做一个滴滴打车的APP大概多少钱

出品 | 虎嗅会员团队

作者 | 刘宇豪

编辑 | 关雪菁

如果一家创办7年不赚钱的公司，在声誉上遭受过灾难性打击，还要时刻提防悬挂于头顶的政策利剑，那它的市场竞争力是令人担心的。

这家公司就是滴滴出行（下称“滴滴”）。

对这样一家公司而言，更显而易见的或许根本不是竞争力问题。这么说吧， 它到底是怎么活过7年的？ 起码从一年前开始，质疑者就可以从以上任意角度唱衰滴滴，可后者并没有让前者如愿的迹象。

思略特于去年9月的报告指出，国内网约车市场份额的91%依然由滴滴掌握。美团打车、首汽约车、曹 *** 专车、神州专车、易到用车分别拥有余下市场的2%、2%、2%、2%、1%。今年早些时候，《 财经 》杂志刊出另一则消息：高德叫车的日均单量与美团打车相仿。

世界范围内融资总额记录保持者的身份，解释得了滴滴连亏7年为何屹立不倒，但解释不了这家公司竞争力的由来：天使轮之前，滴滴就从红杉资本、真格基金投资的国内网约车鼻祖摇摇招车手上抢过了北京市场；北京打到上海，滴滴先压制大黄蜂、再吞并快的；面对当时的行业老大Uber，滴滴90天里上线3产品最终守住防线；以掌握上游需求而被看好的美团、高德在迈出第一步后，始终没趁滴滴虚弱来上致命一击，究竟是不想，还是不能？

我们发现有一个共性始终贯穿于对过往案例的复盘中，那就是滴滴的产品运营能力 ，这项能力有后天养成的因素，但也和滴滴的基因有关。实事求是地讲，这些特质在相当长时间内，一直因滴滴的海量补贴与安全事件而被外界疏忽。

暂时忘掉对滴滴道德制裁的声音，本期深案例，我们重点说说这家公司的产品运营基因，以及网约车市场的规律和现状。

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关于优步战败，有很多种观点，比如滴滴司机提现周期更短、优步发票开具麻烦……这些观点都有道理，可总结下来始终没有超出用户体验范畴，而用户体验往往是因为中 美文 化差异决定的。

症结是否出在文化差异之外的问题上？Uber近年来从其它国家地区陆续撤出，包括在美国本土遭受Lyft强势狙击，所反映的或许不仅仅是文化差异。我们通过与滴滴的商业模式对比发现，制订平台规则的能力一直是Uber的短板。

这意味着Uber脱离补贴，很难维持平台内各方参与者的利益平衡，全球范围内出租车公司隔三岔五就爆发对Uber的游行抗议，便是最佳证据。他们的理由很简单：“Uber在砸我们的饭碗。”

制订规则能力，说白了就是运营能力，这是由商业模式决定的。当年特拉维斯·卡兰尼克治下的Uber充满了狼性，“增长高于一切”，所以Uber的商业模式也狼性十足。但这样的商业模式只有“侵略如火”（爆发强），做不到“其徐如林”（运营糙）。看下面的对比就知道：

在Uber模式下，乘客发出订单，系统按就近原则匹配给司机，司机有15秒考虑是否抢单。重点来了，司机在接单前是不清楚订单信息的，包括目的地。也就是说，司机可能抢到好订单，也没准抢到差订单。

这种随机性或许意味着公平，但也不可避免地呈现“二八分化”，因为老司机更容易摸清某区域不同时间下的订单质量的规律，从而挑肥拣瘦。一旦该地区下某个时段的老司机更多，可能就会出现运力真空。

避免运力真空，或是恢复供需平衡，有两种思路：

一、Uber补贴司机，由于Uber在调度环节的缺位（地图距离最近，并不意味行驶距离最短），导致这种补贴方式很机械，也很低级，治标不治本；

二、用调价机制重新撮合交易，也就是Uber一直采用的溢价功能，车少人多，乘客就得加价。Uber在此功能上设计了精密的数据算法，以满足不同情况的调价幅度。但这种“按下葫芦浮起瓢”的做法，容易造成乘客流失。

打车在发达国家本就是奢侈出行方式，发展中国家（比如我国）更是对出行价格敏感——出租车司机天天喊着不挣钱，顾客还嫌贵。一旦价格增幅超过乘客心理预期，需求就会下滑。Uber不得不重新上补贴，这就又回到了第一种思路。

