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有人说，Uber做的事情和出租车是一样的，它只不过是一个更大的垄断型出租车公司，凭什么有700亿美元的估值？事实上，Uber不是一个简单地做O2O苦活累活的公司，它所发明的系统和规则让互联网替代了线下的行为，实现了系统的效率改进，这才是它的价值所在。虽然分享经济可以分享各种东西，但是能够创造出一个新的大宗商品市场，在其中将线下物品标准化，用一整套颠覆性的系统设想改变原有的供给需求匹配方法，用算法代替了用户习以为常的线下行为，发挥利用率较低的资产的额外价值，能做到这一点的，Uber是为数不多的一个。
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反观当下的创业热潮，虽然分享经济可以分享很多东西，但有多少真正实现了互联网的价值呢？此起彼伏的O2O，有多少比传统行业效率高？人们经常说这是某某领域的Uber，但有谁真的理解了Uber系统的价值所在，真的在本质上做到了Uber这般的效率提升呢？
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重新定义分享：UBER中国的分享实践 规则、数据、激励
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创业就像是一边修车一边加油，每天都在新的问题中快跑，在不确定性中突围，而如果足够幸运地登上了火箭，发展的速度变成了惊人的光速，那么其中的甜蜜和痛苦都会成倍地增加。一个以光速前进的火箭，要如何一边修一边快跑呢？这就到了拼内功的时候，高效的、可规模化的规则，是为事业光速发展保驾护航的利器。
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Uber有很多来自于投资银行的员工，他们进入Uber以前都在投行做了多年财务模型。但是大家的一致感觉是，反而是在Uber这间运营驱动的互联网公司里，我们比在投资银行时做了更多数学分析，更加密集地和数字打交道。
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Uber的数据基建很完善和强大，并且投入了大量资源让数据库能够支持运营人员的分析。强大的数据给了运营很多空间。他们一方面可以基于数据做很多分析，另一方面可以根据不同的标准进行运营。当一种新的运营需求出现的时候，数据如果能够支持这种需求，就给运营的发挥提供了更广阔的空间。这帮硅谷的顽童们还把数据可视化做得很有意思，让某些功能用起来就像打游戏一样，让我们能时不时会心一笑。
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数据导向的思维方式同样根植在Uber的基因里。有时候听到朋友跟我抱怨遇到不靠谱的人满嘴跑火车、拍胸脯说大话时有多痛苦，我会半开玩笑地说，只要把这个人扔到Uber来一个月，这个毛病肯定就好了。我曾经很习惯想当然地说一个东西好、有效、靠谱、可以做，或者说“因为别人都这么做，所以我们肯定也得这么做”，但这种时候，我往往会被数据打脸，等到数据真的跑出来以后，我总是直接灰溜溜地不敢再提及自己以前说过的话了。不负责任地说大话在Uber是很容易被打脸的。虽说做数据分析特别花时间花脑力，但简单明了。数据导向的思维方式也为Uber奠定了踏实、执行力强的文化基础。在Uber的企业文化里，有大量的鼓励胜利、best idea wins（最好的主意获得胜利）等元素，只有当每个人都认可数据这样一种通用的语言时，才能够定义什么是最好的主意，什么是胜利，不然公司就整个乱了。
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基于数据分析，人们不会说没有根据的话，这样就节省了用于判断和筛选不靠谱信息的时间；基于数据分析，人们的底层语言是一致的，不会出现因为标准不一致、定义不一致而浪费时间去争论的情况；基于数据，可以快速地进行A/B测试，快速低成本地试错，让创新和改进以最低成本、最快速度发生。
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和大多数公司的数据分析不同，O2O行业的数据分析，需要在行为和数据之间进行互相翻译。在进入实业公司以前，这是投资银行从业者的基本功，即了解公司业务，翻译转化成财务数据和逻辑，搭建财务模型。
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司机是个庞大而复杂的群体，你既需要离他们很近去了解他们，又需要抽离细节去观察大局，两者间嫁接的桥梁，就是把他们的行为和东西抽象成数据，在数据里寻找答案。所以，我时常会问一些很有趣的问题：这个动机会产生什么行为？体现在数据上是什么？这个数据看起来有鬼，是什么行为导致的？每当数据和观察互相吻合的一刻，总有一种在游戏里找到通关秘籍的快感。
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激励则是另一项非常重要的规则。
