与客运场景相比,货运场景要更加复杂多变。由于货物种类繁多、标准难以厘清,车辆与货物之间的匹配需要进行更加复杂的考量。为了实现更加高效的车货匹配,快狗打车基于货运场景的非标化建立了智能车货匹配算法,以提升用户及司机双方的满意度。
在快狗打车后台,技术人员将影响车货匹配匹配的司机、货物、环境三大因素进行标签化,具体考量司机标签、车辆标签、历史路线、当前位置、预计到达、司机兴趣等司机属性,货物类别、重量、体积、时效、路线等货物属性,以及天气、价格、季节、时间、特殊事件等环境属性。后台通过算法对三大因素进行综合性考量之后进行全局最优化匹配,从而实现提高货运全流程环节的效率,做到资源的公平分配,提升司机收入。
除了更加高效且人性化的车货匹配之外,快狗打车还为司机提供了多种多样的平台功能。基于每个司机在使用平台时不同的关注点和行为习惯,平台通过行为数据、录入信息对司机进行分类管理,从而让平台功能效率最大化地服务于司机。
比如有些司机习惯在固定某个时间段提供拉货服务、有些司机更喜欢接长途单、有的司机习惯在某一特定区域活动等等,快狗打车针对这些各具特色的信息创建了不同的司机分群,智能化给司机分配不同的活动,从而引导司机能接到更多的订单,力求让每个肯努力付出的司机都能以最小的时间成本实现收入的提升。
精准高效的车货匹配服务,叠加快狗打车针对同城货运市场的策略支持,快狗打车也以其独特的模式形成了用户满意度和司机满意度的良性循环。根据弗若斯特沙利文的数据,在亚洲在线同城物流平台中,快狗打车的用户满意度位居前列。据快狗打车招股书数据显示,于业绩记录期,快狗打车在中国内地、香港及新加坡的司机次月留存率为75.1%。
未来,快狗打车将继续以技术为支撑,为平台司机打造强有力的后盾,让司机在公平公正的土壤中为用户提供满意的货运服务。