有意思的是，滴滴在2015年时也采取过类似Uber的抢单模式，不过当他们把“抢单”改成“接单”后，交易成交率上升了20%。那滴滴是怎么做的呢？

他们设计了一种基于两层维度的司乘匹配模型，一层是综合考虑周边的实时供需信息，一层基于 历史 数据（周围路况等）的算法预测。比起Uber将订单指派给距离最近的司机，滴滴更倾向于为乘客寻找周围实际离乘客出发地花费时间最少的车辆。

考虑到高质量订单（长途）只占滴滴整体订单量的少数，就更需要滴滴制订规则平衡长短途司机的收益——滴滴的平台运营能力正是这么来的。所以同样烧钱，滴滴模式下的每一分钱花得都更明白。

有人说了，滴滴不也要补贴吗？滴滴不也引起过出租车司机抗议吗？首先，打车市场一向利薄——去年广州发改委抽取13家巡游车（出租车）公司在2016年的平均净利润率数据，仅为1218%。问题出在空驶率上，像滴滴有相当一部分补贴用于绕路接人的司机（地图距离≠实际距离），这是无法避免的。

其次，滴滴引起的出租车公司反感程度要远低于Uber，快车业务上线之前（2015年），滴滴尝试隔离原有出租车乘客，担心不平衡从而影响出租车司机的生计。这点Uber正好相反，特拉维斯·卡兰尼克喊的是“干掉出租车公司”，然后取而代之。

这就是为什么Uber在和滴滴的竞争中，先手优势明显却很难赢得持久战的原因。

滴滴和Uber是起点相同的两条交叉线，在诞生初期甚至中期，走出的轨迹的确有些相似。但随着时间跨度不断拉长，最终可能呈现出完全不同的结果。

还有哪些细节能说明滴滴的运营功底？滴滴的运营基因从何而来？点此链接，或扫描下方二维码解锁原文

从美团开始，再到高德地图，本已风平浪静的网约车市场战火重燃。美团的逻辑是，既然绝大多数出行和吃饭有关，绝大多数吃饭又和我有关，那美团应该从上游截胡滴滴。但由于网约车盈利困难，上市后的美团不得不很快缩减了打车业务投入，改做聚合平台——即同时提供多家运力公司供用户选择。高德同样选做聚合模式。

聚合平台不是美团、高德的发明。早在滴滴安全事故爆发前，时任滴滴专车技术总监的李添翼就对滴滴未来的前景方向有过说明，其中最核心的一点正是搭建聚合平台。

“未来要将专车的运力共享出去。通过开放接口，让第三方开发者可以高效地实现对接，在滴滴上提供自己的运力服务。更长远地讲，滴滴开放平台将成为一个撮合系统，提供连接服务，连接需求方和供给方。” 李添翼当时说道。

平台需要相对公平、透明的运营规则，如果平台缺乏运营网约车经验，规则不够完善，那第三方运力公司加入平台的意愿就会降低。退一步讲，在没有直接改变运力数量的前提下，美团、高德这样的流量入口能否为运力公司实现效率优化就显得极为重要。

滴滴的底气来自当时90%网约车市场份额，他们拥有更多的数据和运营技巧。就像上文里讲的，他们更清楚“怎么烧钱”。是的，同样数额的补贴，摆在滴滴和竞争对手面前，两者的利用率是不同的。比如说滴滴很早就开始了补贴之外的精细化运营尝试，关注细分品类，在不同场景中主动增加/减少补贴。

下面是滴滴在不影响司机积极性的前提下，尝试过的四种减少补贴的动作（2015年）：

以上种种情形，不仅仅是钱的问题，更考验不同场景下的数据积累程度，以及利用数据决策的本领。不同时期下，有不同的应对策略，但不变的是滴滴精细化运营的底层逻辑。

总之，滴滴当时计划在平台扩大到一定规模时，用满足内部业务的快速迭代的数据和经验，来给第三方运力公司提供定制化收费服务，包括营销系统、派单策略、价格体系，以此支撑作为开放平台的愿景。

