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重新定义分享：UBER中国的分享实践 [:1704136054]
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重新定义分享：UBER中国的分享实践 动态调价：对经济学基础原理的跨界应用
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有一天，我们铁三角在吃饭的时候玩了一个游戏：每个人说出自己加入Uber的理由。轮到我的时候，我说：“因为Surge（动态加价）。”朱迪哈哈大笑，她开玩笑地说：“你这个坏人，你又想给我的乘客加价！”
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第一次看到Uber后台的动态加价模型的时候，我激动得快哭了，这是我第一次在除了股市以外的地方，看到利用供给需求曲线动态寻找均衡价格的模型应用，它将理论与实体结合得如此之漂亮，将经济学跨界到互联网交通，让一个学经济金融的人仿佛看见了珍宝一般。
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供给需求曲线是经济学的基础理论，一条供给曲线、一条需求曲线，交叉的地方就是均衡的合理价格点和需求点。Uber的动态调价系统就是根据供给数据和需求数据进行大量计算，模拟出当时当地的供给需求曲线，寻找到动态平衡的价格点，从而确定定价。
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再一次地，Uber在出行领域创造了一个强大的规则。在这个规则下，车辆的供给和需求不匹配的问题被经济杠杆解决了，当遇到早晚高峰或者下雨等极端天气，车辆供不应求的时候，系统自动根据供给需求计算合理价格，并实施加价操作。这时，司机看到价格变高了，就会有更多的车子上线，乘客看到涨价了，就可以选择是否坐车，车辆会被分配给真正需要这辆车的人：赶时间的人愿意支付高价，就可以点击同意、进行叫车，不着急的人就可以不同意高价，去坐地铁或者等待高峰过去再叫车。这对系统是极有效的，体验也是极好的，所以每下一次雨，Uber的粉丝都会自动猛涨。
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我从小时候开始，就经常在电视里听见关于出租车缺车或价格的辩论，被讨论过的解决方式从行政的到市场的都有，二十多年过去，这个问题被一个伟大的公司和几个科学家用一个强大的模型和算法解决了。我始终觉得，这个产品值得一座诺贝尔经济学奖杯。
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标品市场和动态加价是Uber现有的业务模式里两个重要的基础产品逻辑。
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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 [:1704136055]
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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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