平台的不同，消费者的观点不一致，会造成不一样的结果。

前段时间，饿了么上线“免单1分钟”活动，有众多网友参与，也引发了热烈的讨论。然而，同是免单活动的滴滴，却宣布提前取消。为什么两个平台的免单活动，结果会截然不同。作者在这篇文章中表达了他的看法，一起来看看吧。

首先重新给大家交代一下活动背景：

2022年8月13日滴滴出行上线了一个猜目的地免单活动，大致规则是不管出发地在北京任何地方，只要终点是西单且订单金额在100元以内对一律免单。后因大堵车临时调整为出发地为西单也能享受免单。

在8月14号也就是活动第二天，滴滴宣布为了维护商圈周边交通秩序，免单活动取消。

2022年6月21日饿了么上线了“免单1分钟”活动，每个小时都有“免单时刻”，符合活动规则的订单金额将会自动返回原路，每天用户参与的次数不限，每次免单封顶200元。活动地区也在6月23日也就是活动第三天开放至全国可参与。

一个活动提前取消，另一个越做越大，同样是双边平台，同样是“免单活动”，有哪些制约因素或条件导致结果截然不同？

从抽象角度看，不管是外卖平台还是出行平台，可以抽象为属于双边平台。双边平台即由两类用户群体通过某个中间层或平台促成了交易的平台。双边平台的核心价值是降低交易成本，促进交易结果，那么有哪些影响因素会直接影响交易结果？

一、哪些因素影响了交易结果？

为了方面理解将故将双边平台影响结果等式化。即使该等式无法得到具体的总数。

交易结果 = 需求规模 * 供给侧规模 * 匹配成功率

1、需求规模

需求规模 = 用户DAU * 人均订单数

从两者的活动性质来看，都能在短时间内促进需求规模提升，毕竟出行需求和生理需求都算比较刚性的需求。不过从拉新或促活覆盖用户的层度来看，饿了么基本上覆盖了平台大部分用户，而滴滴只覆盖了北京部分区域的用户。

需求规模的提升会带来供给侧收益提升，也就是外卖商家/骑手、滴滴司机收益的提升，同样也可以理解为司机/骑手的空驶时间变少，单位时间内的收益变大。

包括外卖平台上线的“拼单”、出行平台上线的“拼车”，给用户发优惠券等等也是在优化此变量

仅从活动需求规模来看，为什么出行平台仅在北京西单搞活动就翻车，而外卖平台搞全国性的活动也没翻车？

2、供给侧规模

出行平台供给侧规模 = 司机DAU * 人均在线时长

外卖平台供给侧规模 =（商家DAU+骑手DAU）* 人均在线时长

供给侧规模代表平台的运力，文首所提到的两者活动结果的差异很大的原因就是出行平台的运力出现了问题，当滴滴免单的活动传开之后很多人都往西单打车，车流突然变多，而且路窄导致了大堵车。堵车后订单时间拉长，导致空闲司机数量变少，进而供给能力降低。

有朋友刚好打车去那里，结果车上堵了两个小时，本来二三十块的车费，花了一百多，主要是拥堵费。滴滴免单限额一百以内，所以有些人反倒花了更多钱。

所以严谨来看，有效的供给侧规模不应该仅仅是在线时长，而是处于有效状态的在线时长，除了堵车外等客观因素造成无效的在线时长外，还包含了一些平台机制会限制平台供给侧规模。例如乘客拉黑了某个司机。那么在一个地方的司机和乘客不会突然突增的情况下，永久拉黑司机就会导致运作效率变低。所以滴滴在保障供给规模的前提，拉黑的有效性是365天

包括出行平台不做女性专属打车频道也是同理，如果要做可能就会出现半个小时甚至一个小时都没人司机接单的情况。虽然出行平台会调用更多杠杆来尽可能完成订单，但杠杆的资源和力度也是有一定范围限制的。毕竟交易平台的核心价值就是要降低交易成本，促进交易结果。

另外一边外卖平台的有效的供给侧规模在本次免费活动运力更好一点，不是因为商家数量比司机数量要多，也不是活动参与人数少，更不是交通没有产生拥堵。

其最根本原因供给规模覆盖度的差异，商家能满足5公里内的用户参与活动，是一个一对多的供给关系，而出行平台非拼车的情况下，几乎只能是一对一的关系。，从这也能看出外卖平台和出行平台在补贴上或平台起步都不是一个量级，覆盖5公里内的需求规模 外卖商家可能30家，而滴滴司机可能需要100位，当然这也要结合匹配成功率来看。

3、匹配成功率

匹配成功率指的是需求方在供给方的支持下得到了满足，也就是双方距离越近，越有机会匹配成功，反之成功率越低，完单率也就越差。需求侧未得到满足，供给侧也在空驶。所以匹配成功率也是平台调度系统核心价值和难点所在

出行平台匹配成功率= 司机与乘客的地理位置分布

外卖平台匹配成功率 = 首先是吃货与商家地理位置分布，其次是外卖小哥、吃货、商家三者的分布

严谨来说某个时间节点切片下对地理位置分布，所以基本上双边平台都上线了“预约时间”相关功能模块，提前绑定供需关系提升匹配成功率。

另外在节假日或高峰期双边平台会提示用户是否增加调度费来缩短等待时间，调度费在需求侧满足对需求紧急程度较高的用户，平台提前锁定司机或骑手进而提升平台匹配成功率解决附近运力不足的情况，同时平台和供给侧也能共享收益。

匹配成功率除了产品策略外，还可以“人为提前干预”，比如知道某天有大型演唱会或新商场店铺开业，提前引导到需求较大的地理位置，这样接驾公里数变少，匹配成功率变高甚至完单整体效率也变高。

不管是“预约时间”还是“增加调度费”，总的来说在平台层面匹配成功率越高越好，所以在需求侧没有得到满足时，平台会采用一定策略来提高杠杆来刺激供给。

在匹配成功率上寻求最优解，这也是双边平台永恒的命题。

二、外卖平台和出行平台的差异

1、需求及时性

正常时期的心理预期时间叫一辆车大概5分钟左右司机会来接驾，外卖等待的送餐时间30分钟左右。

所以在这个前提下外卖平台是可以先攒单，然后再统一指派单，这样能使运力最大化，匹配成功率也自然会更高。

由于只有5分钟左右的出行平台就很难实现攒单再统一派单。在此问题滴滴也推出了特惠打车服务。即乘客提前发出单，然后司机也可以有一定自由度接单。

2、需求随机性与供给关系

即使供给规模相同，在真实情况下所覆盖的用户规模截然不同，比如外卖平台服务大学城所有用户可能需要覆盖商家数量为30家，出行平台则需要司机数量会远大于30位

产生该问题主要是需求随机性问题。出行平台打车请求地点不确定即需求是随机出现，且需求地理分布往往是很难改变。而外卖平台商家地址确定所服务的用户规模相对确定，比如只需要服务好大学城周边5公里的所有用户。而供给关系放大了需求随机性问题，商家能够短时间内满足多个用户订单请求，而一个司机只能服务一位乘客。

做外卖平台和出行平台哪个更难？如果只从变量因子数量来看，变量是外卖平台更多，出行平台更少，但哪个更难，答案应该很明了。

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