前言：

? ? ? ? 本人負責國內最大的卡車車貨匹配相關業(yè)務開發(fā)影暴，隨著從事物流行業(yè)的時間增加嘿辟，也逐漸形成了對于卡車領域貨物運輸環(huán)節(jié)的一些思考和總結球榆。

? ? ? ? 針對于當下充易，互聯(lián)網(wǎng)的不可逆轉型随抠，對于車貨匹配這種線下業(yè)務場景轉變?yōu)榫€上業(yè)務場景的發(fā)展裁着，做一些淺薄的介紹和梳理，希望看到本文的讀者遇到錯誤的地方幫助指正拱她。

誕生背景：

? ? ? ? 改革開放以來二驰，國內經濟一路向好，原有的鐵路運輸已經不能滿足高頻椭懊，快捷诸蚕，靈活的運輸剛需訴求。從90年代開始氧猬，第一代養(yǎng)車個體戶逐漸形成了龐大的體系規(guī)模背犯。2000年伊始這一看似賺錢的好生意隨著“空車配貨”等廣告的隨處可見，走入了大眾的視野盅抚，也再一次掀起了卡車司機和養(yǎng)大車群體的激增漠魏。

用戶維度：

運輸主力：

1.擁有卡車機構，包括大妄均，中柱锹，小型運輸服務公司，成規(guī)模車隊丰包，個體養(yǎng)車戶禁熏，打工司機等。

供貨主力：

1.一手貨主--針對自有企業(yè)運輸部門負責人或者個體戶老板邑彪，定期或者不定期的采購瞧毙，交付，中間運輸環(huán)節(jié)中必須通過卡車物流進行貨物輸送寄症。例如：大規(guī)模物流和快遞公司宙彪，順豐，菜鳥有巧，三通一達释漆，京東等。

2.中介（黃牛）針對于各個城市物流園區(qū)篮迎，提供貨物信息展示和推薦男图，從小型一手貨主側得到貨物運輸消息示姿，根據(jù)自有的渠道或車隊進行貨物消息的分發(fā)和裝卸貨履約運輸中的搭建橋梁及全運輸過程的監(jiān)督和最終交付。

3.特殊逊笆，安全峻凫，危化品的大型供應企業(yè)--針對能源览露，化工荧琼，警用，軍用等特殊服務性質的提供貨物運輸訴求的大型企業(yè)差牛。例如：中石油命锄，中石化，神華集團偏化，萬華集團等脐恩。

4.個人偶然型貨主--普通人搬家，購買采暖煤炭侦讨，養(yǎng)牲畜采買過冬糧食驶冒，養(yǎng)蜂人提供蜜蜂授粉等。

行業(yè)的細分賽道：

a. 微型面包韵卤，五菱宏光等小件運輸領域當前主要的賽道參與者：貨拉拉骗污，快狗打車（58）等。

b.中型4.2m左右到9.6m以下中短途運輸領域當前的主要賽道參與者：貨拉拉沈条，快狗打車（58）等需忿。當然主流的快遞物流公司，郵政快遞業(yè)務等也屬于這個賽道蜡歹，但面對的貨物更多的來自于自身企業(yè)的業(yè)務產生屋厘。

c.9.6m以上中長途運輸領域當前的主要賽道參與者：滿幫集團（運滿滿/貨車幫），G7月而，跨越物流汗洒，省省回頭車等，當然也包括2019年底賽道的新入場者京驛貨車父款。

? ? ? ? 本文也將結合作者一直服務的9.6m以上卡車運輸服務公司溢谤，對這一領域賽道的業(yè)務探索進行深入的講解。

最早的機遇從哪里來铛漓？

? ? ? ? 移動互聯(lián)網(wǎng)時代伊始溯香，外賣行業(yè)鲫构，支付行業(yè)浓恶，共享經濟如火如荼，全民級別的應用層出不窮结笨。面對傳統(tǒng)企業(yè)跨越式的將線下場景與線上場景結合的過程中包晰，卡車運輸這種依賴物流園湿镀，依賴司機依托特定人群找活的場景出現(xiàn)了亟待變革的“機遇”。

? ? ? ? 依據(jù)當時卡車司機的說法：“發(fā)車前一天早起5點就要跑到物流園伐憾，看看哪里有貨要運勉痴，起得來能挑活，起的晚一點還能找到活树肃，起的很晚那就只能等第二天了”蒸矛。

? ? ? ? 依托于這樣的背景，以及普遍理解的“機遇”概念胸嘴，卡車物流行業(yè)15年左右涌現(xiàn)了超過200家互聯(lián)網(wǎng)模型企業(yè)雏掠，進入到了最早期的車貨匹配賽道---將物流園的信息轉發(fā)到各自的app端。

