打车软件对出租车资源配置影响研究

随着打车软件的兴起,出租车行业经营模式正悄无声息发生着变化。为了探究打车软件对出租车资源配置的影响,调研了国内常用打车软件的补贴情况;利用SPSS软件拟合了打车软件使用人数随时间的变化趋势;分析了使用打车软件与传统巡游模式下出租车驾驶人搜索行为之间的差异。研究结果表明,使用打车软件可以降低出租车空驶率,提高出租车运营效率,使出租车资源得到更有效的配置。     

官方打车软件确定收费即时打车5元提前4小时6元

昨天,市交通委公布《北京市出租汽车手机电召服务管理实施细则》,并正式实施。《细则》提到,目前成熟的打车软件可通过备案方式“转正”成为官方打车软件,并且可按照电召标准收费,即时打车收5元,提前4小时打车收6元。另外,官方打车软件不得嵌入商业广告,也不许加价。     

出租车供求匹配模型及其应用

正"打车难"问题成为当前社会的热点问题。为了优化出租车资源配置,本文建立了以平均空驶时间、平均等待时间等为指标的评价体系,并进行优化。打车软件的应用促进了乘客与出租车司机之间的"供求匹配",在一定程度上缓解了"打车难"问题。但是当前由于某些打车软件的"等额补贴"政策,出租车司机出现了"挑单"现象。本文基于南京市的实际数据,分析了已有补贴方案对出租车资源配置的影响。通过对补贴政     

移动打车软件用户使用意愿影响因素研究

移动互联网的快速发展促使各种创新移动应用的不断涌现,移动打车软件的出现在一定程度上缓解了乘客"打车难"与出租车"空载率高"这一矛盾,为乘客和出租车司机双方提供便利。因此,以使用移动打车软件的乘客为研究对象,在UTAUT模型和初始信任理论的基础上,依据打车软件的自身特点加入感知趣味性、感知风险、感知价格水平等因素,构建理论模型,分析影响用户初始使用意愿的关键因素。通过问卷调查,利用SPSS和AMOS软件进行数据分析,根据分析结果为移动打车软件运营商提供相应的管理和营销建议。     

人机共舞奏响算法之歌——记北京大学光华管理学院市场营销学系助理教授张颖婕

某种程度上,人工智能(AI)就像一个精明的预言者和决策者。规划送货的导航路线,判断借贷者的违约风险,预测流行病的蔓延趋势,分析金融市场的波动可能……基于大数据和智能技术,人工智能正在创造令人惊艳的商业图景。然而,技术渐趋成熟时,类似打车平台大数据“杀熟”、外卖平台追逐速度造成骑手安全隐患等问题也层出不穷。     

嘀嘀打车Q1市场份额占60.2% 用户破亿行业领跑

报告显示,腾讯支持的嘀嘀打车2014年Q1季度市场份额达到60.2%,阿里巴巴支持的快的打车以38.5%紧随其后,其他摇摇招车等共占占1.3%。     

基于“互联网+”时代的出租车资源配置模型的研究

通过采用spss相关系数分析法以及神经网络多层感知器对不同时空出租车资源的"供求匹配"程度进行分析,利用神经网络多层感知器分析因变量时间、因子经纬度、协变量出租车数量,候车人数因素对协变量出租车数量和候车人数之间的偏差,以及可根据这种偏差做出的调整。分析"滴滴打车公司"补贴方案和"快的打车公司"补贴方案建立了数据模型,分别求出出租车司机与乘客的利益最大值,以此会有助于缓解打车难的问题并设计补贴方案。     

“滴滴打车”再遭起诉 律师称更名成本高于和解

由于此案件已经由海淀区人民法院受理,滴滴打车相信法院能够根据有关法律法规做出实事求是的判决。     

基于情感分析的品牌打分

近年来,共乘车辆机制得到了快速的发展,Uber、Lyft等打车软件逐渐在取代传统的打车方式。随着使用人数的增多,移动APP开始主动提示用户给应用进行打分。然而我们发现,这样的打分方式并不能真实的反映用户对该应用的评价,所以我们选择分析从Facebook和Twitter上寻找用户对于这两个app的评价,从而得出最终的打分。     

手机越贵,打车越贵

复旦大学管理学院副教授孙金云带领团队在北京、上海、深圳、成都、重庆等5个城市做实地调查,打车800多次,花费近5万元,撰写了《2020打车软件出行现状调研报告》.结果表明,手机越贵,打车就越贵.苹果手机主更容易被专车、优享这类更贵的车型接单,这一比例是非苹果手机用户的3倍.如果不是苹果手机,则手机越贵,越容易被更贵的车型接单.同一时间用两部不同机型手机同时下单,分别选择同一个目的地,距离相同,路线相同,耗时也相差无几,但订单费用不同,中间差价偶尔能达到好几元钱,距离远的话有时还能达到二三十元.     

