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前段時間，餓了么上線“免單1分鐘”活動，有眾多網友參與，也引發(fā)了熱烈的討論。然而，同是免單活動的滴滴，卻宣布提前取消。為什么兩個平臺的免單活動，結果會截然不同。作者在這篇文章中表達了他的看法，一起來看看吧。

首先重新給大家交代一下活動背景：

2022年8月13日滴滴出行上線了一個猜目的地免單活動，大致規(guī)則是不管出發(fā)地在北京任何地方，只要終點是西單且訂單金額在100元以內對一律免單。后因大堵車臨時調整為出發(fā)地為西單也能享受免單。

在8月14號也就是活動第二天，滴滴宣布為了維護商圈周邊交通秩序，免單活動取消。

2022年6月21日餓了么上線了“免單1分鐘”活動，每個小時都有“免單時刻”，符合活動規(guī)則的訂單金額將會自動返回原路，每天用戶參與的次數不限，每次免單封頂200元?；顒拥貐^(qū)也在6月23日也就是活動第三天開放至全國可參與。

一個活動提前取消，另一個越做越大，同樣是雙邊平臺，同樣是“免單活動”，有哪些制約因素或條件導致結果截然不同？

從抽象角度看，不管是外賣平臺還是出行平臺，可以抽象為屬于雙邊平臺。雙邊平臺即由兩類用戶群體通過某個中間層或平臺促成了交易的平臺。雙邊平臺的核心價值是降低交易成本，促進交易結果，那么有哪些影響因素會直接影響交易結果？

一、哪些因素影響了交易結果？

為了方面理解將故將雙邊平臺影響結果等式化。即使該等式無法得到具體的總數。

交易結果 = 需求規(guī)模 * 供給側規(guī)模 * 匹配成功率

1、需求規(guī)模

需求規(guī)模 = 用戶DAU * 人均訂單數

從兩者的活動性質來看，都能在短時間內促進需求規(guī)模提升，畢竟出行需求和生理需求都算比較剛性的需求。不過從拉新或促活覆蓋用戶的層度來看，餓了么基本上覆蓋了平臺大部分用戶，而滴滴只覆蓋了北京部分區(qū)域的用戶。

需求規(guī)模的提升會帶來供給側收益提升，也就是外賣商家/騎手、滴滴司機收益的提升，同樣也可以理解為司機/騎手的空駛時間變少，單位時間內的收益變大。

包括外賣平臺上線的“拼單”、出行平臺上線的“拼車”，給用戶發(fā)優(yōu)惠券等等也是在優(yōu)化此變量

僅從活動需求規(guī)模來看，為什么出行平臺僅在北京西單搞活動就翻車，而外賣平臺搞全國性的活動也沒翻車？

2、供給側規(guī)模

出行平臺供給側規(guī)模 = 司機DAU * 人均在線時長

外賣平臺供給側規(guī)模 =（商家DAU+騎手DAU）* 人均在線時長

供給側規(guī)模代表平臺的運力，文首所提到的兩者活動結果的差異很大的原因就是出行平臺的運力出現了問題，當滴滴免單的活動傳開之后很多人都往西單打車，車流突然變多，而且路窄導致了大堵車。堵車后訂單時間拉長，導致空閑司機數量變少，進而供給能力降低。

有朋友剛好打車去那里，結果車上堵了兩個小時，本來二三十塊的車費，花了一百多，主要是擁堵費。滴滴免單限額一百以內，所以有些人反倒花了更多錢。

所以嚴謹來看，有效的供給側規(guī)模不應該僅僅是在線時長，而是處于有效狀態(tài)的在線時長，除了堵車外等客觀因素造成無效的在線時長外，還包含了一些平臺機制會限制平臺供給側規(guī)模。例如乘客拉黑了某個司機。那么在一個地方的司機和乘客不會突然突增的情況下，永久拉黑司機就會導致運作效率變低。所以滴滴在保障供給規(guī)模的前提，拉黑的有效性是365天

