软件介绍
软件年成立于香港，2014年进入中国大陆和东南亚市场（Lalamove），是一家从事O2O同城、即时、整车货运业务的“互联网+物流”企业，创始人兼CEO为周胜馥，其模式可以理解为“货运版滴滴”，用户可以通过手机APP，一键呼叫到在平台注册的附近货车，完成同城即时货运。 2018年8月5日，杭州一女士通过该平台叫司机师傅搬运货物后，而遭遇此司机的言语骚；8月27日，平台回应杭州女子被骚扰：涉事司机跳单辱骂客户，永久封号。
软件在东南亚和港台地区开通城市包括香港、台北、新加坡、曼谷、马尼拉、胡志明市；截至2017年11月底，其在中国大陆开通城市达102余座，覆盖了大部分一、二、三线城市和部分经济活跃的四线城市。截至2017年底，平台的注册司机已经超过200万，有1500万以上的用户正在使用平台的服务。
软件功能
- 拉货、搬家、货运神器！一键叫车、即时送达，货物出行更轻松。
- 同城拉货、同城送货，手握货拉拉，全城在线面包车、货车供您选择，30元即可帮您送货到家。
- 源自香港，服务承诺：30秒配对，10分钟候命，5星级物流货运服务。
- 随传随到，响应及时。提供装卸、搬货、运输等多种服务，线上和现金多种付款方式任您选择。
- 拉货就找拉拉，拉货搬家速运，一键搞定。
软件特点
1、响应速度快
一键下单，10秒内接单。
10分钟内到达用车点。
2、平价易用
价格透明，比个体司机便宜40%。
按照里程、车型计费，收费有标准。
3、运力充足
200万+注册司机，全国覆盖。
面包、厢货、平板等车型匹配。
4、品质服务
经过严格培训和考核的认证司机。
99.8%用户好评司机。
支持的物流服务
－建材运送
－食品配送
－上门搬家
－电器家私运输
－宠物出游
－婚纱照包车
－展览物资运送
－想拉什么拉什么，想拉多远拉多远
叫车教程
1、首先打开【货拉拉】软件进入主页然后选择车的类型，选择完后再输入起点和终点，点击起点进入自动定位状态。
2、然后输入地址搜索，然后点击选择地址后【确认起点】，终点的操作方式也一样，全部输入完后再点击右下角【预约】
3、选择出发时间点击【确认】，然后输入你名字和电话最后点击【叫车】即可完成。
软件收费标准
1、小面包车
东西少的话，可以叫一辆小面包车
5公里以内都是30元，超过的部分每公里3元。
上货、卸货免费等待时长总共为40分钟，过后每10分钟加收5元，不足10分钟按10分钟计算。高速和停车场等费用，根据实际产生的金额由客户支付。
2、中面包车
5公里以内都是45元，超过的部分每公里4元。
上货、卸货免费等待时长总共为40分钟，过后每10分钟加收5元，不足10分钟按10分钟计算。高速和停车场等费用，根据实际产生的金额由客户支付。
3、小型货车
5公里以内都是65元，超过的部分每公里4元。
上货、卸货免费等待时长总共为40分钟，过后每10分钟加收5元，不足10分钟按10分钟计算。高速和停车场等费用，根据实际产生的金额由客户支付。
4、中型货车
5公里以内都是100元，超过的部分每公里5元。
上货、卸货免费等待时长总共为60分钟，过后每15分钟加收10元，不足15分钟按15分钟计算。高速和停车场等费用，根据实际产生的金额由客户支付。
5、额外要求费用
搬运费用：和司机商量
返程：附加40%路费
小推车：免费
拍照回单：免费
纸质回单：免费
常见问题解答
1、货拉拉显示的路线收费包括什么？
提供基本路程收费定价，至于高速路费、停车场费用将另以实报实销的方式收取。如果您需要司机协助搬运，请在司机来电时商议好收费。除路程的基本收费外，司机有权因应实际情况调整价钱，敬请留意。
2、我的订单已成功发出，但很长时间也没有配对好司机？
因为现在路面情况太繁忙了，暂时没有找到能够提供服务的司机，建议您可以尝试加点小费，吸引稍远一点的司机接单。
3、系统为我成功配对好司机之后，我需要主动联系他吗？
系统为您配对司机后，司机会在短时间内致电给您，要是超过三分钟仍未接收到司机来电，请主动联系司机以便了解情况。
4、使用软件服务后，为什么需要我对司机进行打分？
因为您对司机的评分将协助不断提升服务水准，信奉能者多劳，系统上评价越高的司机可以优先抢单，换句话说，您的评分将推动司机提供更好的服务；所以，恳请您在使用服务后给司机打分。
5、我的朋友没有智能手机，也可以用平台的服务吗？
当然可以，除了APP下单以外，您还可以通过官方网站下单，也可通过客服进行下单咨询，谢谢。
6、请问营业时间？
网上下单服务为24小时，客服热线服务时间为周一至周日8点30分—晚上9点整。
7、使用拉拉下单叫车，可以优先派单给就近司机吗？
可以的，都是优先推送订单给用户附近的司机，确保用户以最短时间装货发车，实现随叫随到，随时满足您的用车需求。
更新日志
v6.5.39:
部分已知问题修复及体验优化。
v6.4.74更新日志（2020-11-13）
部分已知问题修复及体验优化。
