物流交易平台正向真技术型公司进发

交易平台公司常会做“大数据精准匹配”的设想，但如你所知，大部分平台还没熬到那一步便因各种原因夭折了。而在服务相对非标、重信任度的物流行业，交易平台的匹配撮合靠的往往是模式创新而非技术创新。比如，它们会想到借助经纪人、在线招投标的力量来解决平台无法承担的事情。

 

在这一阶段，模式和运营是物流平台冷启动的核心。而一些发展了两年以上的物流平台已经有了较为稳定的交易额，正着力于将真正的技术落地、优化效率。

 

云鸟和福佑卡车是两个典型的例子，这两家公司虽然分别处于城配和干线整车两个不同领域，但有一点相同的特征——介入资金流，也就是需要开票、垫资，因此其对交易服务本身掌控更深，也容易在匹配上直接做文章。

 

云鸟所在的城配领域，普遍有订单波动的波峰波谷、配送线路不断变更的现象，因此缺车、运力过剩的情况会同时出现。云鸟的出现第一步解决的是如何更灵活地找到车的问题，在完成的获客和运力池建设之后，其摆在面前的重点只有两个——赚钱和用技术手段提升效率。

 

在提升效率方面，云鸟已经优于传统模式——打电话-找车-招司机、平均80-100次电话才能找到合适的运力。

 

其在2016年11月上线了“鸟眼”系统，从对仓/分拨中心到城市内零售终端路径中的运力管理出发，鸟眼的核心功能就是：对仓开放的订单数据接口、任务智能推荐、配送优化、智能调度和排线系统。货主用鸟眼创建和发布配送任务（填写标书），并同步推送给数万名司机，司机报价之后做出选择。

 

不过，平均每个任务会吸引16个报价、花4小时挑选；同时，司机需要花半小时进行挑选、2小时进行等待；对于平均每月发布30次任务的货主，和平均每天会看11个任务的司机而言，这仍是较大的时间浪费。而即使成交，也不一定是最合适的匹配，云鸟CTO秦适称，服务合作解约的30%和匹配质量不高有关。

 

因此，其于近日开发了“百灵引擎”功能，核心是可以做到自动定价、自动分配，从而由系统直接为货主报价、按照该报价自动推送给最适合的司机（也可以选择直接派单），减少匹配过程的时间。

 

具体而言，就是基于客户的配送要求，如货物类型、货物重量体积、配送区域、限行情况、配送时效要求等，结合历史配送数据，并自动计算符合客户要求的司机条件,推荐最合适的司机（根据行业经验、配送经验、年龄、服务满意度、配送异常率、家庭住址等数据做画像）。

 

当然，由于刚刚上线，很难评价该功能的准确性（事实上，由于市场行情的波动和服务非标化，也不存在完全的准确），也只有一小部分司机签订指派合约。

 

此外，秦适称，百灵引擎仍是基于决策规则为主、大数据为辅的技术，尚未具备学习能力。不过其正在积累更多的数据，目前的进度是：累计服务1万+客户，报价司机20万+，上岗司机10万；成功匹配上百万次、千万次司机报价；日配送1万次、10万+票、120万公里。

 

同样靠自动报价系统缩短交易匹配时间的还有福佑卡车。

福佑卡车是整车经纪平台模式，核心是利用经纪人的熟人关系、路线经验（体现在报价的及时波动上）、服务意识、风险承担能力来调动运力。不过其时有发现，平台上货主发出的询价有不少都是试探而非真实订单，造成了经纪人报价后等待时间长、容易被放鸽子的问题，反过来，部分经纪人也因此刻意提高报价，造成双方体验都不够好。

 

相较城配服务，干线整车服务更加标准化，福佑卡车基于过去2年积累的数据（包括天气、时间、车型、地点、历史成交价方差、转化率、货主画像、各个线路历史交易等）+机器学习算法，研发了自动报价系统——货主发布询价后直接呈现系统报价，确认下单、资金记入平台应收账款后，平台再找经纪人报价，这样就避免了上述问题。

 

尽管这样会使平台承担报价不准带来的亏损风险，创始人单丹丹仍认准这一趋势，“很多订单由人工参与后都能完成的更快，但这样会形成路径依赖，然后渐渐增加人力，这样就变成传统企业了”，她说，“我们借鉴了C.H.Robinson的导航球模式，但基于移动互联网和机器学习算法，更先进。”

 

通过不断地调试，单丹丹称目前可以保证30%的询价-成交转化率。同时，其也将报价模式改成了集合竞价（一定时间后统一露出报价），以防止腐败交易。平台方的利润率也比之前高了一些。

 

以上两个案例尽管仍在早期尝试阶段，但显然，需要打100个电话才能做一次运输的时代要过去了。

 

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