2月2日,大眾交通(600611)在投資者互動平臺表示,公司與即將上線的強國交通App目前未有合作。后者正是日前自稱“國家隊”的出行平臺,其一經(jīng)曝光便遭到官方辟謠,曾一度引發(fā)巨量關(guān)注。
強國交通APP最終被證實為“碰瓷”交通運輸部和“學習強國”平臺,這似乎從側(cè)面印證了網(wǎng)約車行業(yè)下半場競爭的激烈態(tài)勢,更凸顯出玩家在合規(guī)中求生的趨勢。
經(jīng)歷了前期燒錢補貼、無證駕駛的無序階段,新老玩家依舊躍躍欲試,試圖在網(wǎng)約車下半場賽道分得一杯羹。前有華為、騰訊、抖音等巨頭殺入網(wǎng)約車聚合市場,后有T3出行、如祺出行等純自營出行平臺在自動駕駛領(lǐng)域嶄露頭角。
網(wǎng)約車管理措施不斷優(yōu)化,一面緊抓合規(guī)率,并多次強調(diào)聚合平臺應負之責,一面通過陽光抽成、下調(diào)罰款數(shù)額等舉措保障司機權(quán)益?梢灶A見的是,進入存量時代后,網(wǎng)約車玩家需在合規(guī)中探索更多增量價值。如今,告別寡頭時代的網(wǎng)約車市場,在2023年即將迎來新的發(fā)展格局。
聚合平臺引巨頭入場,行業(yè)合規(guī)化發(fā)展成趨勢
據(jù)報道,“強國交通”雖并非國家級出行平臺,不過其秉承數(shù)字惠民和安全可控的原則,將陸續(xù)上線多項功能。其中,將率先為“學習強國”學習平臺注冊用戶提供約車服務。除了提供“助老約車”特色服務,“強國交通”還將為重點央企、國企等企事業(yè)單位職工提供定制化出行服務,最大程度保護用戶數(shù)據(jù)安全與個人隱私。
“強國交通”的來臨,或多或少讓此前已闖入聚合平臺的互聯(lián)網(wǎng)大廠嗅到危機,并更加重視平臺的規(guī)范問題。
據(jù)悉,微信在2022年便悄然上線了自己的打車服務,目前已接入首汽約車、曹操出行、滴滴、美團打車等多個平臺。幾乎同時,華為于會員中心應用眾測上線了“Petal出行”,目前已接入神州專車、曹操出行、首汽約車和陽光出行等平臺,并在全國范圍內(nèi)提供出行服務。
去年12月,有消息稱抖音于近日開放出行小程序入駐。不過,對此,抖音開放平臺相關(guān)負責人向媒體表示,出行行業(yè)2019年已開放。出行行業(yè)一直是開放的,數(shù)年內(nèi)持續(xù)有開發(fā)者入駐,最近T3出行也開設了抖音小程序。抖音自己沒有做打車平臺的計劃。
盡管如此,大廠固有的話題度讓其每一次與出行相關(guān)的舉措都備受關(guān)注。大廠進軍聚合平臺能夠發(fā)揮流量優(yōu)勢,為眾多網(wǎng)約車平臺提供流量入口,同時對自有流量重新整合分配。
江西新能源科技職業(yè)學院新能源汽車技術(shù)研究院院長張翔向藍鯨財經(jīng)記者表示,目前,很多網(wǎng)約車公司在推聚合平臺,主要在于聚合平臺有流量,其次是存在一定折扣,價格比較便宜。網(wǎng)約車新公司進入行業(yè)需要用優(yōu)惠的方式來吸引用戶,以增加訂單量。
網(wǎng)經(jīng)社電子商務研究中心生活服務電商分析師陳禮騰則表示,網(wǎng)約車競爭的下半場,增量不在,存量難開。據(jù)交通運輸部數(shù)據(jù),我國網(wǎng)約車市場日均需求量約在2000萬單左右。在此背景下,流量缺乏的網(wǎng)約車公司為了加快增長,選擇入駐聚合平臺接單。盡管這有助于訂單量的提升,但存在用戶轉(zhuǎn)化的問題,若不能實現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化只能成為聚合平臺的運力服務商,給他人“打工”。
值得注意的是,匯集了中小網(wǎng)約車運營商的聚合平臺也容易成為非法營運的“溫床”,因此對聚合平臺的合規(guī)規(guī)范亦成為今后發(fā)展的主旋律。
2022年12月1日,全國首個明確網(wǎng)約車聚合平臺監(jiān)管方式的地方性法規(guī)——《濟南市客運出租汽車管理條例》正式施行,此舉對規(guī)范聚合平臺具有標志性意義。
聚合平臺發(fā)展過程中面臨的問題正在監(jiān)管下加以規(guī)范,信息聚合平臺與接入的網(wǎng)約車平臺公司之間權(quán)利義務關(guān)系如何確定等關(guān)鍵問題也在逐步明確,對于如祺出行、曹操出行、T3出行等第二梯隊的玩家來說需要足夠資源支撐業(yè)務發(fā)展。
自動駕駛提供想象空間,第二梯隊玩家力求新故事
據(jù)交通運輸部,截至2022年12月31日,全國共有298家網(wǎng)約車平臺公司取得網(wǎng)約車平臺經(jīng)營許可;各地共發(fā)放網(wǎng)約車駕駛員證509.0萬本、車輛運輸證211.8萬本;網(wǎng)約車監(jiān)管信息交互系統(tǒng)12月份共收到訂單信息5.04億單。
