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目前，以网约车、快递、外卖等为代表的灵活就业和新就业形态已经成为新经济形势下我国稳就业、保民生的重要行业。由于网约车行业具有高度市场化、从业门槛低、从业人员流动性大等特征，加之互联网平台资本逐利运作，在平台经济快速发展助推下，目前网约车市场容量趋于饱和，行业规模供大于需，网约车师傅工作强度越来越大，派单数量和日均营收确越来越越低，生存环境日益艰难。本文章通过大数据分析和多方调研，分析揭秘网约车派单算法 8 大秘密，希望能够为网约车师傅更加理性入行，合理增加应收，规范市场生态提供有效助力！
（1）GMV最大化
1）逻辑出发点：评估乘客所能忍受的最长等待时间，在乘客最长可忍受等待时间约束下为更多的驾驶员派连环单，以获得更多订单，促成平台企业的GMV（订单成交流水总额）最大化。
2）对驾驶员的影响 ： 一方面可能提升驾驶员接单量和收入流水，另一方面也可能造成驾驶员绕远空驶、等待时间偏长。
（2）商业生态优先
1）逻辑出发点 ： 优先保障平台独资、参股企业及其他合作企业的运营收益，打造自身商业利益生态圈。
2）对驾驶员的影响：驾驶员被区别对待。一方面平台企业自身及生态圈内合作企业中的驾驶员会接到量大质优的订单，获得较好的营收；另一方面，非平台自身及生态圈内合作企业中的驾驶员则一般接到的订单量少、性价比低，营收不高。
（3）平均收入回归
1）逻辑出发 点：网约车平台企业通过大数据算法划定驾驶员平均日均营收水平线，即按照驾驶员日均营收均衡派单原则，将驾驶员日均营收均衡化，将大部分驾驶员日均营收控制在该水平线上下，最大程度保障平台企业运力供给规模。
2）对驾驶员的影响：驾驶员并不能实现多劳多得，反而被算法困住，造成其劳动工作时间和车辆使用成本大大增加，并引发身心健康问题。
（4）高分多得导向
1）逻辑出发点：以服务质量、在线时长、订单取消率、好评率、安全合规等因素制定综合评分体系，向综合评分高的驾驶员实施派单倾斜。
2）对驾驶员的影响：一方面能够较好地引导驾驶员主动提升运营服务品质，合规运营；另一方面也可能造成驾驶员为提升其综合评分而工作时间 过长、劳动强度增大，影响运营安全，同时，也可能产生违规刷分等不良行为。
（5）派单模糊抽成
1）逻辑出发点：利 用平台企业与驾驶员、乘客之间的信息不对称优势，通过模糊派单抽成规则、暗自或变相提升派单抽成比例，来追求平台企业自身商业利益最大化。
2）对驾驶员的影响：抽成比例模糊、抽成比例变化时未及时主动告知驾驶员，在派单过程中存在驾驶员与乘客信息不对称情况（如驾驶员端乘客支付金额与乘客端实际支付金额或优惠前金额不一致，或未主动告知乘客是否有优惠，进而导致驾驶员端实时显示的抽成比例不真实），驾驶员合法正当的劳动收入被违规侵占，影响其劳动和休息时间，直接造成收入水平下降，且知情权也无法得到保障。
（6）低价排序优先
1）逻辑出发点：聚合平台对接入其平台的网约车平台企业按照订单价格由低到高进行排序，价格更低的平台企业更容易获得乘客订单，以低价来提升其对乘客的吸引力。
2）对驾驶员的影响：驾驶员被迫接受更多的低价订单，造成其日均营收水平降低，为增加其收入，劳动强度大大增加，易产生疲劳驾驶、服务质量下降等问题。
（7）服务薄利多销
1）逻辑出发点：网约车平台企业为占据流量、吸引乘客，不断推出各种优惠活动和补贴政策，如“一口价”、“特惠价”等低价手段，一边降低运价增加单量，一边提高抽成倒逼驾驶员选择超负荷营运以维持收入，实现平台企业薄利多销。
2）对驾驶员的影响：驾驶员 无较大的选 择空间，只能被迫接受更多的低价订单，造成其日均营收水平降低。为增加其收入，易造成劳动强度增加以及服务质量下降，产生一系列的安全隐患。如驾驶员可能为了多拉快跑采取不安全的驾驶行为，影响运营安全。
（8）运力供给超配
1）逻辑出发点：平台企业通过同时向合规和不合规驾驶员派单，以保障自身充足的市场运力配置，实现其 GMV 最大化。
2）对驾驶员的影响：平台企业向不合规驾驶员派单，一方面为不合规驾驶员从业提供了生存空间，另一方面双证合规驾驶员存在较高的沉没成本（较高的车辆成本，5年强制退出运营；较高的保险费用，以营运车辆保额缴纳），严重损害了合规驾驶员的营收利益。
