网约车真有「苹果税」?复旦教授打车800次,发现这些秘密…

1.
手机越贵,打车越花钱!
 
苹果税”的传言被证实了!
网约车真有「苹果税」?复旦教授打车800次,发现这些秘密…
最近,复旦大学一名副教授正式公布《2020打车报告》,他在过去一年带领团队在全国多个城市实地调研,收集了800多份有效打车样本,最终得到了一组令人瞠目结舌的结论。
网约车真有「苹果税」?复旦教授打车800次,发现这些秘密…
结论一:苹果手机打车最贵
网约车真有「苹果税」?复旦教授打车800次,发现这些秘密…
一般来说,我们打车的时候都会使用“一键呼叫”功能。统计数据显示,用苹果手机打车,更容易叫来价格贵的舒适型车辆,这个比例是安卓手机的3倍。
 
结论二:手机越贵,打车越花钱
 
让人意想不到的是,安卓手机被进一步细分为三六九等,手机价格越贵,叫来舒适型车辆的可能性就越大。
 
事实证明,用旗舰机打车明显比低端手机贵不少。
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结论三:苹果手机打车优惠少
 
一般来说,我们打车时不时会收到补贴和优惠券,但对苹果手机而言,这项优惠略等于无。
 
800多份样本表明,苹果手机平均只能获得两块钱优惠,还不到安卓机的一半。当系统识别你是苹果用户时,平台就自动将更多补贴给到了更容易受补贴转化的安卓用户。
 
为什么不同手机品牌、型号之间差距这么大?
 
大家想一下,我们买手机时,大数据早已对我们做过人物画像,什么样对人群买什么样的手机,用什么样的手机有什么样的打车偏好。
 
平台根据用户的手机类型匹配他的大数据,计算出哪部分用户付款爽快、对价格不敏感,那么这部分用户的价格就更高。
 
这,就是大数据杀熟!
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 2.
 打车平台背后秘密 

怎样才能最快打到车?

这应该是每个早高峰争分夺秒的你都想知道的。

调研将点击确认呼叫后司机确认接单的时间定为「响应时长」,司机接单后到乘客最终上车的时长定为「等待时长」。

结果显示,北上深三城的响应时长峰值均发生在「早高峰阶段」。

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各城市不同时段响应时长对比(分钟) N=819 图源:(微信公众号「老孙漫话」)

早高峰时段响应时长,北京以32.5分钟高居第一,甩其他4城几条街。

这32分钟,耽误了多少人的全勤奖……

最难的是找司机,一旦有司机接单,等的时间相对就少了很多,等待时长的极值出现在上海晚高峰的13.7分钟,相比北京的早高峰,这点时间简直不算什么。

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各城市不同时段等待时长对比(分钟) N=819 (微信公众号「老孙漫话」)

特区深圳以5.6分钟的综合上车时长以及各时段都十分迅捷而领先几大城市,真是个「说走就走」的城市啊!

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各城市综合上车时长对比(分钟) N=819 (微信公众号「老孙漫话」)

那么,平台打车和街头扬招出租车两种方式,哪种能更快上车?

调研结果显示,除北京外,扬招是各城市打车最快的首选。(团队在上海调研了美团、首汽、滴滴平台和扬招4种打车方式)

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(微信公众号「老孙漫话」)

但是平台给出的时间可以相信吗?

这是个好问题,因为这份报告确实发现,平台往往会向乘客呈现比实际更短的等待时间,以此提高乘客等待时的耐心。

5个城市打车预估等待时间全部显著低于实际等待时间(P<0.05)。

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5个城市预估等待、实际等待时间和时间延误比例(N=646)(微信公众号「老孙漫话」)

从平台角度看,以上结论依然成立。

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各平台预估等待、实际等待时间和时间延误比例(分钟) N=645 (微信公众号「老孙漫话」)

在易堵城市和易堵时段,我们会觉得,市场不一致没什么问题,而这也是平台给出的常见解释「交通拥堵」。

然而调查显示,不管是否在出行高峰时间段,低估等待时间的现象总是普遍存在(P<0.05)。

按理说,平台掌握了那么多的数据,怎么会全部低估了等候的时间呢?这么巧吗?

滴滴作为时间延误比例最大的平台,在四个不同时段的值均高于平均值,除深夜外,其余三项均呈现显著差异。

在早高峰的时间延误比例更是达到47.4%,作为行业龙头,拥有最丰富的数据和技术团队,对如此系统性时间延误打了个大大的问号,对是否涉及「误导用户」甚至「用户欺诈」深表担忧。

怎样打车最便宜?