安全事故后，这些设想被中断。但瘦死的骆驼比马大，如果滴滴做聚合平台很难成立，那缺乏足够数据样本的美团和高德就更不容易。

滴滴历经几个阶段进化成平台型公司？不同阶段的特征又是什么？背靠造车公司的网约车模式会对滴滴产生威胁吗？扫描下方二维码查看详细内容

程维说过“2016年是滴滴的平台年”。那两年间，滴滴风头正劲，几乎垄断网约车市场，多个业务垂直领域第一。仔细观察会发现，垂直领域发展起来的业务无不建立在庞大稳固的、由出租车/专车/快车业务带来的流量池之上，这三座大山构建了滴滴的流量入口。

类似的例子还有很多，比如微信用更好的线上社交体验吸引用户，达到一定用户规模后，再接入更多服务来满足赚钱诉求。因为如果在初期就接入各项服务，很难做到收支平衡（用户基数小，使用频率低，日常维护需要成本）。

从这个角度来看，滴滴是满足互联网公司特征的。就像《失控》一书提到的，基于基础的底层网络结构（流量池）的搭建，将会更有更高层次的特征和业务（代驾、顺风车）涌现出来。这种先后顺序不可颠倒。

事实上，大部分人之所以认为Uber、滴滴之流才是顺风车业务的始作俑者，原因正是其它靠拼车业务起家的网约车公司违背了互联网公司进化规律，造成业务难以为继而过早消失在 历史 长河中。

最典型的例子是，在2014年就上线拼车业务的哈哈拼车在运营两年后不得不将模式从1对N拼车（司机沿固定路线拉客）改成1对1拼车（司机只拉一人）。没有稳定的日活（基础打车服务）做支撑，更低频次的顺风车业务根本无法开展。而1对1拼车，与其说是拼车，不如说是专车/快车。所以说早期的拼车公司不是转型，就是早早倒闭。

总之，顺风车这类业务的发展前提，势必建立在更加高频的基础业务之上。滴滴代驾上线几个月就成了垂直领域老大也是这个道理——相同领域里，从高频打低频容易得多。

滴滴在巅峰期之所以估值冠绝群雄的重要原因就是“业务线交叉后形成的网络效应预期”，所以投资人愿意支持滴滴烧钱快速占领市场。滴滴与快的、大黄蜂、Uber各自间的战斗基本都没超过1年。

不过问题就出在这里，尽管滴滴可以按照互联网公司的节奏成长，所处行业却决定滴滴并非纯互联网公司。烧钱、或者大数据带来的运营能力，解决的了用户增长问题，却对线下运营一筹莫展。出行向来是个重运营的生意，简单来说，滴滴不可能把乘客当成一个个包裹来运送。

互联网公司渴望大规模扩张，大规模扩张对重运营则是灾难。这正是滴滴安全事故的根本原因——如果想进化，就得扩张，扩张太快，难免出事。

略讽刺的是，滴滴顺风车负责人“社交出行”的点子在安全事故爆发后被千夫所指，但可能很少有人意识到，“打车版陌陌”的说法早在滴滴之前就已经被各个拼车软件打响了。哈哈拼车创始人更是对自家转型为1对1模式有着“独到见解”：二人坐在车里便于社交氛围的搭建。

也别以为说出这话的都是什么不入流的老板，哈哈拼车曾分别拿到过雷军、红杉资本、创新工场的投资。以哈哈拼车为代表的早期顺风车业务之所以没出事，无非体量太小了。

伴随全球市场衰退，各大公司勒紧裤腰带过日子已经成为常态。摩拜（后被美团收购）和ofo补贴大战的结束，基本为过去10年里热钱涌动的大时代拉下帷幕。最近两年，创投领域逐渐归于沉寂——比如各家对线下零售这一“风口”的投入力度，和早几年的市场狂热氛围相比要谨慎许多。

从这点来说，也是滴滴很难被取代的原因。市场上的主要参与者无心、更无力掀起新一轮大型竞赛。美团打车曾来势汹汹，结果到头来雷声大雨点小。另一方面，由于监管政策不断完善，网约车市场的想象力被进一步压缩。

“在公共服务领域，从没有、未来也不会有一流的互联网企业。滴滴如果不在未来两三年内发展在公共服务业以外的多元化主营业务，将不会有TMD这个新生代的代名词。”这是曾参与负责投资业务的阿里巴巴副总裁张鸿平去年接受虎嗅采访时的看法。

