陈动福 （湖北工业大学 土木建筑与环境学院，湖北 武汉 430068）

0 引言

“互联网＋”带来的技术革新和产业升级发展，正深刻影响着我们的社会生活，迅速改变着各行各业经济面貌，在引领创新、驱动产业转型、推动我国经济结构由低端迈向高端发挥着极为重要的作用[1]。在互联网移动互联、大数据、云计算等科技不断发展的推动下，催生了许多新的商业模式，使商业生态发生了变化，也必定使物流行业产生变革[2]。中国传统线下物流大多数存在着多、小、散、弱的问题，人找车难、车找货难也成为了物流行业越来越关注的现状。且我国货车实载率目前不及60%，远低于发达国家80%～95%的水平[3]。“互联网＋”及大数据飞速发展，车货匹配APP产生，加快了车货匹配速率，提升了资源利用率。随着各大APP产生，如何提高车货匹配速率和精准度，提升用户粘性，已成为信息匹配平台极为关注的话题。本文旨在通过“互联网＋”背景下各大车货信息匹配平台现状及问题分析，探究车货匹配平台的精准匹配度和效率的具体提高途径，为平台未来发展提供一定理论依据。

1 “互联网＋”背景下物流新机遇

1.1 “互联网＋”模式解读

“互联网＋”通俗来讲，实质上就是“互联网”＋“传统的各行各业”，是互联网时代下引领各行各业创新驱动发展的一个新商业模式，互联网结合了传统各个行业发展新业态[4]。互联网作为一个时代新生产物，它代表着一种新的经济形态，通过互联网信息技术实现互联网与传统产业结合，优化生产要素，促进产业升级。“互联网＋”技术核心，即是互联网与传统各大行业融合所带来的一个新的发展机遇。

1.2 车货匹配平台的产生背景

2 车货匹配平台目前存在的问题

车货匹配型平台实质目的是降低传统信息不对称性，提高资源利用率。面对“互联网＋”浪潮，信息匹配平台在物流行业逐渐普及，但仍处摸索阶段，技术尚未完全成熟，平台运营存在一定问题仍需探讨。

2.1 平台缺乏核心竞争力

车货匹配平台目前商业模式可复制性太强，盈利模式不清晰，盈利点太低，缺乏核心竞争力[5]。车货匹配平台属轻资产模式，大多数平台为吸纳大量会员选择免费提供信息匹配服务，通过车后市场服务来做盈利，没有市场作支撑，与传统货运并无太大差别，加上大部分平台服务性质类似，导致平台核心竞争力缺失，平台生存存在问题。

2.2 缺乏信任监管体系

车货匹配平台虽有实名认证，但车主和货主相互不信任，在信任监管体系不健全的情况下，信息不真实、容易遇到诈骗，如此一来平台信誉下降，直接导致客户数量减少，客户粘性降低，限制平台长期发展。

2.3 信息系统不完善

信息系统是车货匹配平台的命脉所在，打通物流信息网才能更快更有效地为车主和货主提供匹配服务。然而大部分车货匹配平台缺乏智能化供需匹配体系，一定程度上需要花费人力、时间进行权衡决策。信息化及智能化程度低下导致车货匹配平台发展严重受限制。

3 提高车货精准匹配效率的途径

从信息匹配效率角度来看，如何从众多车货匹配平台中脱颖而出，是平台首要思考的问题。信息匹配看似简单，实则需要不断摸索，要实现有效、精准的匹配，则更难。作为“互联网＋物流”行业的独角兽贵阳市货车帮，在2017年底与南京市运满满进行战略合并之后，更是成为了车货匹配平台的巨头。文章接下来会以货车帮为例，提出几个提高车货精准匹配效率的途径。

3.1 完善信用体系

车货匹配的本质是B2B交易，也就是通过数据信息的交换和传递来开展交易活动的商业模式。在B2B领域，信用体系为核心，车货匹配成功关键在于信用。而货车帮平台的做法就是建立了一套包括会员制度、担保交易和监管体系三方面在内的信用体系。这套完善信用体系的建立不仅规范了货运行业，同时增加了精准匹配效率，让货主无忧选择货车。

3.2 打通信息壁垒

3.2.1 行业痛点。中国传统的运输货车中， 90%以上属于个体户，物流信息孤岛和不对称性问题存在，导致资源浪费问题层出不穷。信息严重不畅通，配货率低是整个物流行业一大痛点，建立庞大信息网，打通公路物流信息壁垒，方可破解“企业找车难，司机找货难”问题。大数据、云计算等技术手段的应用普及，有效实现了整个物流市场信息的互联互通。

3.2.2 打通信息化壁垒的途径。打通信息堡垒，要从货源和车源信息入手。货车帮通过货运APP、PC端，整合了大量车主、货主信息，精准实现了信息匹配。到2017年7月底为止，货车帮诚信注册会员车辆达450万台，诚信注册货主会员达88万。庞大的信息体系使货车帮占据了匹配平台主流市场。

各地降水量年变化不尽相同，茶卡、天峻1961～1967年年降水量增加，到1967年累积距平达到最大值；1968～1985年降水量以减小为主，累积距平曲线呈波动式下降状态，1985年累积距平值达到最小；天峻1986年以后降水量逐年增加，累积距平呈波动状态，而茶卡年降水量自1986年以来先升后降，1993年累积距平达到次大值。共和降水量总体变化呈先降后升，再降最后升的趋势，刚察年降水量经历了“升—降—升—降—升”的过程(图3)。