该调查以城市为单位,以完全「相同」的出发地和目的地线路作为基准,对比不同打车软件中「经济型」和「传统扬招」的平均价格差异。

各平台每公里的打车价格(以乘客实际支付金额计算)的结果显示,首汽单价最贵,T3单价最便宜。

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不同打车软件每公里价格对比(元/公里) N=819 (微信公众号「老孙漫话」)

值得注意的是,滴滴快车的价格与扬招出租车金额相同,均为4元/公里。(稍微补充一句,我们的研究没有考虑滴滴优享和滴滴上的高端选项“礼橙专车”,那两个选项的价格都比快车要高,自然也就比扬招更高。)

该报告还给出了每个城市打车最优惠的选择,大家可以一试!

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各城市实测打车优惠策略建议 (微信公众号「老孙漫话」)

有了时间游戏,平台会玩价格游戏吗?

报告按不同城市来观察,除重庆外,打车软件在上海、成都、北京和深圳4个城市中预估价格和实际支付价格之间都存在显著差异(P<0.05)。

其中上海是打车软件价格被「低估」最厉害的城市,实付与预估差异的比值为11.8%,深圳相对另类,实付比预估价格还低了6.5%。特区深圳,也太实诚了吧?

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各城市打车软件低估价格水平对比 N=417 (微信公众号「老孙漫话」)

上海整体低估车费的背后,是各平台价格的严重低估,其中,滴滴的实付预估差异比最高,达18.5%,其次是美团,高出了9.7%,首汽排名第三,为7.6%(P<0.05)。

5大城市中,滴滴和首汽都存在明显的价格低估现象(P<0.01)。

其中滴滴平台的实付价格比预估价格平均高了6.7%,首汽平均低估10.9%;但T3、美团和高德并没有检验出明显的差异;曹操平台的实付价格却明显低于预估价格达21.1%,推测可能是平台大额优惠补贴所致。

最后,整合调研结果,报告给出了乘客的满意度模型,模型包含打车价格、等待时长、车辆状况和拥堵程度四个主要因素。分别反映了乘客的经济成本、时间成本、乘坐感受和心理体验。

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乘客-平台城市满意度模型(N=819) (微信公众号「老孙漫话」)

 3.
 大数据杀熟难防?但也可以见招拆招 

不久前,在一篇名为《我被美团会员割了韭菜》的文章中,一个例子引起了很多消费者的共鸣:

「自己开通会员后,发现常点的一家店铺,配送费由平时的 2 元变为了 6 元。颇感意外的是,作者用另一部没有开通会员的手机点了同一家店铺,同一时间配送费依然是2元。」

不仅国内如此,国外的消费平台也存在类似问题。

早在2000年,亚马逊「差别价格实验」就是「大数据杀熟」起源。

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毕竟,当一家公司能够获得像亚马逊一样多的数据时,它可以在几乎不需要额外努力的情况下进行一些有趣的实验。

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当时,亚马逊根据潜在用户的画像,终合购物历史、上网行为等大数据轨迹,对68种DVD 光盘进行差别定价,不同的人群不一样的价格。

结果是,老用户「被坑钱了」。

在线差旅、交通出行、在线票务、视频网站、网络购物……

有越来越多的消费者有这样的感知——怎么越买越贵了?

大数据「杀熟」,已成为诸多网络平台企业「难以启齿」的问题。

但深入思考,这与算法问题密不可分。因为平台线上交易,其技术基础是大数据,也就是海量的用户数据。借用大数据平台,依据算法形成用户画像,「个性定制」式杀你,用户一般情况下不深究,无法发现被平台坑了。

那么,我们应该如何对抗「大数据杀熟」呢?

俗话说,解铃还须系铃人。

「反用户画像」。

这是目前我总结的网络上招式,大家可以见招拆招。

卸载app重装,在某打车软件中,经上述操作,车费相比卸载前便宜了5到6元,而这就发生在几分钟前。这背后的原理是一种「伪装术」,卸载重装后,系统会判别你为新用户,从而进行优惠对待。

只在有优惠券的情况下下单。当系统判别为你是价格敏感用户时,平台会选择将补贴下发给最容易受补贴诱导而转化消费的用户。

当然,还可以多找几个家人、朋友一起试试看,代下单。

其次,还有一个实用的反手操纵。

切断大数据的去路——取消定位许可、不连接Wi-Fi(特别是某些公共Wi-Fi)等等。

因为网络会获取你的信息,如位置相册等,然后加以分析,对你进行用户画像,进行「精准」广告推送。

我们也能看出,当我们越来越多地享受数据带给我们的便利服务时,「暗中标好的价格」也如期而至了。

数据安全,是这个社会永远都不能避开的话题。

 

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