反观滴滴出行在线上化、信息化、数字化、智慧化上就做得比较好 。
例如 ， 滴滴出行利用数字化技术对各业务协同、流程、场景构建了一个全感知、全链接 ， 全智能的数字化管理方案 。通过数据分析 ， 预测预警 ， 辅助决策 ， 助力人力资源转型 ， 加速业务发展 。
滴滴出行数字化特点主要是移动化、平台化、智能化、大数据 ， 目的是提高整体用户体验、全面提升组织效能 。接下来 ， 我们可以看下滴滴派单规则是怎么样的？
1、批量比配 ， 站在全局视角 ， 尽量去满足尽可能多的出?需求 ， 保证乘客的每?个叫车需求都可以更快更确定的被满足 ， 并同时尽力去提升每?个司机的接单效率 ， 让总的接驾距离和时间最短；
2、基于供需预测分单 ， 利用大数据预测 ， 预测出未来?个区域更有可能有更多的订单/司机 ， 那么匹配的时候就让这个区域的司机/订单更多去等待匹配这同?个区域的订单/司机；
3、连环派单 ， 将订单指派给 即将结束服务 的司机 ， 条件为如果司机的终点与订单位置很相近 。司机在结束上?单服务后 ， 会?刻进?新订单的接单过程中 ， 有效地压缩了订单的应答时间、以及司机的接单距离；
4、安全派单 ， 在?些深夜订单中 ， 如果打车?是?性 ， 订单系统会更多考虑安全因素 。根据司机、乘客订单的实际情况 ， 从200多个角度计算司乘双?是否适合?起出? 。乘客角度包含：性别、出行习惯、订单时间、订单距离、起止位置等信息 。司机?度包括：性别、驾驶习惯、历史订单信息、投诉记录、驾驶车型、车龄、车载设备等相关信息；
5、其他规则 ， 相同距离情况下 ， 会派给合规、投诉少、评分更好的司机 。
滴滴出行通过这套数字化管理方案让外部服务简单透明化 ， 内部奖罚有迹可循 ， 基于业务产生数据 ， 数据驱动业务 ， 不断迭代 ， 使企业、员工都能良性循环发展 。

文章插图

而“货拉拉平台的司机审查标准低和它快速的发展并没有冲突 ， 从他的经营指标也不难发现 ， 货拉拉在关注人效 ， 也采取了一些动作 ， 遗憾的是 ， 结果不尽如人意 。问题出在哪里？首先 ， 人效管理的方法论从来不是点状分布 ， 而是是一个系统；其次 ， 粗放式管理在作祟 ， 这是过去中国经济发展重速度、轻质量的“后遗症” 。
不管是企业还是个人都会对过去的路劲产生依赖 ， 因此粗放式管理自然会有较大的惯性 ， 导致企业很难在一朝一夕之间改变 。即使有好的指导思想 ， 在实际执行过程中也容易大打折扣 。归根结底 ， 可能是企业对人效管理没有更加深度的认知 。我常在想 ， 认知与现实之间只怕也是“隔了一层可悲的厚障壁了” 。
以上为深度调研后提出的观点 ， 如果对你有帮助 ， 请点赞、转发 ， 多谢支持！
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关于我：
格老师专注企业数字化转型十余年 ， 擅长从企业经营角度提供解决方案 ， 将企业人、财、物、事以数据信息方式呈现 ， 实现过程把控、成本控制、人效提高 ， 实现更大盈利 。

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