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打车时，为什么乘客打不到车，司机又接不到单？

打车时，为什么乘客打不到车，司机又接不到单？

今天小伙伴和我吐槽，每天早上打车被接单后，都要等十几分钟才能来。

上车后，司机也向她吐槽，滴滴每次派单都要到四五公里外，才能接到客人。


为什么不给司机匹配附近的乘客？而乘客又总觉得自己打不到附近的车呢？

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回答 | 共37个
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  • 铁匠

    看了很多回答，觉得都不对，我觉得是平台在供需关系调度的无力（这种无力体现在无法精准掌控司机，也无法精准掌控乘客）导致了这种情况。

    首先，供应端相对稳定，一定时间内、一定范围内车辆供应不会突然增加，也不会突然减少。

    但是需求端，无法预测，也不够稳定，一定时间内、一定范围内可能会突然增加很多订单、也可能突然减少很多订单。

    这种导致算法会出错，因为算法是基于一个既定规则或原则，面对稳定的对象往往算法能发挥很大作用，但是面对不稳定的对象，就常常显得无力或出错。

    举个例子，假设平台基于就近原则派单，此时乘客A发出订单，被算法选中，但是乘客A又取消订单，突然又增加了乘客C、D，但是乘客B已经等了有一会了，你说此时算法该怎么办？很难办（难道算法还能实时进化、根据实际情况改变自身的算法规则，这个显然做不到，能做到就是贾维斯了吧），我说的还是很简单的场景，放到整个城市再结合其他因素，就更复杂了，算法更无力。等着下班...先这样

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    • jsjrdccc | 最近
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      还没上班吗？哥！继续说说啊！

  • Bill Lai

    产品经理

    我做过滴滴车队管理，这题我会。


    乘客等车难，司机等单难，看起来是二元关系，核心上是需求和供给在城市各个区块上分布是否均匀的问题，当双方都到一定规模，会相互促进，相互发展。

    但在需求供给不平衡地区，比如城市边缘、山区，或在某个需求供给单方快速波动的时候，需求和供给在区域中没有形成合适的规模匹配，成交就很难促和。因此可以通过动态调价来调节供需，但现在动态调价的幅度降低，对司机的激励不足，导致了普遍高峰期打车难的问题。


    另外，我想到有以下几点重要策略会影响成交：

    1、低起步价。各地起步价是很低的，会造成大量的短途单，司机要接这些短途单的行程可能都比行程本身长，许多运力就被浪费在这些短途单之中。

    2、五星司机。平台会对服务比较好的司机疯狂派单，在交易规模比较小的区块中，就会影响其他司机的接单，造成接单难。

    3、政府管制。政府限制牌照、抓车、限制通行，都会减少运力供给。在小县城等政府管制低的地区，会明显发现车辆比大城市好打。


    其他细节其他答主都回答的不错了，希望对你有帮助！

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    • 人菜瘾大脾气差 | 最近
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      所以~有杀熟的逻辑嘛？

  • Jelly_July

    一枚小产品

    算法是一个很重要的原因，但是有没有可能是一种“杀熟”行为呢？

    一个非常经典的场景：暴雨天，同一个位置，普通用户前面排队打车有200多辆车，用了各种什么会员的加速通道，还是要等很久（普通一个小时，加速半小时）；然而，如果你是一个新用户，恭喜，高贵的你会在不使用任何加速通道的情况下，在极短时间内打到车（秒接单哦）。

    当然目前我认为还是算法的设计占了主要因素，连续接单、评价、车型、用户类型等。

    可说一千道一万，算法还是人设计的嘛！这种明显不合理的现象，我是不相信滴滴的产品和算法工程师想不到。

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    • 朱亨亨今天也很开心 | 最近
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      我太同意了！真的是绝了！从5月到12月天天早上打车上班，用得越多打车越难，起步价越高。
    • Jelly_July | 最近
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      回复 @朱亨亨今天也很开心 ： 对吧，杀熟真的老狠了，上面那个经典场景就取自我几个月前的亲身经历。
    • 恺sir | 最近
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      回复 @朱亨亨今天也很开心 ： 为什么还要继续用呢？
    • 朱亨亨今天也很开心 | 最近
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      回复 @恺sir ： 其他软件压根打不到车 那我能怎么着呢我又不想走着上班

