为此，麦哩把这15位司机的抽成截图做了梳理，发现专车舒适、普通快车、特惠快车、拼车等订单类型都有不抽成的情况，有些司机师傅甚至月度抽成还是负数。
平台给的比实际跑的流水还多，平台为什么要做这种”亏本买卖”？
最大的一笔乘客支付79.9元，司机收入106.88元。
仔细看这笔订单，很有意思。司机端显示这笔订单的基本收入是92.88元，而乘客支付的车费是79.9元，中间差价12.98元。
也就是说，乘客用了优惠券，用79.9的价格完成了这笔92.88元的订单。又因为是下雨天，平台额外给司机补贴了14元流水膨胀奖励。
平台分别给司机乘客都补贴，主要目的还是提高成交，让乘客有车坐、司机有单接。
另外三笔乘客支付分别为3.59、5.05、2.6元的订单，也是一样的情况。
在乘客少、司机少的冷区，平台为了提高双方的成交意愿，往往会在司乘两端都给补贴，这样会出现负抽成、低抽成的订单。
一边是乘客少付钱，一边是保障司机拿到基础车费收入，平台就要掏钱补足这中间的差额。比如，乘客支付3.59元这笔订单，司机总收入是28.88元，中间25.29元差价就是平台来承担的。
平台基于乘客的用户类型、打车习惯预判后，计算出不同价格区间乘客的下单意愿，给出对应的折扣优惠。
其中，标注“免佣奖励”的订单，则是平台基于高需求时段和区域，为了鼓励更多的司机在这个时段来这个区域接单，而给司机发放的奖励。
这种乘客打车需求旺盛，但是司机数量比较少的时段和区域，平台就会加大司机侧补贴，刺激司机来接单，减少乘客等待时间。
这种主要补贴司机侧的订单，平台的抽成也会相对低一些。
交通出行有着明显的潮汐效应，会因为通勤、天气、节假日等原因而出现巨大的流量波动。
平台基于时空需求预测模型，通过不同的抽成策略，来解决“高峰运力不足、低谷运力过剩”的矛盾，同时优化司乘体验与平台效率。
参与此次调研的滴滴司机反馈，针对平台的奖励活动，他们往往会在奖励区域画小圈拉奖励，配合平台供需调度的同时拉高自己的流水收入。区域内订单多，叠加免佣和完单奖励，时间拉长到一个月来看，平台就抽不到佣甚至还可能倒贴。
比如下图中的李师傅，6月一共跑了308单，收入（基础+奖励）6319.1元，奖励收入占比近20%。可能是因为拿到奖励较多，李师傅平台的抽成比例自然也就成了负数。
综合15位滴滴司机的抽成截图数据和反馈来看，我们可以得出如下结论：
在乘客少、司机少的冷区，平台往往会在司乘两端都给补贴，提高双方成交意愿；在乘客多、司机少的区域，平台就会加大司机侧补贴，减少乘客等待时间；而在乘客多、司机也多的供需热区，平台给司乘的补贴都会少一些，所以抽成会高一些。
而从收集到的司机月抽成来看，活跃司机平台抽成比例大多在15%-20%之间。
二是，对司机侧和乘客侧的供需预测和调度，平台采取的是不同策略。
乘客端来说，平台基于大数据测算出乘客的下单意愿，并给出对应的优惠，所以我们经常能看到乘客使用了有零有整的优惠券。
司机端来看，平台给乘客优惠券额度大小，与平台给司机结算的运价无关。就算是乘客用了大额优惠券，最后只支付0.01元，司机还是能按照司机端运价拿到应得的费用，遇到运力不足的情况，还能额外再拿平台奖励。
比如下面这笔订单，乘客端显示行程费15.3元 ，乘客用了6元优惠券后实际支付9.3元；司机端则是按照司机侧运价结算的，到手费用12.2元。乘客优惠券是平台承担的，乘客实付和司机到手中间2.9的差价是平台补足的。
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