沉淀與亂戰(zhàn)階段

? ? ? ? 前文提到了“機遇”劣像，在那個流量為王的時代乡话，收割線下業(yè)務獲取海量用戶成為了核心目標，每家公司都不遺余力的施展這各式各樣的方法吸引卡車司機用戶下載并注冊app耳奕，比如送水绑青，送充電寶等。但是商業(yè)模型的不匹配造成了這個看似紅海的大盤子屋群，危機四伏闸婴。例如，盈利點難以找到芍躏，切換到即時線上成交難度大等掠拳，造成了群龍混戰(zhàn)，虧損賠錢教育市場賺吆喝的慘淡局面纸肉。

? ? ? ? 基于這個點溺欧，本人理解為，最輕盈的實現(xiàn)收入規(guī)陌胤荆化的方式和模型姐刁，例如 滴滴，美團烦味，支付寶聂使，微信支付等，他們符合：高頻谬俄，低價柏靶，成交周期短這三個最關鍵的因素。換言之溃论，長途物流運輸過程中屎蜓，平均一天一趟的結算和成交周期，每一單運輸均價500-6000元不等钥勋，造成了這一個場景管控炬转，制約辆苔，交易支付的困難和問題重重《笈可以說類似的模式就即將長期處于烏云密布的摸索階段驻啤。

如何走出烏云密布的摸索階段？

嘗試荐吵！

? ? ? ? 1.參考美國卡車物流行業(yè)骑冗，有一整套的運輸管理規(guī)范，卡車工會甚至在1960年代卡車工會主席的地位和權利能夠和大的州政府州長對標先煎。由于其擁有成熟的保險沐旨，安全，監(jiān)管體系那么在可信度驅使下榨婆，即便相對高昂的運輸費用在貨主可以承受的范圍內也會形成正向循環(huán)進而促進了全美卡車物流行業(yè)的發(fā)展磁携。

? ? ? ? 2.參考國內大型車隊模式，穩(wěn)定的上下游運輸安排良风，定期的維護谊迄、保養(yǎng)，交付和運輸過程接近閉環(huán)可以通過效率實現(xiàn)近乎可以忽略的運費波動影響烟央。

? ? ? ? 那么僅根據(jù)以上的兩個成熟樣板统诺，可以得知，在卡車物流環(huán)節(jié)中疑俭，安全粮呢、高效是最核心的競爭力。誠然钞艇，對于個體戶啄寡，中介，散貨主來說哩照，這些目標過于遙不可及了挺物。他們的核心關注點還是：司機希望多賺點錢，散戶希望少花點錢飘弧，中介希望貨都由我來促成识藤。像極了早期在家門口初一或者十五趕集的場景。

技術模型適時的出現(xiàn)

? ? ? ? 由于篇幅有限次伶，在背景和演變發(fā)展史上痴昧，本文只列舉少量案例作為參考也不會作為本文的核心重點。接下來我將針對所面對的問題冠王，解決的思路提供一些介紹赶撰，側重點還是技術角度為主。

用戶信用體系管理，高效精準匹配扣囊，業(yè)務閉環(huán)模型是探索過程中創(chuàng)建的三個最核心的點。

用戶信用體系管理：

? ? ? ? ?熟知大數(shù)據(jù)算法的人绒疗，通常會覺得算法所擁有的強大歸類和識別能力侵歇。但是隨著算法越來越普及也出現(xiàn)了“算法牢籠”這樣的名詞。數(shù)據(jù)可以從廣度上解決平均值問題吓蘑，但是無法協(xié)調好背后的人惕虑，人的尊嚴，例如卡車司機用戶背后的一個個家庭磨镶，辛酸溃蔫，疲憊等。我們的出發(fā)點依然是服務于用戶琳猫，但是前期難免也會陷入一網(wǎng)打盡的誤區(qū)伟叛。用戶的信用體系，現(xiàn)在來看是一個極其龐大的概念脐嫂，人是復雜多變的统刮，積累的數(shù)據(jù)也會隨著時間的發(fā)展呈現(xiàn)不同的表征。

? ? ? ? 首先账千，核心思路侥蒙，去除臟、亂匀奏、差服務態(tài)度的卡車司機用戶鞭衩，依據(jù)評價模型，貨主反饋模型娃善，客戶投訴反饋方式剝離出有存在巨大缺陷的用戶论衍，并增加了使用限制，強制不可用聚磺，申訴恢復等模型管控機制饲齐。

? ? ? ? 其次，對于中介以合作為主咧最，但是惡意謾罵捂人，侮辱，扣押運輸費用等惡劣操作矢沿，依然是限制使用滥搭，強制不可用等管控機制。尤其對于欺騙捣鲸，威脅瑟匆，恐嚇司機的用戶配置了強大的過濾和識別功能。