他认为，公共服务业与商业服务业有着不同要求、目标和规律，前者政府参与度高，尽可能平等的满足人类基本需求为目的，而互联网企业是用自由创新的精神，无疆界高效最大化地满足人类用传统手段无法被满足的要求，二者有很多相悖之处。

安全事故后，十部委进驻、舆论声讨，滴滴一时间被降维成“客运公司”，盈利和增长被暂时搁置。用商业逻辑来审视，这无疑是场灾难，滴滴也失去了冲刺更高估值甚至上市的可能性。但从另一个角度来说，他们因祸得福，多了打造更高境界的公司的动力与可能性。

对比同样出过事儿的某家公司，事故后的滴滴所展现的决心和坚定完全处在另一个层次。这家公司不仅在说——强调安全到连外界都觉得有些矫枉过正的地步，也在做——安全正改变这家公司的基因，外在体现就是他们对组织架构的彻底调整和安全概念对每个业务环节的重构。

顺风车业务归期未定，用滴滴内部人士的话说，不能用一般产品上线思路来判断，一般产品的上线思路是先定时间，再倒推进度。顺风车产品整改的思路则是顺推，团队能力与业务认知（安全）没合格前，产品上线没有时间表。

来自不同的信源告诉虎嗅，程维从去年开始就带着高管团队不停走访各家以线下运营闻名的组织，既有西贝、海底捞这样的大型餐饮品牌（公众食品安全），也有铁路、航空这种典型的国民级运输系统。滴滴在向这些公共服务的标杆学习流程和制度。

再重申一遍，这些行动其实已经超出了“表演”的范畴。在一开始，外界会觉得滴滴在向公众或是政府表演安全。但随后发生的动作，简单说，没人逼，更没人监督。这更像是一种价值取向，而非商业取向。

当然，我们这么讲，并不是说滴滴成了一家公益组织。如果要从商业角度出发，最好忘记网约车业务——这也是为什么滴滴早早就转型为出行平台的原因。“看空”网约车市场的张鸿平后来还说过“如果把滴滴看成未来出行互联网化的入口，则极具想象空间”这样的话，滴滴的潜力其实在别处。

眼下，滴滴在控制网约车业务规模的同时，正在发展包括单车、 汽车 后市场在内的多元化业务。往远看，还有无人驾驶。这些业务可能还不够强大，也看不出价值观，但确实能让滴滴走得更远。

这是滴滴的「新出租」战略，探索「好司机，好服务，好收入」的治理模式，让乘客打车更方便以及获得标准化服务，帮助出租车企业拥有更多的管理抓手，以改善运营质量、提升经营效率，从而推动与传统出租车行业的融合发展。

除了短期的1亿元消费补贴计划，快的新出租正陆续开展如下长期举措：

1、升级出租车事业部组织架构，任命石东海为总经理，向程维汇报；

2、持续在全国举办出租车行业恳谈会，倾听司机和企业的意见建议；

3、为出租车企业提供信息化管理系统“桔行系统”，帮助提升运营效率；

4、加快试点新服务，包括加强打击黑产、推出司机加油、吃饭优惠等；

5、加强与出租车企业及地方政府合作，试点“优选出租车”，让好司机有好收入。

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

1：华盛恒辉科技有限公司

上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2：五木恒润科技有限公司

上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业40，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、

OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

5、Manage

高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的

Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage

可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

结合之前文章

-  类Uber/滴滴分单引擎中应用到的技术原理 (1)

回顾上一节，提到了此类‘分单引擎’ 核心需要解决的问题是：完成叫车订单的分配。策略上的核心原则是：“站在全局视角，尽量去满足尽可能多的出行需求，保证乘客的每一个叫车需求都可以更快更确定的被满足，并同时尽力去提升每一个司机的接单效率，让总的接驾距离和时间最短。”

那么，进行合理推断，业务上需要解决的核心问题如下：

- 如何且何时去触发乘客订单和司机之间的匹配计算进而完成派单（除了派单这种模式，何种场景下会使用抢单模式）才能满足乘客乘车需求？

- 考虑不同乘客的订单需求（接乘体验、效率）、司机自身的需求（如，有的司机只想接回家顺路单、司机只在限行区域内行驶、司机只听预约单），那么如何保障在各种业务场景都正确性的前提下，来找目标函数下的最优解？