4G时代移动电子支付方式的发展

1移动电子支付概述 移动互联网具有开放性、互动性、大数据三个明显特性,并由三个重要因素组成,第一是无线宽带,必须有足够的带宽,才能构成互联网的发展;第二是智能手机,没有智能手机,靠家庭电脑、传统的打电话的手机,形不成移动互联网的时代;第三是基于云计算的大数据平台。正是这三大要素支撑起了移动互联网的繁荣,手机打车、代驾、家政服务等基于人、基于位置、基于明确需求的各类服务应用层出不穷。     

共享单车对打车市场影响的量化研究

近年,全国各地掀起了一股共享单车的热潮。由于符合低碳生活、安全出行的社会理念,并且极大方便了公众短距离出行和公共交通换乘,这股热潮很快席卷全国各大城市。但是,一项新兴事业的兴起往往伴随着很多不可避免的社会问题,如共享单车的出现势必会对打车市场造成一定的影响。因此,本文依据相关真实数据,对共享单车进行数据分析与建模,研究共享单车对打车市场的影响。以往我们一般直接利用共享单车的投放量和打车人次做简单的数据回归分析,但是这样的方法存在很大的局限性和弊端,往往只能准确拟合出部分数据。对于后续预测不具有参考价值。基于此,本文提出了Logistic模型,这一算法在拟合回归方面可以有效地弥补普通回归分析的不足,避免了线性概率模型的结构缺陷。并且拟合结果具有很高的预测价值。     

非专利性创新应有保护机制

近日一些打车的APP成为市场热门。这个程序虽然还处于初级阶段,但无疑方便了出行者和出租车司机。有报道称,熟练使用这个软件,出租车司机减少了空驶率,每日收入明显上升。对于减少道路拥挤、减少排放,也可以起到正面作用。但是结合过去互联网发展的历史,也有点替这个软件的未来担忧。如果这个软件未来表现得有利可图,一些城市的出租车寡头或者是提供软件运行的平台,自己也推出类似软件,采取各种方式抑制这种软件的使用和运行,那么这种软件很可能会败下阵来,创新者     

“互联网+”时代出租车资源配置模型研究

为了研究"互联网+"时代城市出租车的资源配置以及打车平台补贴方案的合理性,首先通过引入衡量出租车供求匹配程度的三大指标(里程利用率、车辆满载率、万人拥有量)建立了线性回归模型,代入相关数据得到了目标城市不同时空的出租车供求匹配程度,其次通过出租车空驶率与补贴之间的数量分析,在经典Cairns和Liston-Heyes动态模型基础上建立了一个与补贴相关的多目标动态优化模型,得到了在不同补贴下出租车的空驶率以及供求匹配程度,最后基于此给出了较为合理的补贴方案。     

莫斯科打车奇遇

在俄罗斯莫斯科的一家宾馆里,我笨拙地用俄语与服务员交谈,询问我要去的地方怎么走。服务员笑着说,在莫斯科打车非常方便,只要在路边把手一伸,马上就有车停下来为你效劳。     

微信平台在酒店营销方面的创新与应用

随着我国网络信息服务的逐渐普及以及移动终端的价格降低现状,越来越多的人们的开始使用智能手机。在当前的市场条件下,各个移动互联网公司对于网络快速发展下的O2O模式十分重视,已经有滴滴打车、美团网等取得了成功的经验,而微信与支付宝等网络支付工具更是为互联网技术的发展提供了便捷的服务,尤其是微信本身作为移动社交工具,对于市场营销具有更为重要的意义。微信平台是微信提供的一种的平台式信息服务,使用者需要通过微信工具进入相应的公众号,就可以收到或查看公众号提供的各种信息,因此,微信营销在酒店营销方面具有很大的创新性,十分有利于增强酒店在行业内的竞争力。介绍了微信营销对于酒店行业发展的重要意义,分析了当前酒店在微信营销方面所面临的困难,并对酒店行业未来在微信平台上进一步的发展提供了参考性建议。     

二三线城市出租汽车行业发展面临的问题及对策建议

当前部分二三线城市已出租汽车行业已出现“打车难”、“黑车多”等诸多问题，本研究以张掖市出租汽车行业存在的主要问题入手，分析问题产生的根源，并提出具体的对策建议。     

程维：我从嘀嘀叭叭中走来

曾几何时,司机接不到活的同时乘客却也打不到车,“打车难”对于很多城市来说成了一块难啃的“硬骨头”,而有个小伙子却对司机师傅说了句：“其实,你也可以坐等乘客‘送上门来’。”     

煤层气的春天

随着经济的发展和城市规模的扩大,人们办公地点离自家住宅越来越远,为了更加节省时间提高效率,多数人都会选择开车或者打车去工作,可是看着石油价格一路飙升,丝毫没有回落的趋势,人们陷入＂买得起车用不起车＂的两难境地。     

城市居民对网约车与出租车的选择意愿及影响因素研究——基于江苏省调查数据的Logistic分析

从消费者的视角出发,通过大规模的问卷调查和深度访谈实证考察了城市居民在打车出行时对网约车和出租车的选择意愿及影响因素。结果表明:50.29%的江苏城市居民在打车出行时倾向于选择网约车,苏南地区的消费者比苏北地区的消费者更倾向于选择网约车,1980年以后出生的消费者对网约车的选择意愿更高;出行者个体特征、出行特征、车辆特征、价格和认知等因素对网约车的选择意愿影响显著;我国多地实施的网约车管理细则中要求"本地户籍"和"本地牌照",研究发现"本地牌照"对消费者选择网约车的意愿影响显著,但"本地户籍"影响不显著。