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首先要明确绝对不能触碰的底线，比如弄虚作假。
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曾经有创业团队问我，对于刷单是否可以稍微放松管理，毕竟对冲业绩有好处。我的观点是绝对不可以。刷单的危害在于，一旦一颗老鼠屎没被清理，一锅粥就全坏了，一旦人们发现有人可以不劳而获，就会纷纷效仿，再也没有人会老老实实地依靠提供服务来赚钱，这时候再想要回头就非常难了。因此，刷单现象必须在火苗出现伊始就掐灭掉。在Uber和回家吃饭，分享经济参与者一旦被发现刷单，就会被停止账户并永无复活的机会，严格的规则是生态洁净的前提条件。
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平台最在意的要点、最影响用户体验的要点，不妨用“惩罚”的形式体现，那会被记得更牢。比如，当Uber最初建立品牌形象的阶段，司机如果不穿衬衫、戴领带、提供水、给乘客开关门，他的奖励就会被扣除一部分，这几条对司机来说是很高的要求，但也是Uber与其他品牌区隔的点，因此采用惩罚的形式，让这个区隔点被非常彻底地推行，并为整个司机群体奠定了非常好的基础标准，这个文化基础确立了，之后的运营就变得省心多了。
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“好”和“坏”也是与时俱进的，在不同的发展阶段，可以定义不同的指标，运营者需要对当下的运营要点保持高度的敏感。
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比如，在Uber早期缺车的时候，我们要求司机必须达到一定的接单率，才能够拿到奖励；而当车辆供给充足的时候，就不再强调接单率这个指标了。其背后的逻辑是这样的：当Uber的车辆密度较低时，最近的车子经常距离用户有10～12分钟的车程，而如果这个最近的司机没有接单，系统会派发给下一个司机，这个第二远的司机距离用户往往是17～18分钟的车程。我们通过数据分析发现，第一个司机没有接单后，派发给第二个司机之后的取消率直线上升，对用户体验伤害极大。于是，我们从中抽象出接单率这个数据指标，即每100单有多少单子司机接了，如果接单率低于70%，则司机的奖励会被扣除很大一部分。在这样的规则下，司机会确保尽量每一单都接，这在Uber初期确保用户体验方面立下了汗马功劳。
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尤其是在Uber的规模发展到7分钟抵达时间这个临界点的时候，用户数量处于即将爆发的节点。在这个时刻，我们对于接单率的要求更加严格，因为这一指标的把控与否，将决定体验是“特别好”，还是“特别坏”。
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而到了后期，在车辆密度达到很大之后，距离最近的司机和第二近的司机到达时间差异不太大，无非是三分钟接驾和两分钟接驾的区别，对于用户来说没什么区别，我们就不再采用接单率作为“坏”的标准了，转而将注意力转移到当时影响用户体验较多的取消订单、不认路等情况上。
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有些情况适合用奖励的形式，有些情况适合用惩罚的形式，采取哪种形式，是平台的考量。
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第四，激励的刺激：钱是最大的激励。
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分享经济的供给侧群体并不是平台的雇员，没有劳动合同束缚，平台对他们能够实施的控制力较弱，需要通过激励的方式去把控这一群体。而在众多方式中，金钱是最大的把控工具。
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可以作为奖励的东西有很多种，引导流量、分级、积分等，但最有效的，是金钱的激励。金钱的好处在于，它是全世界最标准和最简单的“底层协议”。Uber曾经尝试过的激励方法不下百种，但最后我们发现，最有效、最立竿见影的，还是最原始的金钱激励。
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金钱还有另外一个好处，就是迭代速度快，市场但凡发生什么变化，可以立刻调整，不像积分等规则，产生效果的速度慢，有时还涉及产品技术开发周期，没有办法对市场变化产生快速的反馈。
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除了金钱激励以外，精神激励也是一种方式。
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分享经济有着一些“非盈利”的属性，有一些人并不是单纯为了钱才来参与分享经济的，有的人是为了自我实现。比如在回家吃饭上，就有很多美食爱好者，做了一手好菜，来回家吃饭做家庭厨房的目的是实现一辈子的“开餐馆”梦；Uber、滴滴上也有很多希望结交新朋友、希望放松自己的司机。对于这一类人，精神层面的鼓励也会带来意想不到的效果，社群活动、评比、分级等都很有效。
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Uber曾经有过一件很有趣的事情，就是试验给做得最好的司机名字前面加“金牌司机”四个字，这个如此简单又毫无成本的措施，带来了意想不到的效果，对司机服务质量的提升效果比金钱奖励还要大。
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反馈激励的周期也有非常重要的作用。如果你想要达到最大的激励效果，最好将激励的反馈周期缩减到最短，如果能够实时展示，效果就最好。在Uber进入中国以前，网络约租车行业对司机采用每个月结账一次的方式，但自从Uber实行了每周结账之后，司机的体验提升了几个数量级，立刻秒杀了对手，赢取了很多用户。
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以周为维度的服务质量反馈并不容易被记住，但以天为维度的反馈就让质量数据有了明显提升。每单收入、实时余额的功能被证明是促进黏性和提升供给的心理利器。但这都需要基于强大的数据能力和灵活的系统，数据对于运营的帮助，甚至本质的改变，也在于此。
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重新定义分享：UBER中国的分享实践 Uber与滴滴：两种规则，两个产品逻辑
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仔细观察Uber和滴滴的产品逻辑，你会发现一些很有趣的事情。这两个APP的差异，以及其所代表的“硅谷派”APP与“中国派”APP的差异，仿佛就是中美两个社会的缩影。
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Uber的规则设置得非常简单，几乎没有可以留给个人操作的空间：乘客叫车的动作只按一个按钮，不可以选司机，不可以自己加价；司机接单只需接受被派的单子，不可以挑选单子，不知道单子的细节，派单逻辑完全由系统完成，距离最近是派单的唯一标准；动态加价的价格由系统计算制定，用户只能选择接受或不接受。
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但是规则的制定方——站在上帝视角的Uber产品设计和运营人员，必须用大量的思考制定规则，增进规则的合理性。规则中有大量的参数是可以由运营人员调整的，不同的参数可以带来完全不同的派单结果和体验，每个城市的运营人员都用海量的数据分析去研究城市的特性和运营情况，并且不断地调整参数，以获取最好的用户体验和系统效率。这仿佛就是一个小型的美国社会。
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而滴滴以及其他国内打车APP的规则就给了用户很多操作的空间。在易到，乘客可以选择具体的汽车型号和司机；在滴滴，乘客可以选择加价多少，司机端采用抢单制，司机听不断播报的单子，抢自己喜欢的单子，乘客得到的车不一定是最近的。
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相应的，系统承载的计算量要小得多。比如，系统不需要计算动态加价的具体价格，而只要设置相对宽泛的阈值和对应的少数几个推荐加价额，由个体自己选择加价多少，并经过多次试错找到匹配。
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