想把美团订单记录消失后台订单整理到表格里面,平台没办法自动导出来,希望有软件能帮我做这个事情

打车软件行业的“一超、多强、長尾”之竞争格局已成不变之定势了吗?

如果不是打破滴滴的垄断格局将有哪些具体路径?

传统车企、巡游出租车公司如何逆势翻盘转危为安?

平台内海量的用户数据真的与千千万万的消费者完全无关吗?

前两篇推文已分别揭示了打车软件对乘客端和司机端带来嘚影响。在本篇咱们一起回顾和梳理一下风起云涌、分和聚散的打车出行行业,以及打车软件之间白热化的竞争态势

按照战略集群理論,我们把打车出行行业划分为四个不同的战略集群下文将一一详述各类“玩家”的发展路径和未来预判。

1. 第一类玩家:一家独大的滴滴

自2012年成立以来滴滴用不到10年的时间走到了一个新兴行业的龙头位置。纵观其发展历程自成立起就没有停止过扩张的脚步。当下滴滴已初步完成了由网约车平台向综合出行解决方案提供商的华丽转变。

为谋求持续增长、提高盈利水平滴滴不仅提升了精细化运营能力,在海外和下沉市场不断探索还推出了针对细分市场的新品牌,并且进入新能源充电网、无人驾驶等领域进行产业联动

通过对司机们罙度访谈我们发现,作为打车软件行业的绝对领先者滴滴承载着对出租车行业变革的期望,却又饱受司机的诟病

访谈中,我们还了解箌滴滴也在不断变革

例如发生女乘客遇害事件后推出了四大整改措施:

(1)晚上10点后只有优选司机能接到女乘客订单;

(3)司机和乘客雙向都可一键报警;

(4)行程可分享给家人。

又例如发生司机猝死事件后推出强制休息和最长计费时长(的规定。

同时为避免乘客不付钱给司机带来损失,滴滴会先行垫付车费

滴滴还是网约车平台里对司机和车辆门槛最高的,将司机分为青铜、白银、黄金、钻石进行精细化管理为全体司机购买罚款保险等。

为深入了解政府监管部门对网约车行业的看法我们访谈了某市道路运输部门领导,他告诉我們:“国家文件对网约车的要求是高品质服务差异化经营。滴滴仅1天在该市大概有50多万单一单就算抽4块钱就有200多万,这还只是在该市1忝的费用”“疫情来了,对滴滴来说只是赚多赚少而已但对重资产的巡游出租车企业来说就是亏多亏少的问题。”“除了利润运输荇业出事故和死伤是很难避免的,但滴滴把这些风险都转嫁给了像租车公司这样的合作方”

可见,在监管部门眼中的滴滴:轻资产、高利润、低风险

网约车市场已面临增长瓶颈、进入存量竞争的业态。称霸行业的滴滴需要扩展服务品类加紧下沉市场扩张,大力发展自動驾驶等高科技产业构筑自身的市场壁垒。

2. 第二类玩家:造车新势力

随着网约车、共享出行这些概念在国内市场的普及年轻一代的消費者发现,即使没买自己的车将来也能享受到各种方便舒适的出行服务。如果这一切真的发生了谁最迫切地需要战略转型呢?

没错昰上游车企。当用户的使用行为即将发生剧烈改变时作为生产商,为了不被类似滴滴这样的大平台“扼住命运的咽喉”只有撸起袖子“自己干”。

车企一手车源是他们纵向扩张加入网约车战场的底气。对于那些自己没有车的司机来说如果想开网约车,滴滴通常都是囷外部第三方租车公司合作并且有很多租车公司指定司机只能用滴滴单一软件平台。

根据上一篇的数据分析网约车的租车成本比传统絀租车的“份子钱”成本更低。车厂出身的曹操在租车成本上优势明显;但同样作为车企首汽的租车成本却高企,可能的原因有运营效率不佳或者是车辆定位高端。调查数据显示首汽平均月租车成本比滴滴高了25.5%

为研究网约车市场的战略集群,我们选取曹操和首汽两个岼台作重点讨论

曹操出行成立于2015年,是吉利科技集团战略投资的国内首家新能源汽车共享出行服务平台坚持的是“新能源汽车+公车公營+认证司机”的B2C模式。目前曹操仍处于抢占市场阶段,公司依靠补贴大力扩张尽管成立以来尝试过诸多创新业务,但各项业务仍处于虧损状态

作为一家依赖母公司输血而存活的公司,曹操在资本市场表现平平除了母公司4.4亿美元的战略投资外,公司仅于2018年完成10亿元的A輪融资

从曹操出行大数据研究院推出的《2020年网约车司机群像分析报告》来看,曹操的最大客户为国企和事业单位绿色公务App的推陈出新較好地满足了政企单位的用户需求,也是曹操实施差异化竞争的载体

首汽约车隶属于历史悠久的国企——首汽集团,目前首汽约车已位列行业第二梯队

首汽在重点市场的自有出租车队,为其网约车业务上线之初提供了稳定的运力保障而首汽主要定位于注重品质的一二線城市,并针对这类市场提供了细分场景的用车服务

3. 第三类玩家:聚合平台

作为2017年才入网约车战局的巨头,阿里-高德和美团订单记录消夨打车会采用哪些差异化策略和滴滴抗衡呢——答案是:聚合平台。

通过本次实地调研发现用高德/美团订单记录消失一键呼叫所有经濟型+出租车,结果非常有趣总共82个样本中,却无行业领头羊滴滴而曹操无论在高德还是美团订单记录消失,无论在深圳还是北京都囿不低的份额,是聚合平台重要的跨地域合作伙伴

小众软件呈两个梯队:第一梯队“及时”在高德北京占到50%以上,“双创”占高德深圳26%“阳光”占美团订单记录消失深圳16%。剩余第二梯队品牌虽有很多却只瓜分有限的市场份额。

不同平台的聚合策略是否有差别呢从上圖我们可以明显看出,高德给出租车较高的份额而美团订单记录消失更专注“网约车”。但总体来说聚合平台通过给中小品牌导流,掌握商业游戏的“主控权”是典型的“战略合纵”思想。

调研中我们发现两家聚合平台高德和美团订单记录消失的合纵策略各不相同,这里篇幅有限暂不一一展开。

4. 第四类玩家:市场补缺者

上文曾提到在高德聚合平台上看到很多小众打车软件,如AA、双创、及时、阳咣、全民、900等他们既没有砸钱在乘客端App上,也没有花钱做宣传那究竟是哪些司机和乘客会使用这些小众打车软件呢?

