在打车软件推广初期，虽然打着请全国人民打车的口号，但没有司机的配合是无法推广的，所以初期对司机的补贴更多，始料未及的是网上各种蹭补贴的攻略也开始层出不穷。如果补贴是为了培养潜在用户，当作弊的司机多了，反作弊一定是势在必行。
用户多了数据自然也多了，利用好数据分析就能解决这个实际问题。这个案例中针对司机的作弊手段，给出可量化的数据指标来反作弊：
司机的作弊手法和反作弊量化指标
通过以上的数据指标，能判断司机作弊的绝大部分情况，其中有些是乘客和司机配合的，为了公平起见，现在的政策是一经发现，乘客和司机都封号处理。
随着打车软件的普及，用户习惯养成，通过数据分析反作弊手段也起到一定的公平补贴的效果，作弊的司机少了，企业也追回了作弊的补贴。但是新兴领域到市场成熟时通常会形成双寡头占领，因此在研究司机作弊的方法时，发现乘客和司机还是可以利用竞争企业之间的数据不互通来得到双份补贴。
比如乘客通过滴滴叫车，和司机一商量，再通过快的叫车，指定司机，双方都可以获取两次补贴。这种情况也可以有一个指标来衡量--司机被指定接单的次数。只要有这种情况出现，就是为了领补贴。但是补贴就是推广策略，如果达到了推广的目的是否需要封号一刀切？
比如司机邀请有需要的朋友来享这个补贴，无论是带来了新用户，还是提醒老用户使用，司机其实是在帮助企业做推广，那是否不但不应给惩罚还应该给奖励呢？而且以上情况乘客还是获取两次补贴，那是不是需要也封号处理呢？
补贴本身是企业的营销手段，不同情况是否要分别对待，最终还是要看公司如何定义补贴的目的。但是无论如何，好的数据指标是可以帮助决策的，数据指标也可以根据不同时期的营销策略做相应的调整。打车软件公司现在已经有庞大的数据团队，因此任何决策都可以先参考分析数据，互联网公司尤其明白有数据就有未来。
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泰阁志
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