3.3 积累物流大数据

中国物流目前正处于实体物流向信息化物流转型的重要时机，公路物流相对与国外而言，是一个巨大原生态市场，大数据思维的引进更是给中国公路物流增添了全新机遇。面对信息化时代，如何处理并积累海量数据成为了货车帮等一些平台面临的新问题。

积累客户资源和数据量越大，所涉及范围越广，越容易有效且快速匹配。货运是一个流动性相对较大的行业，平台涉及的城市之间的数据网点越多，货车匹配效率越高，这也会使货车司机及货主优先选择数据量大的平台。

3.4 高效的数据处理

由于车货匹配行业是一个效率网络，规模越大，平台精准数据越多，车货匹配算法更准确，数据优化处理过程之后结果会更准确，从而吸引更多用户。以货车帮为例，通过精准的智能匹配算法、完善的用户画像体系和高效的数据分析平台三大途径，已将货物运输效率提升50倍以上，极大提升了司机的响应速度及匹配效率。

3.4.1 精准的智能匹配算法。算法实质是一种数据处理过程，算法的精准度一个方面取决于平台数据库大小，一方面取决于采用的何种算法，在人工智能领域，智能匹配是采用的最新算法，模式尚未成熟，如果平台能在这个算法领域有更深的造诣，将会大大提高车货匹配速率。

3.4.2 完善的用户画像体系。利用大数据发掘用户潜在需求，进行业务规模预测，把二者充分结合起来，将挖掘出有价值的用户信息运用到业务运营和产品设计中，并通过业务情况进行优化调整。通过对司机、货主、货源、车辆进行准确画像，在信息的匹配过程中，用户能够精准找到各自需求，减少不必要的时间浪费，以此提高匹配效率。

3.4.3 高效的数据分析平台。数据分析的平台化使得数据的处理更加精确和完善，平台也是大数据的产物，通过平台化的分析，更有效地利用数据、处理数据、分析数据，从而达到提高精准匹配度效果。

3.5 壮大车后市场

把握货车司机的需求，壮大车后市场是提高平台精准的匹配效率的一个最直接有效的途径，同时车后市场也是平台盈利点所在。车后服务实现的是一站式服务，解决货车司机除开车以外所有的生产和生活等问题，极大方便货车司机的同时也为平台创造了新的盈利点，有效解决平台最初盈利模式过于单一的问题。

3.5.1 金融服务。金融问题是传统货车司机难以攻克的一道难题，信用问题普遍存在。货车帮除了满足了车货匹配需求，同时也承担了重要信任担保和垫资职能，解决了货车司机的信用难题。货车帮还与相关保险公司合作，司机遇到事故也无需自己垫钱，为司机解决了很多后顾之忧。

3.5.2 ETC服务。ETC服务一定也是“互联网＋物流”未来需大力推崇的商业模式。中国个体经营的大型货车占比85%以上，通过全国服务网点为个体司机发放ETC卡，即可切中货车司机用户痛点。ETC业务是车后服务切入点，基于ETC服务窗口，平台还可进行小额贷款、货车融资、租赁及保险等金融增值服务，是全面打开车后市场的服务通道。

3.5.3 增加车后服务网点。中国公路物流市场居全球之首，庞大的公路运输物流系统如天网般遍布全国各地，信息化时代造就了物流运输的便利。货车司机每到达一个城市，都会涉及到用餐、住宿等问题，平台可以通过增设服务网点，全面落实完善车后服务，让司机能够安心跑货运。

4 车货精准匹配平台未来发展趋势

4.1 货运路径规划

路径规划实为GPS定位和大数据结合的服务，通过实时获得司机路况信息，共享实时路况数据，利用互联网、大数据、云计算等高科技产品，对用户行为、征信数据、GPS数据等大数据进行分析，建立货运交通“天网”系统，实时监控货物运输、规划运输线路以及道路预警，从距离及成本等方面帮助货车司机提供最优方案选择，节约时间资源的同时获得利润最大化。

由于货车涉及限高、限行、限重、运输路径长及路况变化大等问题，同时平台需要打通交管部门数据，所以货车路径规划成为了一个较复杂的过程，在未来发展过程中仍需在不断探索中前进，完善用户需求。

4.2 侧重向车后市场服务发力

由于信息化发展迅猛，货车司机幕后需求增加，提高匹配效率根源，在于解决用户需求。解决了传统货车司机需求，平台司机注册用户量提高，货主和企业的选择多了，平台优势将得以凸显。如今车货匹配平台异军突起，真正关注货车后市场全面需求的少之又少，车后市场实际上也是未来平台发展的一个重大方向。目前车后市场服务及产品主要涉及到ETC、加油、新车、保险等，未来可塑空间很大，比如可以通过平台议价能力，为司机提供优惠，降低司机跑货运成本，进而增强平台与用户之间的粘性。

5 结束语

伴随“互联网+”、大数据、云计算飞速发展，中国已经进入了信息时代，车货信息匹配平台越来越多地出现在了物流市场。为了提升平台核心竞争力，单单做到信息匹配远远不够，如何精准快速有效地做到信息匹配才是王道，从后市场角度去打造服务才能更好地提升货车司机满意度，从而提升平台的精准匹配度。通过货车帮平台的相关案例分析，就如何提高精准匹配的效率做出了相关研讨，给物流行业以及车货匹配平台未来发展方向提供了一定理论参考依据。