资本是出行行业最重要的筹码之一，以至于滴滴和快的补贴战到酣时“临睡前得看看账户还剩多少钱”。
现在战场上剩下了滴滴快的和Uber，他们的融资战还在继续。Uber刚宣布在中国要融资10亿美元，滴滴总裁柳青就宣布破纪录地完成了20亿美元的新一轮融资。
但滴滴不会再复制另外一场只拼补贴的“快滴战争”，滴滴和Uber已经跨越到一个新阶段，那是一场科技战—— 滴滴想用大数据在中国和Uber拼一拼。
滴滴这样做，有其无奈之处，规模已经成为滴滴开展补贴战的掣肘。Uber CEO特拉维斯•卡兰尼克曾经在给投资者的邮件中宣布，Uber在中国每天产生100万订单，但这个数字被普遍质疑，业界认为订单大概只有三分之二左右。而滴滴快的CEO程维披露的信息中，滴滴快的的每日专车订单数已从100万增长至300万，出租车出行次数达到300万次，包括顺风车等多个条线业务在内，平台日总订单量最高峰值接近1000万。 即使笼统上打个折扣，如果是同等补贴额度，Uber补贴10块，滴滴补贴10块。Uber投入市场10亿，滴滴快的就要投入近100亿。
更重要的，在业务线齐备，出行平台概念基本填充完备之后，滴滴快的的重点要开始考虑商业化了。 滴滴和快的尚未合并之前，双方都曾有过商业化的试水。滴滴主要是通过推送广告向合作商家导流，而快的则主要是电商服务。在这种传统的商业化方式之外，作为一款高频次应用，合并之后的滴滴快的显然更希望通过大数据实现更广阔的O2O商业想象空间;其次，作为虚拟的车辆调度平台，汽车保险、整车销售、融资租赁等车辆服务，都可以基于这个平台展开。 滴滴此举事实打通了“出行+车辆”两条纵深产业链。
列数一下当下中国互联网公司，除了bat之外，京东、小米、58赶集、滴滴快的、唯品会这一批互联网新贵中，滴滴快的是成立时间最短但战略推进最迅速的公司。2012年成立，2013、2014年拓展市场、消灭对手;2015年顺利完成合并、扩张业务线完善平台、试水商业化。整个过程推进速度、面对客观形势的理性、对节奏的把握，即使相比移动互联网行业同样优秀的独角兽公司，也是相当亮眼。
日前，凤凰科技独家专访了滴滴大数据负责人朱磊，聊一聊滴滴的大数据和市场竞争。
滴滴大数据主要针对哪些方面在加强?
主要是自建导航、自采地图以及动态调价，和供需调节。方向上行业内在做的差不多，但滴滴在中国的优势会更明显，因为其实里面最重要的是地图数据。
举个例子，比如现实中立交桥情况下，或者有河的情况，单行道的情况。不知道是桥上还是桥下，有个空间差，司机定位找不到确切位置，司机得不停绕路，乘客要等更长时间，这对于用户体验伤害很大。而且中国的城市总是在不断建设中，所以地图的准确性难度是远高于国外的。
这种情况下如何建立更好的导航路线?我们会在后台记录车辆订单的起点和终点，以及行驶路线，然后通过算法，计算在什么时间走那条路要花的平均时间，然后根据这个推荐给司机，但是这必须是大量的积累之后，才能做。但如果你只拥有10%的用户，这个事情做起来就有天然不足。
地图对于动态调价等其他方面的意义?
动态调价要考虑的因素包括道路拥堵情况，司机单量，商圈人群消费状况。一般遇到拥堵等情况司机会认为进去接单堵车不合算，最后赚不到钱。动态调价的意义就希望司机在需求旺盛时，赚更多钱，而这笔钱对乘客而言是可接受的服务价格。
一般做法就是划定一些热点区，更精准做价格调整。但如果像Uber的区块划分太大，对北京这种城市完全失去意义了。北京要精确到单点，到小商圈，后台很多事情就是在跟着商圈做调整，中午2点的时间段和下午4点到7点间在西单那个商圈打车，价格体系完全不同，可能是两倍三倍或更多。事实上，热点区越精准价格调节才越有效。
事实上，因为有大规模的用户数据积累，以及滴滴和腾讯地图、高德地图的合作，最终地图会成为滴滴的重要壁垒。
Uber还在大规模的补贴，面对这种情况，去看滴滴推出的滴米系统作用如何?
滴滴在2014年推出了滴米的虚拟积分，代替现金补贴来实现对司机的调度。但现实是运用任何一个算法体系，都抵挡不住一个因素——补贴。你给司机滴米或者任何鼓励，都不如补贴5块钱司机更乐意，价格的调节杠杆远高过滴米体系，所以如果一方坚决使用价格战，一定会对扩大规模是有直接帮助的。
滴米这样的调控体系，和金融市场意义，如果是常态运作，是非常好的调节工具。但是市场如果存在恶性竞争，就会失去杠杆调节作用。
滴滴现在目标的是希望能通过五分之一的成本来对抗市场竞争。目前是滴米和补贴同步运行，对滴滴来说更重要的是通过运用大数据，提供更优化的方案组合，最终达到降低司机空驶率的目的，让他通过其他方式得到更多收入。
滴滴商业化的尝试会是怎样的?
滴滴目前在小范围内正在做商业化试验，希望在年底正式推行。
滴滴对于顾客的信息、包括行车的轨迹都是有记录的。这样基本上包括家庭住址，工作地址，日常活动区域，消费能力，以及通过和阿里、腾讯的合作数据打通，大概能够能够获取顾客相关的信用情况，基本上能够清晰为用户画像。在此基础上，基于此以及用户的出行地点，能够对用户进行商业信息比如吃喝玩乐以及打折信息推荐。通过算法，我们希望推送信息对用户来说不是打扰而是更便利。
大家之前都认为地图是入口，但是地图不是，只是信息工具。与地图相比较而言，打车出行显然是离用户的需求更直接和准确。