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如何用奖励手段去激励司机，是一个持续的话题。我们前前后后试验过的方法不下百种，每一种不同的激励方法，都会引发司机不同的行为。
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正如前文所说，一开始Uber的供应商是租赁公司，司机是租赁公司的员工，是拿固定工资的。这是一种陈旧的激励方法，也是市场拓展初期的不得已而为之，但有趣的部分是，在这种规则下观察到的司机行为，为我们日后的奖励设置提供了很多启发。
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在“铁饭碗”激励机制下，我彻底体会了到什么叫“人民群众的智慧是无穷的”：每一个司机都在试图偷懒，试图干最少的活但依然拿到固定工资。他们躲在各种各样的地方，让单子派不到他们，他们用各种各样的理由不上线，他们有各种特殊情况导致没法接单。
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于是，我每天的工作就变成了猫鼠游戏，每天都在逮偷懒的司机。好在Uber的数据很强大，于是，每一个偷懒行为，我都能找到一个数据指标去规范司机。我每天都在观察司机的行为，思考行为背后有什么猫腻，跑数据验证猫腻存在与否，然后和租赁公司以及司机内线去证实、沟通、修正。
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但是，在不合理的规则下，再强大的数据分析都是没有用的，我每规避一种旧的偷懒方法，就会有一种新的偷懒方法跑出来，每设置一个新的数据指标，司机们都能找到绕过指标的方法，指标越设越多，偷懒方法越来越进化。
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说服教育也是没有用的。某家上市的租赁公司一直是全平台的老大难，他们的一位司机几乎每天都处于不工作的状态，我和这家公司的领导约谈了不下五次，丝毫没有改善。我感到无比挫败，在投行的时候能够说服企业老总拿到几十亿金额的单子，但到了Uber居然说服不了一个想要偷懒的司机。后来，这个司机出来自己开公司，成了业绩最高的司机，这是后话了。
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惩罚也是没有用的。司机们会找到各种理由去为自己的偷懒行为开脱，有人总是有家人生病，有人的小孩每周都过生日，有人总是尿急，有人的手机总是在关键时刻死机，而租赁公司也总是替他们的员工说话。
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有一天凌晨三点，我起床上厕所，鬼使神差地看了一眼后台，居然看到了异样的情况，顺着异样的线索往下追查，居然抓到一个在偷懒的司机，我一下子就清醒了，瞬间想明白了这个司机是怎么利用半夜的机会偷懒的，气得我心跳加速，上床以后过了好久才又睡着。第二天起床的时候，我感到一种无力感侵袭了自己的全身，是啊，各种偷懒的方法像潮水一般，从各个我意想不到的领域、意想不到的时间，以意想不到的方式冒出来。我仿佛一个守门员站在球门中央，球从四面八方向我踢来，我左右翻飞地扑球，我扑回去一个，又漏了另外一个。我疲于奔命，但拥来的球却越来越多，我只好无力地坐在球门中间，任由一个又一个球打在我身上、打进门里，渐渐填满了整个球门。
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直到分成和激励规则变成了平台与司机分成结算之后，司机的活力才一下子焕发了，变得很积极主动。合理的激励，引发了正确的行为。
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后来，我们尝试过各种激励方式，翻倍奖、冲单奖、每单奖、保底奖、排名奖、服务奖，等等。每一种奖励都会收到司机立竿见影的行为反馈，有的效果很好，有的是个大坑，简直可以组成一部行为经济学案例教材。
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我们也偶尔尝试过玩花样，用些小trick（计谋）去诱导司机往我们想要的方向去做，但这些小花样无一例外都很快被发现，想玩花样的人最后总是被司机玩死，只能赶紧停止。“不要把用户当傻子”，这句话是绝对的真理。规则永远不能试图藐视个人。
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做运营就像在做一个小小的赌场，你像庄家一样站在后台，看得见你设计的每一个规则里人们的反应。在不断设计规则、不断看到结果的过程中，我充分体会了人的智慧。人只靠硬管是管不住的，靠洗脑也是没有用的，你必须激励他，必须启发他的自主性，靠经济杠杆，靠合理的规则设定去管理司机。
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