包括出行平臺不做女性專屬打車頻道也是同理，如果要做可能就會出現半個小時甚至一個小時都沒人司機接單的情況。雖然出行平臺會調用更多杠桿來盡可能完成訂單，但杠桿的資源和力度也是有一定范圍限制的。畢竟交易平臺的核心價值就是要降低交易成本，促進交易結果。

另外一邊外賣平臺的有效的供給側規(guī)模在本次免費活動運力更好一點，不是因為商家數量比司機數量要多，也不是活動參與人數少，更不是交通沒有產生擁堵。

其最根本原因供給規(guī)模覆蓋度的差異，商家能滿足5公里內的用戶參與活動，是一個一對多的供給關系，而出行平臺非拼車的情況下，幾乎只能是一對一的關系。，從這也能看出外賣平臺和出行平臺在補貼上或平臺起步都不是一個量級，覆蓋5公里內的需求規(guī)模 外賣商家可能30家，而滴滴司機可能需要100位，當然這也要結合匹配成功率來看。

3、匹配成功率

匹配成功率指的是需求方在供給方的支持下得到了滿足，也就是雙方距離越近，越有機會匹配成功，反之成功率越低，完單率也就越差。需求側未得到滿足，供給側也在空駛。所以匹配成功率也是平臺調度系統(tǒng)核心價值和難點所在

出行平臺匹配成功率= 司機與乘客的地理位置分布

外賣平臺匹配成功率 = 首先是吃貨與商家地理位置分布，其次是外賣小哥、吃貨、商家三者的分布

嚴謹來說某個時間節(jié)點切片下對地理位置分布，所以基本上雙邊平臺都上線了“預約時間”相關功能模塊，提前綁定供需關系提升匹配成功率。

另外在節(jié)假日或高峰期雙邊平臺會提示用戶是否增加調度費來縮短等待時間，調度費在需求側滿足對需求緊急程度較高的用戶，平臺提前鎖定司機或騎手進而提升平臺匹配成功率解決附近運力不足的情況，同時平臺和供給側也能共享收益。

匹配成功率除了產品策略外，還可以“人為提前干預”，比如知道某天有大型演唱會或新商場店鋪開業(yè)，提前引導到需求較大的地理位置，這樣接駕公里數變少，匹配成功率變高甚至完單整體效率也變高。

不管是“預約時間”還是“增加調度費”，總的來說在平臺層面匹配成功率越高越好，所以在需求側沒有得到滿足時，平臺會采用一定策略來提高杠桿來刺激供給。

在匹配成功率上尋求最優(yōu)解，這也是雙邊平臺永恒的命題。

二、外賣平臺和出行平臺的差異

1、需求及時性

正常時期的心理預期時間叫一輛車大概5分鐘左右司機會來接駕，外賣等待的送餐時間30分鐘左右。

所以在這個前提下外賣平臺是可以先攢單，然后再統(tǒng)一指派單，這樣能使運力最大化，匹配成功率也自然會更高。

由于只有5分鐘左右的出行平臺就很難實現攢單再統(tǒng)一派單。在此問題滴滴也推出了特惠打車服務。即乘客提前發(fā)出單，然后司機也可以有一定自由度接單。

2、需求隨機性與供給關系

即使供給規(guī)模相同，在真實情況下所覆蓋的用戶規(guī)模截然不同，比如外賣平臺服務大學城所有用戶可能需要覆蓋商家數量為30家，出行平臺則需要司機數量會遠大于30位

產生該問題主要是需求隨機性問題。出行平臺打車請求地點不確定即需求是隨機出現，且需求地理分布往往是很難改變。而外賣平臺商家地址確定所服務的用戶規(guī)模相對確定，比如只需要服務好大學城周邊5公里的所有用戶。而供給關系放大了需求隨機性問題，商家能夠短時間內滿足多個用戶訂單請求，而一個司機只能服務一位乘客。

做外賣平臺和出行平臺哪個更難？如果只從變量因子數量來看，變量是外賣平臺更多，出行平臺更少，但哪個更難，答案應該很明了。