京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网出行领域 货运平台运满满大数据发力
橙色,象征欢乐、光明与繁荣。当年全攻全守、叱咤绿茵赛场的荷兰橙衣军团,给人留下了深刻的印象,其中古利特、里杰卡尔德、巴斯滕三大巨头组成的“橙衣三剑客”更是成为史诗般的经典和一代人的偶像。
当前,众多知名品牌不约而同把橙色作为LOGO的主色调,例如阿里巴巴、中国平安、小米、大众点评等。而在“互联网+交通运输”领域,非常巧合地也有三抹靓丽的橙色:滴滴出行、摩拜单车、运满满,分别是多元化出行平台、共享单车平台、干线物流智能匹配平台三个垂直领域的领军企业,共同构成了互联网出行的“橙衣三剑客”。
如果把这三家公司拟人化为网红,可以分别冠以“实力网红”、“新晋网红”和“低调网红”的称号。
实力网红——滴滴,仅用4年时间就赢得了3亿用户,网络广及400个城市,今年8月合并Uber之后的新公司估值高达350亿美元。
新晋网红——摩拜单车,成立不久,已经是朋友圈的晒图常客,上至老翁下至幼童都知道这辆橙色自行车的名字,短短一年间已获得多轮融资。
低调网红——运满满,已经是货主和重卡司机人手必备,是干线公路物流的绝对流量入口,并得到了众多重量级投资机构的关注和青睐。
三者都在做着优化资源配置、提升出行效率的事,在各自领域内都是绝对的引领者,除此之外,他们还有着很多相似之处。
共享经济 场景革命 切中痛点创造需求
滴滴从出租车领域入手,为司机消除载客不确定性,降低空载率,为乘客消除叫车不确定性,提高叫车效率。在出租车市场稳扎稳打的基础上,紧密结合用户和市场需求,打通城市出行所有的细分领域,整合出行资源,逐步推出专车、快车、顺风车、代价、巴士等各项业务,实现场景全覆盖,打造高效、经济、品质出行,甚至创造出新的使用场景,建立了一个闭环、完整的出行生态。
摩拜单车找到一个尚未被巨头收割的场景,以城市短途出行为切入点,解决用户出行最后一公里的问题,创造分时租赁模式,一朝引爆社交圈,成功将各个地铁口“染成”橙色领地。与之前不少城市中已有的公共自行车不同,“GPS+智能锁”的摩拜不需要车桩,绝不会发生“苦等车桩还车”的尴尬,更因为它“颜值爆表”、品牌形象鲜明,让骑行从功能上升为一种时尚。人们不仅在上下班高峰使用,还创造出新的场景:晚间和周末以休闲、健身甚至是约会为目的的骑行。
与前两者不同,运满满因为并非服务于大众消费者,所以在C端不算耳熟能详,但它在干线物流领域的影响力绝不亚于公众出行领域的滴滴。2013年,运满满非常好运地抓住移动互联网发展的机遇,进入一个尚未被科技变革的“处女地”——干线物流车货匹配领域,解决货主发货难、卡车司机找货难的问题,终结了那个在小黑板上发货找货的年代,致力于降低空驶率,并以此为基础开启无车承运之路,如今其已成为中国“无车承运”的代名词。
回顾三者发展,都是立足共享经济,产品针对“高频、刚需、痛点”,从可用工具到常用工具到必用工具,深耕存量市场,开拓新的应用场景,创造新的需求,发展增量市场。
新生事物破茧而出 经历艰难的推广、成长期
三者在各自领域都属于新生事物,被市场认识和接受以前,都经历了一场孕育和萌牙之痛。滴滴创立初期,没有出租车公司愿与其合作,在北京的寒冬里,地推守候在北京西站、南站、南苑机场等出租车聚集的地方,从早晨7点开始到晚上10点,问每一位慢慢驶过的出租车司机“您有智能手机吗?”用户就像过筛子一样一个一个发展的。
运满满常被媒体比喻为“货运界的滴滴”,两者甚至在推广模式上也有相通之处,都是依靠铁血地推。但运满满的市场更为特殊,其用户是远比出租车司机更为传统的人群——他们的智能手机仅仅是用来打电话、发信息,或者是斗地主,更不舍得花流量下载软件,推广难度可想而知。
