Uber 用大数据的惊艳方式

这篇文章概述了 Uber 是如何利用大数据分析实现商业上的成功。文章首次发表于作者在 Data Science Central 的专栏中。

Uber 是一款基于智能手机应用的出租车预定服务,将需要出行的用户和愿意提供驾驶服务的司机联结起来。由于传统出租车的司机认为这破坏了他们的生计,而且大众对 Uber 对司机在管理上的不足也有所顾虑,这项服务已经引起了巨大的争议。

这些争议并没有阻止 Uber 取得巨大的成功。2009 年 Uber 的服务还仅限于 San Francisco,而现在已经扩张到除了南极洲之外所有大洲的很多主要城市。

Uber 的商业牢固地扎根于大数据。相比于传统出租车公司,更有效地利用这些数据在其成功中起了极其重要的作用。

Uber 的整体商业模式就是基于大数据的根本原则:众包 (crowd sourcing) 。如果愿意帮助某个人去他想去的地方,任何有车的人就可以提供这种帮助。

Uber 拥有一个庞大的数据库,包含了所有它覆盖的城市的司机信息,所以当有乘客需要接送的时候,Uber 可以立刻将乘客和最合适的司机匹配起来。

车费是利用 GPS、街道数据和公司自己的可以根据路程可能所需要的时间进行调整的算法自动算出来的。这是和常规出租车服务之间的一个关键区别,因为收费是针对行程用掉的时间,而非距离。

峰时定价

这些算法实时监控交通状况和行程时间,意味着价格可以根据载客需求的变化进行调整,而且交通状况意味着行程可能需要更多时间。这鼓励更多司机只在有需要时才出行,需求少的时候就待在家里。公司已经为这个以大数据为信息基础的定价方法申请了一项专利,叫做“峰时定价”。

这个方法依靠算法,几乎没有人为干涉,但偶尔还是会有一些问题。据报道,2011 年新年前夜,纽约的交通状况让车费上涨了七倍,一夜之间一英里行程的价格由 27 美元提高到了 135 美元。

这是一种“动态定价”的实现。和连锁酒店以及航空公司根据需求调整价格的定价方式相似,但Uber 使用预测模型来实时地估计需求,而不是简单地在周末和公共假日期间提价。

UberPool / Uber 拼车

但是,改变预定出租车的方式只是 Uber 整个宏大计划中的一部分。Uber 首席执行官 Travis Kalanick 已经声明,Uber 的服务还将减少全球最拥挤的城市中路面上私家车的数量。在去年的一个访谈中,Travis 认为拼车服务 UberPool 将使伦敦的路面交通量减少三分之一。

UberPool 允许用户根据 Uber 的数据找到在相似时间走相似路线的其他人,并提议和他们驾驶一部车一起出行。根据 Uber 的日志,当他们的数据显示纽约绝大多数使用 Uber 的出行都差不多时,即出发地点接近,目的地接近,出行的时间也几乎一样,这项服务 (UberPool) 的引入就显得理所当然了。

其他测试过或者未来将要发布的计划包括 UberChopper (给富人提供直升机出游)、UberFresh (投递食品杂货)和 UberRush (包裹快递服务)。

评分系统

Uber 的服务也依赖于一个详细的评分系统。用户和司机可以互相评分来建立信用,并且允许双方根据信息决定他们愿意和谁一起驾车出行。

司机尤其需要注意保持高分数。一份泄露的内部文件指出,分数降到某个限度以下的司机将面临“被解雇”,并且再也无法接单。

司机们还要担忧另一个数据:他们的“接单率”。Uber 要求司机们保持高于80% 的接单率,这样才能随时为乘客提供服务。

对于传统出租车司机对其服务的抗议,Uber 回应说会试图通过在他们的车队中增加一个新的类别来与他们合作。UberTaxi 加盟 UberX (为常规路线服务的常规车辆), UberSUV (可容纳多至6人的大车)和 UberLux (高端车),成为标准选项。使用 UberTaxi 时,乘客将乘坐有牌照的出租车司机驾驶的注册过的私人雇佣车辆。

监管的压力和争议

Uber 仍将必须克服法律的障碍。该服务目前被一小部分管辖区域禁止,包括布鲁塞尔和印度的部分地区,同时也在世界上的很多其他地方受到了频繁审查。在美国,有几个关于公司遵从监管流程的诉讼案件正在进行中。

另一项指责是因为信用卡是唯一的支付选项,在 Uber 着力发展业务的欠发达国家中,一大部分人都无法使用。

考虑到 Uber 在全球所到之处的受欢迎程度,巨大的经济动机让它继续进行革新私人出行方式的计划。

如果监管压力没有扼杀掉它,那么它可以彻底改变我们在拥挤的城市中出行的方式。对环境和经济来说,这都无疑是一件好事。

Uber 并不是独一无二的,它有提供相似但是目前规模稍小的竞争者,比如 Lyft 、Sidecar 和 Haxi。如果一个解除监管的私人雇佣市场通过 Uber 的创新应运而生,这将是极具价值的,而这些新贵之间的竞争也会异常激烈。我们可以预见到,赢家将是那些可以充分利用可用数据,为顾客提供更好服务的公司。最成功的公司可能就是那个最能充分利用可用数据来为顾客提供更好服务的公司。

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关于作者:Aurorayuanyuan

在金融服务行业从事数据分析工作,对python, R, big data的应用很感兴趣,希望能够接触学习到更多 :) 个人主页 · 我的文章 · 10 ·  

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