拼车业务分析
2021-05-04 19:24:06 0 举报AI智能生成
拼车业务分析
作者其他创作
大纲/内容
拼车类型对比分析（拼车类型影响计费比）
拼车类型
拼成阶段
行前拼
行中拼
业务
双拼
拼座
连环拼
分析目的
每种拼车类型对平台的收益以及给乘客的体验均有不同，希望借此分析每种拼车类型的正负向收益情况
分析维度
用户留存
拼车计费比
体验
结论
拼的单越多，计费比越低
非首单投诉率高于首单：非首单接驾时间长，首单绕路时间长。
留存率
快车新用户且首单为拼车的用户作为基准的用户群体
计费比收益
计费比收益=整体计费比-去除单项之后的计费比，以此来衡量整体贡献
分支主题
分支主题
分支主题
用户体验
投诉率
不同拼车模式
首单VS非首单
绕路&接送次数
绕路倍数=实际行程时间/预估时间
分支主题
快车用户分类（分析愿拼率的切入点）
总使用拼车用户
使用拼车的原因
拼车非拼车都用
以前尝试过拼车，现在不再使用
拼车非拼车随机交替
总使用非拼车用户
不使用拼车的原因
司机端
拼车优点
在线时薪更高
拼车可有效降低空驶，成单更高效，在线时薪更高
高峰接驾成本低
高峰堵车时接拼车单，可减少接驾成本
无责取消时间短
司机无责取消时间更短，乘客更有着急上车的意识
拼车缺点
长单没有远途费
应对：拼车单为司机增设远途费
短单接驾成本高
应对：提示司机接驾过程中的时间和路程都实时计价
乘客投诉及取消率高
应对：教育司机被乘客取消不一定影响服务分
拼车未来的探索
目标
更高的匹配效率
更低的用户使用门槛
更低的劳动者服务成本
近期
特定条件的拼成计费比阈值控制
分场景拼车方案——站点拼车
存在问题
业务
折扣换来了用户接受不确定性，影响用户长期留存
价格手段未能有效激发用户需求
系统
当前的全局策略只顾及到空间维度的收益最大，但未顾及时间维度的收益最大
模型探索
不同级别订单提供不同类型匹配，实现场景化拼车，最大化平台收益
拼车核心规则（暂需确认）
计费规则
乘客计费一口价
司机收入一口价
服务管控规则
乘客取消
司机接单后，5min内乘客取消免责
5min-10min，乘客取消有责，扣5元
司机迟到后，乘客取消免责，司机不扣费
司机取消
司机接单后，司机取消扣10元（不同城市扣费不同，与城市快车最低消费一致）
乘客迟到后，司机取消免责，扣除乘客5元，补偿司机
迟到定义
司机迟到：司机未在10分钟内到达上车地点
乘客迟到：司机到达上车地点后，乘客5分钟不到
现有用户拼车使用及潜在需求调研
痛点分析
时间不可控（核心）
派单不合理（核心）
司机绕路
接驾时间长
接送花费时间多
堵车
拼友素质低
接送花费时间长
等待拼友时间长
多拼
拼车次数太多：三拼/连环拼
性价比低——拼车与非拼车价格差距小
价格便宜且“一口价”的卖点目前最被认可
远距离——价格优势明显（时间不可控）
短距离——拼不上车，可享受独乘；灵活性（价格优势不明显）
路况不好——价格可控
非拼车用户对除“价格便宜”以外的拼车优势了解有限，尤其是从未使用过拼车的用户
拼车决策流程
1. 价格差（拼车VS非拼车）
2. 拼车意愿：高——优惠券；低——时间灵活性
乘客在拼车体验中的关注因素研究
因素排序：1. 与普通快车价格的对比；2. 路线规划，送客顺序的合理程度；3.司机接单速度；4. 拼友顺路程度；5. 拼友素质（迟到，更改目的地）；6. 拼车人数
乘客：价格敏感（关注拼车和快车价差）——效率敏感（个人习惯，不喜欢拼车）
措施：效率敏感——先送该类乘客，并让其补贴价格敏感乘客；价格敏感——后送该乘客，但对其进行价格补贴
快车潜力城市定义（不是拼车，但可能具有一些参考价值）
订单量：日完成订单数在5000以上
增长率：日完成订单数在3000-5000且增长率100%以上
体验指标
取消率
差评率
城市供需分析
单司比
TPH
潜力城市特征：乘客订单不足，司机供应过剩
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