相较于滴滴和运满满,摩拜没有如此艰难的说服、教育用户的过程,但却经历了自行车被破坏、私藏的运营之痛。ofo、小蓝、优拜、小鸣等竞争对手纷纷入局,让共享单车几乎集齐了“彩虹色”,如同“专车大战”、“百团大战”再次上演。
开拓之路没有容易可言,如滴滴和运满满在推广初期都经历了传统行业的抵触甚至对抗,如摩拜经历了“被扔黄浦江”的尴尬,三者在竞争的浪潮中一路迎来送往、过关斩将,从开创到打江山再到守江山,这是一场撬动行业的战争,又何尝不是一段磨练人性的历史。
依托移动互联网 构建大数据和信用体系
滴滴提高了人们的出行效率,摩拜把之前不温不火的共享单车做起来了,运满满成功改造了那个很重的货运行业,都是以移动互联网为载体和工具,以大数据为技术利器,以信用体系为发展根基。
滴滴通过对每天24小时不间断产生的新数据,以及检测这些数据本身产生的二度数据,包括ETA、路径规划、实际路线、匹配时间等等,进行研究、学习,最终实现订单匹配效率的提升。比如,滴滴根据成交率和应答率来进行智能激励,以此增加用户的叫车意愿,而通过大数据计算,则让订单匹配更加智能,实现了智能派单。比如以前司机需要开3公里才能接到1个客人,但现在可能0.5公里就能接到客人,在节省时间的同时,每天订单成交量也得到增加。
运满满则以三年来沉淀下的货运大数据为基础,打造出中国无车承运的首个人工智能系统“牛魔王”系统,据称其平均运算匹配时间仅为38秒,匹配准确率高达99%,实时调度有效率高达95%,报价准确率98.4%。而运满满有意将其打造成中国物流的“大脑”,向业界共同分享成果,让整个社会共同为提高物流效率做贡献。
摩拜的大数据在起步的路上,在共享单车大战中,除了投放量,还是要依靠大数据作为制胜法宝。有用户抱怨平时看到地铁口不少单车,但是一到下班一辆也没有了,对此其CEO王晓峰表示,“早期发展中摩拜能获取的数据还较少,最近几个月数据才逐渐多了起来,如今我们正在加紧用户数据的梳理,为智能调度做准备。”
没有社会诚信体系的基础,也就无从孕育共享经济,只有靠大数据记录每个人的行为,让人们为自己的行为负责,才能整个体系变得更好更透明。滴滴创始人程维与运满满创始人张晖都来自于阿里巴巴,阿里的思维与文化早已根植到两人的心中,并带入到了自己创立的公司,可以说现在他们已分别掌握着全国私家车、卡车的最全诚信数据库,一步步推动着市场的规范。摩拜的信用体系则更是迫在眉睫,毕竟其自己生产的车辆确实遭遇不少损毁。
纵观中国互联网创业史,这一代的创业者最为幸运,因为可利用的资源非常之多;但也最为焦虑,技术迭代速度越来越快,风口到来的频率也越来越高,从互联网,到移动互联网,到大数据,人工智能,一旦跟不上节奏,可能面临生死存亡的问题。这三个居于头部的公司,若想稳居宝座,唯一的出路就是拥抱变化,创新创新再创新。
滴滴说移动互联网让出行更美好,摩拜希望自行车回归城市,运满满有一个让公路物流更美好的愿景。在这个漫漫寒冬,“橙衣军团三剑客”这三家有态度、有温度的公司,给行业带来阵阵暖意。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么指标体系需要"先定义、后建设" 在企业数据治理和数据分析实践中,几乎每个团队都遇到过这样的场景:业务部门说"这个月 ...
2026-10-19一、为什么需要客户分群 在用户运营和客户关系管理中,最忌讳的就是"一刀切"——对所有客户发同样的券、推同样的活动、说同样的 ...
2026-10-19????点击领取《数智化数据分析与 AI 应用实践营(体验课)》 【北京/远程】数智化数据分析与 AI 应用实践营将于11 月 14 日开课 ...
2026-10-19CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10