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一是Uber拼车能放大对所在城市的积极影响。Uber官方的数据研究显示,Uber帮助减少了酒驾、停车需求和交通堵塞。因为绝大部分车95%的时间都是在闲置,所以拼车能进一步降低堵塞和污染。对大部分消费者来说,能提供除了买车养车,另外一种真正经济实惠的形式。
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二是Uber拼车有技术难度。Uber拼车所要求的研发水平,无疑是最高的级别。要求Uber的工程技术团队尽最大能力发挥创新才华。但这也是真正令硅谷公司繁荣的核心所在。Uber创始人Travis在欧洲的DLD会议上,更加富有野心地勾勒“永动汽车(Perpetual Ride)”——让司机的车里总有乘客。
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三是Uber拼车得益于Uber的领导优势。要让Uber拼车奏效,需要的基础用户量和交易流动性大。否则找不到足够多方向接近的乘客。Uber在2015年年初的巨额融资,大部分也指定用于Uber拼车。Uber继续豪赌于其数据和算法部门,借鉴UberX依靠提早补贴进行降价的战略,Uber拼车也将投入大量补贴。
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四是Uber拼车能构筑面向未来的平台。很多人都揣测Uber会不会进军物流业。Uber拼车背后的技术和算法,无疑也能支撑货物运输,从而给Uber未来更多可能性。
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Uber拼车背后的概念很直观,司机一开始不止搭载一人,而是目的地接近或者行进方向一致的两人。把第一个乘客放下后,司机可能还捎上第三个人。只要调度系统能保证司机每一趟能服务不止一批乘客,那么就能实现更高的效率,从而保证对乘客更低价。
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Uber拼车服务在旧金山、纽约和巴黎推出后,后台系统已经看到很多习惯性拼车的乘客。Uber拼车看似直观,但实施起来绝对不简单。Uber的数据处理能力和算法水平就充分发挥了价值。
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如果你对计算机科学理论或者运筹规划有了解,一定知道组合优化学里的“邮递员问题”(简称TSP)。要找到这类问题的精确解,需要进行大量计算量超高的线性规划运算。正因为这个计算量规模超大,实际上更有效的办法是开发近似算法,但近似算法也依然非常复杂。
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Uber拼车抽象出的问题比TSP还要难一些。因为若把司机类比为邮递员,Uber要处理的问题中包括成千上万的“邮递员”,而且这些邮递员还不时上线下线,而且不像TSP问题里目的地是一开始固定的,拼车场景里目的地会有多个,而且会在过程中产生变动。另外还要考虑车的座位有限,不断有需求涌进。
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Uber累计用户的出行数据。每日通过Uber叫车出行的用户数百万之巨,如此多的出行记录,使得Uber可以对城市交通趋势、出行热点有更宏观的洞察。高频用户的大部分出行都记录在Uber系统时,Uber更可以勾勒出该用户的消费习性、出行特点。当Uber从微观上更懂一个用户,并且在宏观上更懂一群用户,除了承接用户的出行消费需求,进而为用户提供饮食、居住乃至穿衣服务,都不出奇,而且有可能比传统的衣食住行服务商做得更有特色。比如Uber在加州就推出了Uber Eat外卖业务。
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Uber还与众多衣食住合作方通过数据交换达成了合作。合作对象包括全球最大的饭店及娱乐休闲集团之一喜达屋(Starwood)。
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2015年2月,Uber与喜达屋的合作形式是引导最忠实和优质的Uber用户注册喜达屋的优先顾客账号(SPG),用户一方面有机会获赠喜达屋积分(Starpoint),另外当用户在喜达屋旗下酒店住宿过一晚激活账号之后,每使用Uber每消费一美元,就可以获得1个喜达屋积分,起始地点如果是喜达屋酒店,获得的积分更多。这些积分可用于在喜达屋的消费。根据Uber的数据统计,喜达屋在全球290个城市的品牌酒店里,有72%的酒店支持这一积分计划。
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这个合作形式,初听起来像是Uber把客户卖给了喜达屋。但用户收获喜达屋积分这一形式符合Uber“给用户带来流畅产品感受”的理念,多方合作多方获益。常常出行的人士里不少就是酒店消费的大客户。他们乘坐飞机,从商务舱出来,已经有Uber司机等候,坐上车,直奔喜达屋的酒店登记入住,并到酒店的吧台喝上一杯马提尼。虽然通过Uber叫到的不会是阿斯顿马丁跑车,但不乏詹姆士·邦德在007里的拉风和尊贵感。这个合作场景里,Uber的大数据能在两个方面产生威力:一是通过分析出行用户里本就是喜达屋消费者的群体,更精准地针对他们推广这一合作计划,提升他们的出行及住店体验和获益;二是将其他高端酒店消费群体转化给喜达屋。
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Uber可以跟餐厅、酒吧、航空、购物中心、景点等开展类似合作,从而进一步巩固自己作为用户流量汇集和分发的平台。借助大数据积累更懂得用户的需求,借助智能算法更好地让用户需求满足得更流畅。
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我国商务专车的日出行需求量为百万级,出租车的日出行需求量为千万级,而公交车日需求量为亿级。尤其在一线城市早晚高峰上下班困难是普遍存在的社会问题。一方面需求强烈,一方面大部分公交公司运营状况不佳,需要巨额财政补贴,也无法在运营模式调整和改革。但社会上巴士租赁需求很大,公司班车的运力闲置现象也很普遍。在供需错配的情况下,共享经济在巴士领域有蓬勃的发展潜力。巴士平台定位于连接社会闲置大巴资源和需求用户的智能出行,其后台一个核心环节是通过大数据精准的计算,帮助用户匹配或创建所需线路,弥补城市公交系统线路覆盖的空白。
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滴滴在过去三年,累计了两亿用户大数据。如Uber拼车一样,滴滴拼车需要非常大的数据匹配。他们非常了解所有用户每天从哪儿到哪儿,而且是高频次发生这样的交易。每日计算的次数是10亿次,高峰时每分钟匹配200万次的需求,每天的数据分析是10TB的数据,每天连续上传的连续定位数据是50亿次,这都是非常大的数字,这是在其他任何国家都不会见到的。
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滴滴要解决10万车与百万人的拼车需求之间的快速匹配,就不得不做出最领先的世界技术和算法,滴滴之所以成立机器学习研究院,招揽很多世界级的华人科学家,就是为了解决这些难题。
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算法、技术的发展与共享经济,二者是不可或缺且相互促进的。未来的共享经济,成本会更低,也会越来越简洁、高效。
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共享经济2.0:个人、商业与社会的颠覆性变革
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共享经济2.0:个人、商业与社会的颠覆性变革 共享经济在其发挥作用的领域带来巨大影响和深刻变革,在提高消费者福利的同时,推动了经济组织模式调整,改变了许多耐用消费品的消费与销售方式,并对所有权观念带来了冲击。共享可以创造新的商业模式,支撑这种模式的创新技术正不断给人们生活带来便利。从某种程度上讲,赠人玫瑰,手中留下的不只是余香,人们在共享的同时,也在分享共同的未来。
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