  • ifeng

    产品经理，个人公众号【锋继续吹】

    派单是个很复杂的过程，有篇文章可供参考，来自滴滴算法工程师。

    https://blog.csdn.net/xgangzai/article/details/100983702

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  • Joey

    既然大家都说到了算法的问题，小熙觉得可以更深入一些~

    可以把这个悬赏问题提出的现象，看成是算法策略追求的“整体最优解”原则，和用户、司机视角直观感受的“局部最优解”需求之间的冲突。

    这里借用外卖配送路径规划课程的例子，打车派单逻辑也是类似的。


    外卖配送存在的问题是就餐高峰期需求猛增骑手有限，为了找出整体近似最优解，因此会存在“压单”和“合单”策略，让一个骑手尽可能去送临近地方的多个订单。那么就会存在划分每个骑手负责片区的范围逻辑，参考图一：


    算法规划2.png

    外卖配送高峰期合单策略


    这个划分的问题就会造成局部不是最优情况的问题，比如区域18的用户，周围区域的骑手实际距离可能更近，但是都需要由符合“整体最优”分配的那个骑手去完成配送操作。


    那么实际配送情况，还要考虑更多的因素，比如地理距离、交通状况、司机评分、加价调度等种种参数……（类似图2）

    比如说附近的路堵死了，周围司机接单以后都堵着走不了，那么其他用户想打到车肯定就更难了。


    算法规划.png

    派单系统动态参数变化


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  • 林泽野

    早上打车。

    我觉得出现这种情况的关键在于这个早上，早高峰打车本来就比较难，用车量大，用户下单后进入序列就算单纯按照远近距离派单其实也是会派到比较远的单的。

    按照个人的理解，非高峰期的时候，每个区域的车的数量是有算法去安排的，或者每个司机都有自己常跑的路线和区域等。所以碰到早晚高峰的时候，就需要其他区域的车辆前来接单。这就造成了题主所说的这种情况。

    归根结底，就是当前区域的需求量大于供给量。


    算法如果可以更加精准一点，在早晚高峰提示司机哪个区域的需求量更大或许可以解决这个问题。但是需求量到底有多大，其他区域如何兼顾，打车的人群和次数的综合计算等问题，或许在早晚高峰期，不对区域内的供给做大调整才是正确的。

    谁知道到底哪里的打工人更多？哪里又没有打工人呢？

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  • 要你命3000

    资深HR，产品小学生，业余厨子

    个人觉得是用户的需求变了，但是产品的功能匹配没有满足用户多样的需求；

    打车APP刚出现时，用户需求是解决出租车难打，没有私家车，公共交通便利性不足的问题；

    移动出行行业快速发展起来之后，用户对APP的需求也变成了更快捷，方便，安全的出行服务；

    当使用移动出行逐渐占据人们出行方案的优先习惯选择的时候，用户对产品的诉求开始全面升级，从最初的能用转变为好用之后，最终演变为用户利益最大化；也就是说此时用户心理的诉求是，我每天上下班都用你APP打车，周末出行游玩逛街也用你APP，我作为你这么忠实的用户，我现在想什么时候用车，你APP就应该用最快的速度，给我匹配需求。。。

    实际上随着用户和市场的变化，APP的优化升级还不足以快速满足支持用户这种自我利益最大化的需求，而更多是倾向于满足大多数用户的能用和好用需求；

    所以APP做的不到位的是运营一刀切了，对于用户数据和习惯还是没有充分的采集分析并且优化算法；比如用户周一至周五早6:30-7:30固定高频率打车的用户，是否会被后台采集数据，被定义为上班族的用户，他的需求满足在算法上是否能优先排附近车辆；总的来说就是结合用户使用习惯做算法的优化；

    对于运营团队来讲这是挺复杂的，但是对于用户来讲是未来满足逐渐攀升的需求的途径之一；

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  • 陈起gogogo

    To B or Not to B，开启你的数字化人生

    因为有算法，给离你太远的司机派单，你等太久，司机亏油费，而且还调用了区域资源，可能会导致一环扣一环地崩塌，最后整个环境的体验不好，乘客和司机就流失了，所以等算法跑一下不是坏事

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  • sai

    之前和北京的司机聊过，这个算法不完全是按距离远近排的，还要看司机对路线的熟悉度，比如机场线，如果你是临时过来，那你的接单速度不一定比几公里外经常跑机场线的司机快。

    同理，还看司机的违规情况，好评情况等综合评分。另外还有鼓励专车的一套逻辑。

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  • Kai

    技术上讲，物理距离是先决条件，分配算法是为了最优化物理即时情况的匹配度的优异。
    这个问题可以从技术层面上考量，但同时用户体验也是需要关注的。
    物理位置是固然存在的，司机距离乘客就是4-5里，也是最近的，无论算法如何优化，又能起到多大的效果呢？
    当前问题看起来更像是用户体验问题。这里用户体验分两方面，司机，乘客。
    司机被分配了远接单，体验不好，但可以降低，通过数据维度例如AI预测技术对车辆进行调度，提早分配车辆到目标地点，是否可以提升司机的用户体验呢？
    乘客做有效的疏导，导向其提前预约车辆，是否也能提升用户体验呢？
    当然我所说的解决方案并非最优，但思路上有了些点值得我们思考。
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  • 聪明美少女

