此次试图通过大数据的技术升级，挽回三公里内短途业务，此举是否一定能成功言之尚早，但对用户来说，滴滴小巴通过大数据运算将门槛降为5元乘车，这还是让用户成为了最直接的受益者，从这个角度看，其短途业务量增大未尝不可。