下午1點鐘，北京金融街的打車需求中，去往機場方向的幾率更高；如果你是瀋陽的計程車司機，想要生意好就要比其他城市的司機更早起……這些交通運作的“秘密”，來自於上個月底上線的“滴滴快的”大數據移動智慧出行平臺“蒼穹”。在北京、上海、杭州等10個城市，所有專車和計程車的數據每個小時都會匯集到這個平臺上，根據這些數據，“蒼穹”可以提供各個區域的打車需求、打車難易程度、被搶單時間和車費等一系列數據。

　　“數據將成為司機‘拉活兒’的實時指南。”“滴滴快的”大數據負責人朱磊表示，在他看來，“滴滴快的”覆蓋的360個城市中2億多用戶每天産生的600多萬訂單數據，將成為企業未來安身立命的根本。

　　許多和數據有關的技術應用已經開始産生價值。出行大數據，需要解決的最基礎問題就是供需匹配，比如乘客站在一個點發出乘車需求，按道理應該直線距離最近的司機搶單成功，但事實往往並不如此，接單的司機很可能需要繞遠掉頭，或者正堵在路上。因此，要做好供需匹配，就必須綜合考慮路況、司機車頭朝向乃至掉頭距離等諸多維度。人們喜歡使用手機打車，就是靠複雜的數據挖掘演算法保證了良好的用戶體驗。

　　而“蒼穹”提供的服務則在更高層面上改變著行業現狀。“從根本上説，它解決的是資源調配的問題，有可能顛覆計程車做生意的模式，讓司機知道他應該什麼時候到哪去載客，從而用更短時間賺到更多的錢。”據透露，“滴滴快的”將為一些付費車主或者平臺活躍度高的車主提供此類增值服務，這就意味著，數據服務很可能成為“滴滴快的”未來的營利點。

　　但大數據背後的商業邏輯並不止於此。上海白領吳芳芳告訴記者：“本以為‘滴滴’和‘快的’合併後，補貼力度會變小，但我還是會經常收到代金券，感覺和‘燒錢大戰’的時候差不多。”她所不知道的是，之所以會收到這麼多代金券，是因為在“滴滴快的”數據分析系統裏，已經根據她的歷史打車行為特點，將她劃為代金券敏感用戶。

　　通過對用戶的貼身跟蹤，“滴滴快的”將用戶按照消費能力分成了4類，每一類都有根據他們不同消費習慣的行銷策略，像吳芳芳這樣的用戶就需要不時給予代金券刺激，而對於那些對價格不敏感的用戶，則需要在服務和體驗方面下功夫。

　　被“畫像”的還有司機。基於司機們的地理位置資訊，“滴滴快的”發現杭州的計程車司機們每天晚上10點後會固定聚集在一些區域休息和就餐，就在這些場所提供優惠工作餐，來拉近司機和平臺的關係。“滴滴快的”還嘗試推出了回程單産品，根據不同司機收車回家的時間和方向，給他們匹配合適的用車需求，希望借此有針對性地提高司機的搶單意願。

　　做好用戶“畫像”和行為分析，移動互聯網廣告也隨之而來。“比如同樣打車去北京西單，一個代金券敏感用戶和一個對價格不敏感的用戶，希望得到的商鋪優惠資訊就不會一樣。”朱磊表示。“滴滴快的”與阿里巴巴、美團的合作正在完善用戶“畫像”，建立起精準行銷的模式，未來在分析出消費偏好的基礎上，就可以更有針對性地發送特定商場、特定店舖某一類産品的優惠資訊。

　　“在行業野蠻生長階段，大家只能燒錢爭奪市場，但是以後比拼的就是技術和服務。”朱磊説。對於“滴滴快的”來説，大數據應用正是串起智慧出行這盤棋的重要手段。文/本報記者 陳 靜