- 从打分分配过程来看，目标函数考虑的因素不仅考虑乘客与司机之间的导航距离，还会考虑到司机的服务等级分、价格、供需紧张程度等多种因素。那么，如何在效率指标和成本等指标之间做出权衡？

- 在垂直的子场景下，优化子场景的目标，从而间接支撑核心目标，如动态定价、供需调度（基于供需热力图，给司机发空单调度司机到需求密度更好的地区）、分场景派单（机场、火车站的派单距离会长一些，且进行公平派单 - 先来后到的原则）、不同运力层之间互转（运力不足等情况下，快车单给专车）

可以预见，继续推导下去，需要解决的业务问题还有很多，但尝试对这类‘分单引擎’做一个总结和定位的话，应该有如下几个要点：

- 职责： 在合适的时刻，把合适的订单，分配给合适的司机

- 主要的业务目标： 兼顾业务运营上的需要，保障体验和全局效率最优

    - 猜测来看，从业务运营上，应该会分各类不同的场景，且围绕不同场景，定义出更具体的成本、体验、效率的指标，足见‘分单引擎’是实现业务运营目标的重要抓手

- 系统上的目标 ：支撑全国各个城市（跨城）订单最优分配，保障系统对于业务规则类需求和策略类需求能够快速扩展开发落地、系统架构具备根据容量规模的横向扩展能力以及性能保障

    - 逻辑结构上，需要能够将分单的整个过程进行抽象，拆分成相对固定的模块/步骤。围绕模块/步骤，再嵌入可插拔的规则扩展实现。如，

        - 通过规则引擎来支撑上述所需要的为保障分单业务正确性的各类业务规则；

        - 通过策略引擎让算法同学基于统一的同一套数据结构可以按场景去叠加各种寻优策略来找到最优匹配（如，二分图，乘客与司机可以为两个顶点集合，通过计算各种边的权重，以找到图的最大匹配））；

    - 核心系统架构上，需要有，

        - 实现‘延迟分单’的定时器

        - 有能够进行全局资源监控和管理的资源管理器 

        - 有对分单计算任务和资源匹配的任务调度器

        - 有用于具体执行分单匹配计算的任务计算节点服务。且在任务执行过程中，可以根据任务计算量，动态决定拆分一个大任务成多个可并行执行的小任务，然后再聚合结果

        - 存储着司机位置、订单数据等高效的索引存储系统

       

从上图可以看出，一次分单计算的任务类似一次Hadoop 中MapReduce的批量的执行计算任务过程（结合Yarn 资源调度管理来说）：

- 定时触发生成的Job中，所有需要匹配计算的订单和司机数据，类似于MR程序要处理的数据；只是真正执行的程序不像MR Jar 那样，可以在Hadoo环境下，执行时再通过HDFS动态加载执行（即移动计算式的方式）。这里，执行的匹配计算逻辑，都预先启动在各个分单计算节点当中；

- 提交的任务根据需要计算的任务负载，从资源管理器匹配可以满足其需求的资源（包括master 机器信息以及可以进行并行执行子任务的Slave 机器信息）。根据任务的大小，如Yarn中所支持的能力（Uber 模式和non-uber 模式），可以实现动态判定对小任务类的匹配逻辑都执行在一个机器资源中并一起顺序执行，而大任务类的匹配计算（订单和司机之间的匹配过滤、打分等逻辑）则由资源管理器预先分配好哪些机器可以用于执行具体的匹配计算任务（包括指定一个Master节点和多个Slave 节点），在Master 节点中可以根据预先配置的分片阈值，拆分成多个分片，在并行执行完之后，再回到Master 节点执行最终的司机派单计算；

- 每个任务计算执行节点，定期上报自己的资源使用情况。Yarn中是通过Container 的抽象概念，综合了CPU、内存等多维度的资源模型；而基于统一的资源管理器和无状态的分单计算节点集群（被资源管理所管理），并结合任务大小自动决策资源分配，将使得资源可以在充分利用的情况下，并支持水平扩容；

好。两轮车组织架构调整的内部邮件，决定将滴滴出行单车事业部和电单车事业部，整合升级为两轮车事业部，滴滴两轮车事业部好。滴滴出行是涵盖出租车、专车、滴滴快车、顺风车、代驾及大巴、货运等多项业务在内的一站式出行平台，2015年9月9日由“滴滴打车”更名而来。

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