與2021年同期相比,2022年全國累計增加40家網(wǎng)約車平臺公司取得網(wǎng)約車平臺經(jīng)營許可;各地共發(fā)放網(wǎng)約車駕駛員證累計增加114.2萬本、車輛運輸證累計增加56萬本。全國網(wǎng)約車監(jiān)管信息交互平臺收到訂單信息則同比減少1.7723億單。
受限于城市交通和疫情等綜合因素影響,網(wǎng)約車市場增量并不明顯,在存量時代如何于泥沙之上踏出新路是企業(yè)需要思考的問題。對于自動駕駛來說,2023年無疑是商業(yè)化落地的加速之年,第二梯隊玩家早已摩拳擦掌準備開啟新故事。
例如,2022年5月18日,輕舟智航與T3出行、地平線和火山引擎等合作,啟動Robotaxi公開運營等項目;8月,小馬智行與曹操出行達成合作,推動Robotaxi在城市出行場景的規(guī);涞貞茫11月9日,如祺出行則發(fā)布全國首個開放式Robotaxi運營監(jiān)管平臺。
張翔表示,網(wǎng)約車擁有大規(guī)模流量,自動駕駛技術(shù)一旦商業(yè)化以后,在網(wǎng)約車平臺上可以減少成本,尤其不需要司機,降低人力成本。自動駕駛商業(yè)價值非常高,未來前景可期,對于網(wǎng)約車行業(yè)會產(chǎn)生劃時代的改變。
艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,2022年無人駕駛汽車市場規(guī)模將達100.4億元,預計2025年前后將迎來規(guī)模性產(chǎn)業(yè)化契機。
不過,盡管理論上Robotaxi的成本與效率會優(yōu)于傳統(tǒng)網(wǎng)約車,但Robotaxi面臨著技術(shù)難題和安全問題兩大瓶頸。陳禮騰認為,在技術(shù)方面,目前企業(yè)依舊更多地聚焦于系統(tǒng)算法能力和硬件水平的提升;在安全方面,道路交通復雜,有著道路、信號燈、車輛、行人等諸多影響因素,這也導致目前Robotaxi落地運營都是區(qū)域性的,距離無人駕駛技術(shù)的規(guī);\營尚遠。
隨著疫情影響逐漸減小,用戶出行恢復正常,網(wǎng)約車公司將進入獲客機會期,自動駕駛尚未大規(guī)模落地之前,細化監(jiān)管仍是關(guān)鍵詞。
司機曾因待遇問題罷工抗議,權(quán)益問題成監(jiān)管調(diào)整方向
艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,在2022年中國網(wǎng)約車消費者認為網(wǎng)約車存在的安全隱患中,61.1%消費者認為網(wǎng)約車存在司機準入門檻較低,60.8%消費者認為網(wǎng)約車存在相關(guān)制度不完善,40.1%消費者認為網(wǎng)約車存在司機信息與平臺信息不一致。
2023年年初,各地方對網(wǎng)約車規(guī)范的步伐再次加速,例如山西省市場監(jiān)管局發(fā)布規(guī)范網(wǎng)約車平臺公司市場價格行為提醒告誡書,進一步規(guī)范網(wǎng)約車平臺公司價格行為,要求各網(wǎng)約車(聚合)平臺公司要嚴格執(zhí)行明碼標價規(guī)定,并向消費者提供清晰規(guī)范透明的賬單信息;江蘇省宿遷市則于3月1日起施行新的網(wǎng)約出租汽車經(jīng)營服務管理辦法。
司機群體的權(quán)益保障成為司乘矛盾激化的原因之一,抽成比例較高、勞動時間與待遇不匹配等問題此前已屢次引發(fā)司機不滿。
例如,上百名T3司機曾聚集在蘇州市虎丘區(qū)玉山路服務點,罷工抗議平臺在疫情期間沒有出臺任何措施減免司機租金。據(jù)媒體報道不完全統(tǒng)計,成立三年多以來,T3出行經(jīng)歷過十余次罷工事件。
去年底,交通運輸部、工業(yè)和信息化部、公安部、商務部等公布了《關(guān)于修改〈網(wǎng)絡預約出租汽車經(jīng)營服務管理暫行辦法〉的決定》,下調(diào)對未取得網(wǎng)絡預約出租汽車運輸證、網(wǎng)絡預約出租汽車駕駛員證擅自從事或者變相從事網(wǎng)約車經(jīng)營活動等行為的罰款數(shù)額。
這不僅對網(wǎng)約車駕駛員的處罰力度大大降低,一定程度上減輕駕駛員方的承受負擔,還有利于增強平臺端對人車審核的責任感。
陳禮騰認為,細化監(jiān)管將成為接下來的主旋律,而對于監(jiān)管部門來說,如何兼顧由于行業(yè)快速發(fā)展所帶來的歷史遺留問題以及如今多樣化的市場環(huán)境,打造合理的監(jiān)管形式,是行業(yè)給監(jiān)管部門帶來的挑戰(zhàn)。
對于中小網(wǎng)約車平臺來說,張翔指出,網(wǎng)約車企業(yè)競爭的關(guān)鍵因素還是管理和服務水平,要對司機、車輛進行有效管理,避免出現(xiàn)安全事故。
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