來源：新智元

你是否碰到過行程預估價格30塊，到了目的地發現扣了將近40塊？

早高峰叫車等了1個小時最終還被取消，導致上班遲到？

一樣的行程，一樣的打車軟件，為什么我的車費更貴？

打了無數次車的你是否仍然有很多困惑？

今天這篇文章告訴你一些「平臺背后不為人知、打車的你不得不知」的操作。

去年，復旦大學管理學院副教授孫金云帶著團隊20幾人在5個城市（北京、上海、深圳、成都和重慶），專門打車800多次，花費50000元換回了下面這份打車報告。

調研集中在5城，以不同距離（近途：3公里以內，中途：3-10公里，遠途：10公里以上），以及工作日早高峰（7:30-9:30）、晚高峰（17:00-19:30）、日間非高峰（9:30-17:00）、晚間非高峰（19:30-23:00）4個時間段進行了分層抽樣調查。

獲得總樣本836個，有效樣本821個，通過數據分析，最終形成「2020打車報告」。

而且還有一件事要提醒各位：使用越貴的手機，打的車可能還越貴。

打車的蘋果稅，各位蘋果機主都交了

該調研用「一鍵呼叫經濟型+舒適型兩檔后被舒適型車輛接走的訂單比」來判斷「被舒適」的程度。

數據表明，與非蘋果手機用戶相比，蘋果手機用戶的確更容易「被舒適」車輛（比如專車、優享等）司機接單，這一比例是非蘋果手機用戶的3倍。

蘋果和非蘋果手機用戶「被舒適」的訂單比例（微信公眾號「老孫漫話」）

除了通過手機品牌識別，平臺也可能同時關注乘客「手機價格」所透露的信息。

研究結果表明，如果乘客使用的是蘋果手機，那么就更容易被推薦舒適型車輛；如果乘客不是用蘋果手機，那么就要看他的手機價位，手機價位越高則越有可能被舒適型車輛接走。

大數據殺貴？

用戶手機品牌和價位占「被舒適」訂單的比例（微信公眾號「老孫漫話」）

不僅如此，「蘋果稅」還體現在打車優惠上。

數據表明，蘋果手機用戶平均只能獲得2.07元的優惠，顯著低于非蘋果用戶的4.12元（P<0.01）。除絕對金額外，優惠折扣比依然支持上述結論（P<0.05）。

心疼蘋果機主1分鐘。

打車平臺背后不為人知的操作

怎樣才能最快打到車？

這應該是每個早高峰爭分奪秒的你都想知道的。

調研將點擊確認呼叫后司機確認接單的時間定為「響應時長」，司機接單后到乘客最終上車的時長定為「等待時長」。

結果顯示，北上深三城的響應時長峰值均發生在「早高峰階段」。

各城市不同時段響應時長對比（分鐘） ?N=819 圖源：（微信公眾號「老孫漫話」）

早高峰時段響應時長，北京以32.5分鐘高居第一，甩其他4城幾條街。

這32分鐘，耽誤了多少人的全勤獎......

最難的是找司機，一旦有司機接單，等的時間相對就少了很多，等待時長的極值出現在上海晚高峰的13.7分鐘，相比北京的早高峰，這點時間簡直不算什么。

各城市不同時段等待時長對比（分鐘）N=819 （微信公眾號「老孫漫話」）

特區深圳以5.6分鐘的綜合上車時長以及各時段都十分迅捷而領先幾大城市，真是個「說走就走」的城市啊！

各城市綜合上車時長對比（分鐘）N=819 （微信公眾號「老孫漫話」）

那么，平臺打車和街頭揚招出租車兩種方式，哪種能更快上車？

調研結果顯示，除北京外，揚招是各城市打車最快的首選。（團隊在上海調研了美團、首汽、滴滴平臺和揚招4種打車方式）

（微信公眾號「老孫漫話」）

但是平臺給出的時間可以相信嗎？

這是個好問題，因為這份報告確實發現，平臺往往會向乘客呈現比實際更短的等待時間，以此提高乘客等待時的耐心。

5個城市打車預估等待時間全部顯著低于實際等待時間（P<0.05）。

5個城市預估等待、實際等待時間和時間延誤比例（N=646）（微信公眾號「老孫漫話」）

從平臺角度看，以上結論依然成立。

各平臺預估等待、實際等待時間和時間延誤比例（分鐘） N=645 （微信公眾號「老孫漫話」）

在易堵城市和易堵時段，我們會覺得，市場不一致沒什么問題，而這也是平臺給出的常見解釋「交通擁堵」。

然而調查顯示，不管是否在出行高峰時間段，低估等待時間的現象總是普遍存在（P<0.05）。

按理說，平臺掌握了那么多的數據，怎么會全部低估了等候的時間呢？這么巧嗎？

滴滴作為時間延誤比例最大的平臺，在四個不同時段的值均高于平均值，除深夜外，其余三項均呈現顯著差異。

在早高峰的時間延誤比例更是達到47.4%，作為行業龍頭，擁有最豐富的數據和技術團隊，對如此系統性時間延誤打了個大大的問號，對是否涉及「誤導用戶」甚至「用戶欺詐」深表擔憂。

