网约车数据产品实战二：搭建交易指标体系

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数据体系为整个数据产品的基石，完善的数据体系是为了更好的搭建一套贴合业务的指标体系。本文将从指标的定义切入，呈现聚合模式下网约车交易领域的指标体系搭建思路。

一、何为指标

数据指标是量化运营策略、财务状况、商业价值等等方方面面的工具。其可抽象分为两大板块：旅游景区网络营销量度和维度。

1. 量度：指指标的数值，如发单数为「300单」，出车人数为「40人」，TPH为「1.5单/小时」；
2. 维度：指获取量度的角度，如「城市」、「订单类型」、「业务线」、「日期」、「时间」等。

1. 「基础指标」：指不可再次拆分的原始统计量度，如发单数、完单数、出车司机数等。
2. 「复核指标」：指通过多个基础指标通过运算规则得到的新指标，如应答率、完单率等。
3. 「派生指标」：指基础指标/复核指标之上添加维度进行限定后得到的指标，如“杭州市8月1日发单率”。

二、如何量化业务

网约车行业从最初的快的滴滴烧钱争霸，到后来的一枝独秀，再到现在的多足鼎立。不难看出这个行业已经从一家公司贯通整个链路，逐渐发展到拆分为各个垂直领域去各分蛋糕。本文将基于“流量聚合模式”描述如何通过指标来充分量化「运力平台」的交易领域业务能力。

运力平台指：挂在流量平台(如滴滴、高德、百度等)的网约车平台，为其提供运力、调度、风控等一系列能力。

交易

网约车交易板块承担的kpi，大多通过GMV这个大目标来拆解，而在聚合模式之下可以通过流量转化的角度来拆解，如下图：

（1）询价数

定义：即为乘客冒泡数，以滴滴为例，「同时呼叫」table页的每一个PV可视为一次询价（忽略接口超时的偶发场景）。

（#询价与发单之间实际还有一层漏斗，即“勾选数”，但作为运力平台大多无法拿到这一数据故而跳过#）

（2）发单数

定义：即乘客勾选了我方平台，并确认下单的数量，用户或为单选或为多选。

（3）举手数

定义：即运力平台调度到可派单司机后，将司机信息推送到流量方平台的数量。

（4）应答数

定义：即流量方平台在获得一个或多个运力平台举手后，进行决策(此处为黑盒逻辑，运力平台大多无法拿到)，决策订单指派给我方司机的订单数量。

（5）完单数

定义：订单在指派给我方司机后，订单完成接驾、送驾、发送账单等一系列业务流程的数量。通常我们将“行程完成”视为完单数+1.

以上为漏斗中核心指标的诠释，那它们分别能够量化交易领域的哪几项能力呢？

（1）发单率= 发单数/ 询价数：

此指标与计价策略直接挂钩，较低的定价会带来发单率的提升，同时外界的因素（天气等）会干扰到乘客的价格敏感度。

（2）举手率= 举手数/ 发单数：

此指标与运力密度和供需比正相关，司机越多乘客越少，则举手率越高。同时播单半径也会对此产生直接的影响。举手率在指导供需调度方面有极强的参考价值。

（3）应答率=应答中山抖音推广营销平台如何数/举手数：

正如上文中所说，流量平台在进行内部决策时的复杂逻辑对于运力平台而言，大多数都是完全黑盒，此时很难去对这一指标进行分析，但大致可以分为三大方面。

1. ETA：接驾距离越长意味着乘客体验越差，取消率越高。较低的ETA会获得流量平台更多的倾斜；
2. 举手速度：这一维度是各大流量平台对外的一致说辞，虽说有些牵强但也不无道理；
3. 司机历史行为：运力平台在接入流量平台时，需将各类司机数据、订单数据、客诉数据等等同步至流量平台，其对于各平台司机必会生成一套或简单或复杂的用户画像，历史行为不端的司机将不受到决策倾斜。

（4）完单率=完单数/应答数：

此指标关联到几个场景：接驾途中由于距离过远导致的乘客/司机取消，司机多平台接单时挑单而取消。究其本质实际上反映了一个关键要素「司乘体验」。

较高的完单率意味着较好的司乘体验，反之则说明体验较差。

（#此处为了便于理解漏斗而将这一指标并入交易板块，实际上在运用过程中，我们更多地将「体验」独立出来，其层级与「交易」相同。）

三、确定指标结构

通过上文中的描述，大致可以量化出聚合模式下网约车业务的交易链路，下表结合维度进行梳理：

在实际业务开展中，我们上海什么叫推广软文围绕着“效率”、“供需”这几项关键目标，还会拆分出更多的交易指标。

四、总结与探讨

1. 几点经验

1. 为一个新生的业态（例如聚合模式下的网约车业务）搭建指标体系，可以抓住一个对象（例如一次呼叫订单）通过梳理主体业务闭环，拆分出每一个层级/节点的流失和转化；
2. 搭建指标体系切记「统一统计口径」。例如“统一口径为下单时间”。那么当我需要获取7月1日各项指标时，统计的原始数据必须全部为7月1日下单的所有订单。

2. 探讨几个问题

聚合模式下运力平台需要对接各种各样的流量平台（滴滴、高德、百度等等），各家的业务模式或多或少会有区别（有些采取黑盒决策派单模式，有些采取先到先得模式）。如何优化交易指标体系使得抽象程度更高，以不变而应万变？

作者：Sean，公众号：SeanZ的自我修养

本文由 @Sean 于，，

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议