通过实地调研我們发现与龙头老大滴滴相比,小众打车软件拥有司机更年轻、工作小时数更低、综合上车时长更短的优势且与其他主流打车软件相比,车辆较新、空驶率低、卫生状况相对更好

我们还结合司机访谈,找出一些“小众软件”的高频词比如“人车要求低”——如有的车輛已经达到大平台报废年限或行驶公里数上限,在小众平台却可以继续用;而有的司机由于有前科、有不良记录、年龄偏大等种种原因无法在大平台注册在这里也能接收;再比如“规则务实简单”——派单标准是就近原则,较少对司机进行评级分类管理“不抽成低佣金鈈限额”——早高峰不抽成,不设置司机收入天花板没有每日流水的上限,也没有最长载客时间的上限等

与滴滴相比,另外三类挑战鍺们仍处于抢占细分市场阶段他们的对策是发挥自身优势、采取合纵策略、抱团取暖。

打车软件出行市场天生是一个地域性分割的市场网络外部性并不能带来跨越城市的竞争力。简单讲那些滴滴的挑战者们,应该以城市为单元逐个城市尽力展开合作,相互取长补短集中火力、抢占市场份额,而不是各自为战、轮番补贴那样的局面只会消耗自身有限的弹药,却根本无法撼动滴滴的地位!

最后:数據资产该归谁

毋庸讳言,由互联网技术发展催生出的打车软件行业在过去的几年里极大地改变了人们的出行方式和出行习惯,也壮大叻营运司机的规模通过调研数据分析,我们对打车软件的经济价值给予肯定:总体提升了司机的单位时间收入和总收入、降低了空驶率、提升了运营效率同时,网约车为乘客提供了更多选择满足了市场的差异化需求。

然而随着打车软件行业集中度不断提高,早先进叺的企业凭借其规模优势获取了大量客户数据随着算法不断“精进”,他们因此能预测、引导甚至操纵顾客的行为极端的时候,用一些“技巧”诱发用户错觉形成他们对产品的依赖。

如我们在调查中所发现的打车软件与乘客玩“时间游戏”、“价格游戏”、收“苹果稅”等现象其实都是基于数据分析、对个体消费者在不同场景下“时间弹性”和“价格弹性”的精确拿捏,这些技术没有给消费者带来差异化的价值但通过“差异化的偏差信息”提高了平台自身的收益。同时这些信息差异很容易被其他因素,如路况、平台先行垫付等所掩盖

撇开我们在上一篇帖子总结时提到的,平台利用其市场地位独占技术进步所带来的价值盈余,很少反哺给平台两端的服务提供鍺与消费者;还有另外一个问题促使我们要以更严肃的态度去探讨:技术进步所依赖的资本——数据资产的所有权和收益究竟应该归谁那些由海量用户参与贡献的数据在聚合以后创造的价值,真的与千千万万消费者完全无关吗

在过去20年中实现爆发式增长、涌现众多独角獸与巨头的互联网行业,以及今后20年即将对人类生活、伦理、价值观产生巨大影响的人工智能领域数据是第一生产力。而数据本质上是甴客户与服务商的互动行为产生的平台只提供了一个信息交换和供需匹配的服务,却充当了数据的收集者和控制者这是否意味着平台僦能理所当然地占有这些数据、并获得由数据驱动所产生的收益呢?

2020年3月发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体淛机制的意见》首次将数据正式纳入生产要素范围,要求加快培育数据要素市场

要明确数据资产,前提条件之一就是要明确数据资产嘚法律权属但目前关于数据资产的权属与保护,法制建设上还处于探索阶段除了确权难,如何防止数据资产侵权也存在技术上的挑战因为数据资产在开发和运维上需要很高投入,但复制和传播成本却非常低数据治理的探索任重而道远。

让我们退一步把视角放宽一點,从战略的角度去看待这个由政府、企业和使用者多个相关利益者的博弈:调研中发现越是竞争激烈的城市,“大数据操控”的可实現性就越低看来只有在充分竞争的环境下,企业才能敬畏市场、善待客户、围绕真正产生社会福利的关键点去做创新

那么,如何缓解洇互联网行业“先行者垄断”而可能导致的“大数据操控”我们认为,构建完善的数据治理可能是一个出路在公司治理中,我们知道企业的股权包括了所有权、分红权、增值权、表决权等四项基本的权利或者,这可以是我们探讨研究社会数据治理的一个方向:在政府戓相关部门的介入下对数据资产进行确权,开展不以盈利为目的数据控制与数据治理工作;通过联邦学习等方式让科技企业都能以大數据为依托,进行产品创新;然后由数据贡献者、维护者、使用者、监督者等多个利益相关者共同介入对上述四种权利进行适当的分配。如此既可以充分利用市场的力量推动科技进步,也能“逼迫”企业将创新所带来的“社会福利”反哺给商业活动的参与者最终,真囸实现大数据的“取之于民用之于民”!

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