? ? ? ? 第三栽惶，隨著模型的結果逐漸趨于正向愁溜，嘗試更多的以鼓勵的方式促進雙向的成交疾嗅。形成值得彼此信任的第三方信用機制平臺。由于獎勵機制的完善冕象，那么也就推動著整體服務的正反饋完善代承。

高效精準匹配

? ? ? ? 精準化，這個詞已經在各個場合探討過無數(shù)次渐扮。從業(yè)務模型角度论悴，也逐漸形成了自主搜索引擎，推薦搜索引擎兩大方向墓律。結合業(yè)務模型膀估，我們發(fā)現(xiàn)，在龐大的用戶群體面前既要滿足平均訴求又要變通單體的個性化訴求耻讽，只能夠將自主搜索和推薦搜索兩個方式結合才能滿足察纯。

? ? ? ? 例如：蔬菜，水果等物資针肥，偏向于快速捐寥，穩(wěn)定即時的將貨物運到目的地。廢土祖驱，廢紙等物資握恳，偏向于低價，偶然性的將貨物運輸?shù)侥康牡亍?/p>

? ? ? ? 老司機40-50周歲用戶通常會圍繞著自己熟悉的目的地和出發(fā)地形成一套已有的經驗模式捺僻，他們更偏向于穩(wěn)定的供給運輸和安全走過的運輸路線乡洼。新購車司機30周歲左右用戶通常會更高頻的保證運輸?shù)臐M負荷。進而也逐漸隨著發(fā)展衍生出了兩大重要分類：零擔和整車模型匕坯。

卡車的屬性

? ? ? ? 簡單的可以歸類為：平板束昵，廂式，高欄葛峻，冷藏锹雏，保暖，拖掛术奖，高低板礁遵，危險化學品，罐車等采记。每種卡車類型都對應了多種可以負載的貨物類型佣耐，每種貨物類型隨著季節(jié)變換對應了不同的卡車類型。通常這是一個專業(yè)的領域知識唧龄，中介擔當更多的責任往往是識別這些變種的對應匹配關系兼砖。因此基于大數(shù)據(jù)的車型-貨物-季節(jié)-地點的高度復雜模型的建立至關重要。依據(jù)已有的運輸物流成交歷史數(shù)據(jù)，依托海量的運輸關系讽挟，形成了接近完整的模型映射懒叛，剝離了特定用戶的無效信息出現(xiàn)。

線路的屬性

? ? ? ? 即起始地和目的地的邏輯關系耽梅。衍生出了長跑路線模型薛窥，局部和全國范圍內的運力平衡模型。模型建立之后嘗試性的進行了區(qū)域的運力調撥和調度嘗試褐墅。這個過程中拆檬，識別出了核心的影響因素：天氣洪己，季節(jié)妥凳，節(jié)假日，離家遠近等重要的影響因素答捕。這些影響因素深度的應用于我們的推薦搜索模型之中形成了促進運輸成交的關鍵參考指標逝钥。線路屬性的可自主搜索能力，也是用戶最關心的屬性拱镐，大多的用戶擁有常跑的上下游伙伴或朋友圈艘款，但是他們也更不希望返程過程的空跑，即浪費了時間有浪費了燃料消耗沃琅。也由于這樣的一個場景哗咆，出現(xiàn)了返程司機壓低運輸費用的情況，從經濟學角度這屬于劣幣驅逐良幣的表現(xiàn)益眉，實際的運行效果上? 看晌柬，造成了一定程度的惡性競爭。

時間的屬性

? ? ? ? 一些即時消費性的貨物如水果等郭脂，基本都是產地即將成熟時立即裝車運輸?shù)侥康牡啬甑猓笾Φ葮O易損耗的貨物時效性更是精確到了2-3天。一些工廠訂單類的貨物展鸡，預約的屬性則更強屿衅，核心的參考還是履約的效率和按約完成運輸和裝卸。

? ? ? ? 提供準確莹弊，公平涤久，按需分類的匹配機制也就成為了整個車貨匹配場景最核心的能力。

業(yè)務閉環(huán)

? ? ? ? 可以理解為忍弛，物流行業(yè)生態(tài)鏈的完整和統(tǒng)一推動拴竹。ETC模型，支付模型剧罩，保險模型栓拜，搶救模型，維修模型，物流園模型幕与，導航模型挑势，二手車售賣模型，新車采購模型啦鸣，加油模型潮饱，金融衍生品模型，安全監(jiān)控模型等都是和任意一次單獨的運輸過程息息相關的诫给。不僅僅是人們口中的一條龍服務香拉，更意味著每一個模型背后，對于司機中狂，貨主凫碌，中介利益關系，遵守法律法規(guī)胃榕，道德底線的保護與約束盛险。

后記：車貨匹配--有機的推動社會的變革與發(fā)展，見證經濟的晴雨勋又，技術不是萬能的苦掘，是需要依賴整個物流行業(yè)的發(fā)展而緩慢推進和演變。