    可能跟运营与算法有关。滴滴考核司机好评、速度、满意度、距离、活跃度、忠诚度等等；也考核乘客的评分、远近、定位、是否为新客户、活跃与使用习惯、对滴滴的忠诚度等等

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  • 花开人欢

    市场运营经理、数字化转型专家

    我觉得是乘客位置问题，比如你在某个商业大厦叫车，但是滴滴司机却都在4公里外，那么滴滴司机不想跑那么远来接你，那么就造成了司机没乘客，乘客也叫不到车了。

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  • Fynn

    究极产品经理
    基于车主的接单次数的一些猜想：因为我听过很多平台司机师傅说，他们每天要完成任务也就是达到多少单会有一个奖励，那么可能平台为了尽可能的去增加一些难度从而降低成本，比如在快要完成任务的时候会减少你的曝光率或者增加你的接客距离。然而新来的或者单数比较少车主可能会被算法“优待”，让你觉得很好赚钱。
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  • JiLegw

    他强任他强，我就写着玩。

    算法的原因吧 ，除了位置的因数，还有司机本身的情况，司机的司龄，用户评价等等，综合各个因为进行派单，而不是只因为距离的远近进行派单；

    这样是否能接多的单，除了司机离得近的运气，还有司机的综合实力，服务有关；

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  • 杭州马小胖

    一个吃不胖的PM

    关键字提取：打车事件、乘客、司机

    首先分析一下打车事件：打车有很多方式，您选择了平台打车，而并非招手拦出租车，那么这个时候就会有平台的介入。在打车这个事件中，平台起到了至关重要的做用——链接平台和司机。

        1. 平台旗下有自营车量和挂靠车辆，那么字派单的时候平台肯定会优先于亲儿子啊，是你也会把最好的资源给到你的亲儿子，所以在派单的算法中优先派给自营车，当自营车没有的时候，那就看谁给交的份子钱多了，谁给的多就给谁单子，这也没毛病，所以你不给的那就等着捡馒头渣吃。这么一来，没给份子钱的司机自然就没单子，而乘客的等待时常就会加长。

        2. 楼主是在早高峰打车，这个时间段的车子本来就紧张，所以楼主的订单会进入系统进行排队，择优派单给司机师傅，而派单原则也是遵循第一点中的原则。

        3. 当一个服务结束后，司机也需要休息一下，或者找个地方嘘嘘。当然尤其是在疫情期间，平台在每个单子结束后都会给司机一定的时常用来给车辆进行消毒，避免交叉感染，不然本车已消毒就成了骗人的了

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  • Hello丶火腿肠

    局部最优和全局最优的博弈

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  • 冰糖

    大家好,我是一名奋斗路上的IT人员

    大家好，

    我觉得是调度的时效性上，有很多车接单时可能就刚过路口，错过了，造成挑头距离超远。

    而乘客所在位置也是造成此现象的一个原因。

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  • 农业数字化

    一名架构师，有GZ号：农业数字化，有上千人微信群和资料

    这个就是信息不对称。

    首先司机觉得要走四五公里才接到人，就后台真是他需要跑四五公里？说不定就是只有他，而且还有单行单啥的、边上司机有没有载客等，还有拼单需求啊，我倒是相信算法是对的。

    当然还有一种可能，就是打车平台，需要让司机和乘客，知道自己都需要打车平台，因为匹配不易，哈哈。降低心理预期

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  • 丁师傅 — 产品

    互联网家居行业实践者

    感觉算法只是一个方面，主要还是无法平衡供需的关系，这个还是具象到一个场景，早高峰。

    这个时候需要车的人很多，但是该地区滴滴司机可能本来也就少，滴滴只能通过动态调价的功能给优先愿意出高价的人给单，而其他的乘客只能从更远地方调度司机过来或者等的更久。

    其实滴滴也做过提前约车或者给司机人群热力图来解决打车这方面的问题。但是总有不满足的地方。

    只有算法和业务，运营解决方案一起持续跟上，才能使打车体验越来越好。也有可能打车体验太好不一定是滴滴想要的。

    “我说的也不一定是对的。”

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  • Master

    如果司机直接找到附近的乘客，它一定会只拉附近的人，这样会减少成本。当有远处的乘客需要打车时，司机为了省油钱，就会不想拉。派单方式需要在进行优化，减少乘客等待时间，提高成功率。
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