摘要 : 代驾服务的达成分为三个主要环节，其一代驾客户发出代驾需求，其二平台接收需求并进行处理，将代驾客户的需求及时分配给距离最近的代驾司机，其三，代驾司机接单，第一时间前往代驾客户所在地点

5月底，包括马云、马化腾、雷军、周鸿袆、郭台铭等在内的科技大佬齐聚贵阳召开了一次高规格的大数据产业峰会，紧接着6月17日，习总在贵州考察调研时强调了大数据发展，再次引爆了“大数据”这一科技热词。以大数据为代表的互联网信息技术正在深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，今天老兵以代驾行业为案例谈谈大数据在具体行业中的应用。

在代驾行业的蛮荒时代，市场上只有传统的代驾公司和行走在法律边缘的“黑代驾”，两者不仅存在收费高、安全保障差等弊端，而且往往只是居于一地难成气候，更重要的是，响应速度难以达到客户满意。在这样的市场背景下，要做成一家上规模、有口碑的代驾平台，要引领代驾市场发展，实际上是需要全面发力的。而这其中，技术的发力显然最为关键，没有技术力量的支撑这种规模的网络代驾平台建设根本无从谈起，e代驾也正是依靠技术实力特别是大数据体系迅速成为代驾行业的霸主。

从2011年正式进入这个市场算起，e代驾已经走过了4年。在这4年中，从无到有，从小到大，从有限的代驾司机到10万的代驾队伍，e代驾已经是占据市场九成份额、覆盖北京、上海、广州、深圳等全国近200个城市，高峰订单超过20万的寡头。那么，e代驾到底是如何从大数据分析入手，在代驾市场拔得头筹的呢？

一般来说，代驾服务的达成分为三个主要环节，其一代驾客户发出代驾需求，其二平台接收需求并进行处理，将代驾客户的需求及时分配给距离最近的代驾司机，其三，代驾司机接单，第一时间前往代驾客户所在地点。这三个环节，任何一个环节做不到位，都会导致响应速度的延迟，进而影响用户体验。长此以往，甚至会影响到代驾平台的生存。然而e代驾目前能做到的是，以远超传统代驾的到达速度, 平均6分钟以内到达，最大限度的降低客户等待时间。那么，e代驾究竟在这个三个环节是怎样做的呢？

在代驾客户需求环节，e代驾利用其过往交易订单的庞大数据进行分析，最终得出最容易产生代驾需求的时段、场所和具体地点。比如，晚上22点至24点，饭店、KTV、酒吧、大排档等地都是用户出现最为频繁的场合，这些场合的用户遇到应酬的几率更好，需要代驾服务的概率也就更高。尽管这些场合不使用大数据分析也能估摸出来，但大数据在其中的价值在于，能对这些场合以及具体的位置、时间段进行动态的数据挖掘和分析，从而为代驾司机提供最新的代驾需求分布参考，为代驾司机的实时调度打下了基础。

在平台接收需求并进行处理的环节，e代驾的大数据分析系统能实时分析出距离代驾客户最近的5名代驾司机供用户选择，并及时将代驾需求第一时间发送到用户指定的代驾司机的手机客户端。值得注意的是，这个过程不是一过性的信息传输，而是实时动态的需求处理和分配的过程。哪些司机响应、响应的速度，以及司机目前所在的具体位置及其到达代驾客户地点的路况等，大数据都会进行相应的计算和分析，从而做到高效、动态的调度和分配。

当代驾司机响应需求后，大数据系统还会实时进行基于LBS的调动，确保代驾司机能以最快的时间、最短的路线抵达代驾客户所在地点。

当然，这三个环节在e代驾峰值高达20万的订单量处理过程中，有着更为复杂的算法和科学的分析。无论是过往大数据的收集、集合和处理，还是对平台大数据的挖掘、分析和计算，无不需要一整套的先进的大数据系统进行支撑。

事实上，e代驾的大数据分析也为构建代驾司机和代驾客户之间的生态创造了条件，一方面，其基于大数据向有需求的客户实时推送最近的5位司机的做法，有利于激励代驾司机做好代驾服务、赢得用户好评，以便在5位司机中能获得被选中的最大几率。另一方面，为了解决代驾司机代驾结束后归程的后顾之忧，e代驾还利用其大数据分析系统分析出最常出现的代驾目的地，并基于大数据针对这些地点合理规划和部署代驾司机班车，供代驾司机归程。这种做法不仅体现了e代驾的人性化管理和对代驾司机的人文关怀，也反映出了e代驾的大数据技术实力。

不仅如此，通过引入大数据分析系统，e代驾全国平均6分钟抵达代驾客户所处位置的做法，也实现了代驾司机的高效流动，进而有效降低代驾司机服务代驾客户的时间成本，以大数据提升用户体验的同时，也有效提高了代驾司机的收入。