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滴滴打车的盈利模式

来源:动视网 责编:小OO 时间:2025-09-30 08:31:00
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滴滴打车的盈利模式

滴滴打车盈利模式分析1、大数据的采集。在使用打车软件的同时,软件会记录乘客的打车起点和终点,然后汇总每一个人的信息,分析数据,总结出频率较高的起点和终点,可能会形成一种类似商业地图一样的东西。如果把城市当做一个平面,这些数据就是城市上面的一个个虚拟建筑,有高有低,出现频率越高的地方,虚拟建筑就越高。通常来说,火车站,商业中心以及高校的虚拟较高。比如说在北京的话,国贸肯定会非常高,在太原的话,和信摩尔会非常高。就这样通过这些虚拟建筑的高低,腾讯和阿里获取了全国地级以上城市的精确的商业图。有了这些
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导读滴滴打车盈利模式分析1、大数据的采集。在使用打车软件的同时,软件会记录乘客的打车起点和终点,然后汇总每一个人的信息,分析数据,总结出频率较高的起点和终点,可能会形成一种类似商业地图一样的东西。如果把城市当做一个平面,这些数据就是城市上面的一个个虚拟建筑,有高有低,出现频率越高的地方,虚拟建筑就越高。通常来说,火车站,商业中心以及高校的虚拟较高。比如说在北京的话,国贸肯定会非常高,在太原的话,和信摩尔会非常高。就这样通过这些虚拟建筑的高低,腾讯和阿里获取了全国地级以上城市的精确的商业图。有了这些
滴滴打车盈利模式分析

1、大数据的采集。在使用打车软件的同时,软件会记录乘客的打车起点和终点,然后汇总每一个人的信息,分析数据,总结出频率较高的起点和终点,可能会形成一种类似商业地图一样的东西。如果把城市当做一个平面,这些数据就是城市上面的一个个虚拟建筑,有高有低,出现频率越高的地方,虚拟建筑就越高。通常来说,火车站,商业中心以及高校的虚拟较高。比如说在北京的话,国贸肯定会非常高,在太原的话,和信摩尔会非常高。就这样通过这些虚拟建筑的高低,腾讯和阿里获取了全国地级以上城市的精确的商业图。有了这些数据,腾讯和阿里就可以分析乘客的消费行为以及常用出行路线。

2、信息的价值。通过打车软件可以获取覆盖全中国数亿人口的数据,这是多么值钱的一份信息,这也是腾讯不惜花上数十亿元人民币来购买的信息。这么庞大的精确的详实的细致的数据就是信息的价值所在。

    3、商业地产与商业住宅的规划咨询。比如出现了一个与万达竞争的商业地产公司,但是万达有先发优势已经把好地皮给占了,这时腾讯站出来了,然后这个公司就得花钱买腾讯的数据,这就把信息变现了。这还只是其中一种变现方法,以此为基础,腾讯完全可以成立一个极具权威的咨询公司。

    4、实体店与虚拟店的结合。腾讯可以将线上和线下打成一片,一个简单的就可以代购,实体店铺有二维码扫一扫便可以微信支付,比起淘宝最关大的优势就是便携性和实时性。所以阿里也着急的总是比腾讯多贴一块钱来采集数据。

    5、市政建设的规划。分析打车频率与常用地点后,腾讯就基本掌握了城市道路的利用效率与堵车节点,由此出发可以给市政建设部门提供数据支持,来改善交通,缓解堵车现象,提高城市道路使用率。甚至可以细化到给每一个消费者提供道路规划。

    6、支付方式的改变。微信支付可以加速电子支付替代纸币的速度。

滴滴打车未来如何实现盈利?

如前文所述,滴滴打车积累的数据资源是另外一笔巨大的财富。滴滴打车利用大数据分析挣钱的商业模式,目前想到有两种:

第一种是,按工作日、节假日切割,分析用户历史出行记录,提取用户节假日出行数据,挖掘、预测用户常去位置的潜在信息点,描绘用户的消费需求,为广告主提供精准人群曝光、覆盖服务,赚取精准广告费用。

第二种是,通过调配乘客与出租车司机间的信息连接效率,在乘客端和司机端赚取信息服务费。但前提条件是,未来,乘客出行与司机营运使用滴滴打车的用户覆盖都要达到很大的规模。

场景一,在同一时段、同一区域,当有很多人叫车时,如果乘客想比其他人更快的叫到车,乘客可以选择付给滴滴打车一部分信息服务费,获得优先安排出租车接单的权利。

场景二,当乘客在忙时时段、恶劣天气等条件下加价叫车时,此时附近有多辆出租车在响应抢加价订单,如果某个出租车司机选择出让部分加价费用给滴滴打车,则可获得优先接单机会。

场景一、二,滴滴打车分别从乘客端和司机端抽取了信息服务费来获得收入。其实,这种商业模式的本质是解决司、乘两端信息不对称的问题,但对滴滴打车的大数据实时分析与计算能力有很大的挑战。不过,滴滴打车未来依靠大数据分析获取收入的盘子有多大, 或者最终获得纯利润的占比有多高,都一定是取决于滴滴打车的用户规模,因此,不难理解,本文开始提到的滴滴打车花大笔资金补贴乘客与司机的初衷。

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滴滴打车的盈利模式

滴滴打车盈利模式分析1、大数据的采集。在使用打车软件的同时,软件会记录乘客的打车起点和终点,然后汇总每一个人的信息,分析数据,总结出频率较高的起点和终点,可能会形成一种类似商业地图一样的东西。如果把城市当做一个平面,这些数据就是城市上面的一个个虚拟建筑,有高有低,出现频率越高的地方,虚拟建筑就越高。通常来说,火车站,商业中心以及高校的虚拟较高。比如说在北京的话,国贸肯定会非常高,在太原的话,和信摩尔会非常高。就这样通过这些虚拟建筑的高低,腾讯和阿里获取了全国地级以上城市的精确的商业图。有了这些
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