怎樣打車最便宜？

該調查以城市為單位，以完全「相同」的出發地和目的地線路作為基準，對比不同打車軟件中「經濟型」和「傳統揚招」的平均價格差異。

各平臺每公里的打車價格（以乘客實際支付金額計算）的結果顯示，首汽單價最貴，T3單價最便宜。

不同打車軟件每公里價格對比（元/公里）N=819 （微信公眾號「老孫漫話」）

值得注意的是，滴滴快車的價格與揚招出租車金額相同，均為4元/公里。（稍微補充一句，我們的研究沒有考慮滴滴優享和滴滴上的高端選項“禮橙專車”，那兩個選項的價格都比快車要高，自然也就比揚招更高。）

該報告還給出了每個城市打車最優惠的選擇，大家可以一試！

各城市實測打車優惠策略建議（微信公眾號「老孫漫話」）

有了時間游戲，平臺會玩價格游戲嗎？

報告按不同城市來觀察，除重慶外，打車軟件在上海、成都、北京和深圳4個城市中預估價格和實際支付價格之間都存在顯著差異（P<0.05）。

其中上海是打車軟件價格被「低估」最厲害的城市，實付與預估差異的比值為11.8%，深圳相對另類，實付比預估價格還低了6.5%。特區深圳，也太實誠了吧？

各城市打車軟件低估價格水平對比N=417 （微信公眾號「老孫漫話」）

上海整體低估車費的背后，是各平臺價格的嚴重低估，其中，滴滴的實付預估差異比最高，達18.5%，其次是美團，高出了9.7%，首汽排名第三，為7.6%（P<0.05）。

5大城市中，滴滴和首汽都存在明顯的價格低估現象（P<0.01）。

其中滴滴平臺的實付價格比預估價格平均高了6.7%，首汽平均低估10.9%；但T3、美團和高德并沒有檢驗出明顯的差異；曹操平臺的實付價格卻明顯低于預估價格達21.1%，推測可能是平臺大額優惠補貼所致。

最后，整合調研結果，報告給出了乘客的滿意度模型，模型包含打車價格、等待時長、車輛狀況和擁堵程度四個主要因素。分別反映了乘客的經濟成本、時間成本、乘坐感受和心理體驗。

乘客-平臺城市滿意度模型（N=819）（微信公眾號「老孫漫話」）

大數據殺熟難防？但也可以見招拆招

不久前，在一篇名為《我被美團會員割了韭菜》的文章中，一個例子引起了很多消費者的共鳴：

「自己開通會員后，發現常點的一家店鋪，配送費由平時的 2 元變為了 6 元。頗感意外的是，作者用另一部沒有開通會員的手機點了同一家店鋪，同一時間配送費依然是2元。」

不僅國內如此，國外的消費平臺也存在類似問題。

早在2000 年，亞馬遜「差別價格實驗」就是「大數據殺熟」起源。

畢竟，當一家公司能夠獲得像亞馬遜一樣多的數據時，它可以在幾乎不需要額外努力的情況下進行一些有趣的實驗。

當時，亞馬遜根據潛在用戶的畫像，終合購物歷史、上網行為等大數據軌跡，對68種DVD 光盤進行差別定價，不同的人群不一樣的價格。

結果是，老用戶「被坑錢了」。

在線差旅、交通出行、在線票務、視頻網站、網絡購物……

有越來越多的消費者有這樣的感知——怎么越買越貴了？

大數據「殺熟」，已成為諸多網絡平臺企業「難以啟齒」的問題。

但深入思考，這與算法問題密不可分。因為平臺線上交易，其技術基礎是大數據，也就是海量的用戶數據。借用大數據平臺，依據算法形成用戶畫像，「個性定制」式殺你，用戶一般情況下不深究，無法發現被平臺坑了。

那么，我們應該如何對抗「大數據殺熟」呢？

俗話說，解鈴還須系鈴人。

「反用戶畫像」。

新智元總結了網絡上的招式，大家可以見招拆招。

卸載app重裝，在某打車軟件中，經上述操作，車費相比卸載前便宜了5到6元，而這就發生在幾分鐘前。這背后的原理是一種「偽裝術」，卸載重裝后，系統會判別你為新用戶，從而進行優惠對待。

只在有優惠券的情況下下單。當系統判別為你是價格敏感用戶時，平臺會選擇將補貼下發給最容易受補貼誘導而轉化消費的用戶。

當然，還可以多找幾個家人、朋友一起試試看，代下單。

其次，還有一個實用的反手操縱。

切斷大數據的去路——取消定位許可、不連接Wi-Fi（特別是某些公共Wi-Fi）等等。

因為網絡會獲取你的信息，如位置相冊等，然后加以分析，對你進行用戶畫像，進行「精準」廣告推送。

我們也能看出，當我們越來越多地享受數據帶給我們的便利服務時，「暗中標好的價格」也如期而至了。

數據安全，是這個社會永遠都不能避開的話題。

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）