关于共享经济中动态定价的策略你真的理解了吗?

一、什么是动态定价策略

       本文所指的动态定价策略仅仅限定在共享经济中的讨论,其他类型中的暂不涵盖。在Uber提出并使用动态定价策略后,经过了这段时间的市场验证,我们再回过头来看看动态定价策略的提出,发展,利弊以及应用。

       动态定价策略并没有一个严格的定义,但是他提现了一个经济学中的核心概念就是:供需平衡。因此我给动态定价策略的一个简单定义是:在一定的市场环境中,供需双方为达到平衡点而做出的价格调整。

       动态定价并不是新概念,加上了算法,智能,大数据等一堆词以后,显得有些惊艳了而已,动态定价在我们日常生活中的使用非常广泛,而且影响着每个人,举一个很简单的例子,过年的时候,蔬菜普遍贵了,原因就是供应少了,所以蔬菜的价格上升,只是在互联网情况下,这种变动会更加快,更加敏捷。

二、为什么使用动态定价策略

      任何一个方法或者技术的产生,都是为了解决某一个问题,尤其是我们在做产品的时候,遇到一个问题,要思考解决这个问题的解决办法,提出一二三,从中选取最优的方案。

      从Uber的角度要解决的问题是在高峰或者异常天气的情况下,Uber的司机少,乘客打不到车的问题,为了解决这个问题,我们可以沙盘推演一下,Uber能想到的解决办法:

1、 自由市场,置之不顾

2、 自己购买一些车并雇佣一些司机来应对

3、 通过与个人司机或其他交通部门签订协议,由第三方提供运力来应对

4、 通过一定的调度策略,来趋势自己平台上的司机来应对

       第一种情况是完全自由市场,没有任何宏观调控的时候的样子,我们认为Uber是一家理性的公司,显然Uber不会这么做

      第二种情况Uber几乎也不会采取,因为从Uber的一开始就定位于共享经济,C2C,所以一旦踏入自己购买就将是一个B2C和C2C混合的经济体,这是Uber不愿意考虑的方向。

       第三种情况与第二种情况也类似,都会加重公司的负担并且与初始定位违背,所以也被否决

      那就只剩下第四种情况,调度。这是一个很神奇的词,通过某种方法,可以让原来同样的东西产生更大的生产力,我们此处可以对第四种情况再细分成以下几个选项:

4.1、当遇上高峰或打不到车的时候,通知打车人现在没车,请选择其他交通工具或继续等待

4.2、当遇上高峰或打不到车的时候,通知司机师傅,现在某某地有很多人要搭车,赶紧过去拉人,去我就奖励你,不去我就惩罚你

4.3、 当遇上高峰或打不到车的时候,通知打车人现在没车,你可以加点钱,“或许”就有人来拉你了

      第一点并没有解决这个问题,虽然可以作为一种决绝方案,但只是陈述了一个事实,而且对自己用户并没有负责人,所以基本可以不采取

     第二点相信是很多产品的选择,毕竟在威逼利诱下还是会有用户选择去做这件事,但是这里也会产生两个问题:

     如果是惩罚将会产生较差的体验和叛逆,如果是补贴奖励则会加大企业的支出,也就是开启烧钱模式的大招。

      Uber完全有理由可以选择这一方案,但是我们看到了Uber选择了第三种方案,打不到车的用户请多出点前,也就是动态定价的基本原型。至于这种方案是否是合理的,又有什么利弊,我们在第四点里面讨论。

三、动态定价策略的经济学基础

      综上我们基本确定了选择动态变动价格的策略是基本可行的,正如我们前面所说的,这种策略由来已久,从经济学的角度我们来分析一下他的可行性。

     首先经济学十大原理之一:人们对激励做出反应,这应该是动态定价策略的理论基础。

    我们在一个简单的模型下面,我们来看一下整个的变动:

黄线:表示接单人(供给),也就司机师傅,价格越高,接单人越多

绿线:表示发单人(需求),也就是打车人,价格越低,打车人越多

     现在我们做以下的假设:

     1. 假设从M1地到M2地点的正常价格为40元,在这种情况下,刚好达到A的均衡点,所有的人都可以打到车,所有的车也刚好都拉到人

     2. 现在假设遇到了糟糕的天气,司机师傅变少了,黄色线上移变动为黄色的虚线,打车人并没有变,于是产生了:价格上涨,部分打车人打到了车,而部分打车人因为价格上涨而退出了打车的行列,这时达到了A1的平衡点

     3. 现在情况更复杂一些,假设遇到节假日,打车的人突然增多,而司机并没有增加,这时绿线上移,因为加价而让更多的司机加入进来,从而达到了新平衡点A2

     4. 现在分析最复杂的情况,2,3点同时产生,即司机减少,而打车人增加,这时两条虚线相交点,便是新的平衡点。

即价格的上涨促使产生了两个结果:

-- 更多的司机加入进来

-- 部分打车的人因为价格问题选择其他的方案

     这是符合经济学的核心原理:供需。

在此基础上,当我们再加入平台补贴,抽佣以及其他一些奖励的制度的时候,曲线将变得更加复杂,并且会产生无效的损耗,但是目的总是在调节供需双方达到一个合理的平衡点。

四、动态定价策略的利弊

       在有了理论支持以后,我们再回过头来看看这种策略的利弊。

有利:

1. 平台通过技术手段自动调控,能够最大限度的调动供给方的积极性,提升达成率

2. 用户了解了规则以后,会自发调节出行时间,避开高峰,从而服务双方更合理平滑

3. 实现自调度,降低了平台的调度和维护成本,每一个个体都会为整个系统贡献自己的力量,这也是失控理论的提现。

弊端:

1. 因为要付出更高的价格,部分用户选择不打车,而改用其他方式,这是平台用户的流失

2. 如果我们希望每位打车的人都能够打到车,这个方案显然是不能实现的,也就是说这并不是一个完美的方案

五、动态定价策略适用案例

基于动态定价的策略,我们来分析一下几个典型的案例和实用场景:

5.1 共享单车,目前很火的共享单车们,跟共享经济还是有很大的差异性,目前来看,多数共享单车是自己购买车辆,部分几乎很少的车辆为C端用户共享的车辆,所以这类完全是重资产的B2C企业,与我们讨论的内容不符,只是借用了一个共享的冠名而已。

5.2 快递跑腿服务平台,如人人快递,校内达和达达等, 这类供需双方都是普通的C端用户,这一类的共享经济体都可以采取动态定价的策略,以校内达为例,先以一个合理定价在3元左右的客单价,然后基于单个学校的小范围内供需关系调整价格,从而也实现双方的平衡。

5.3 任务众包平台,如猪八戒,码市等,这类目前多采取的是竞价模式,其实在竞价模式的基础上,也是可以引入动态定价策略,但是这类平台考量的因素要比较多,比如团队的经验,能力等这些可能在价格方面占据的比重会更加大。

结语:动态定价策略是技术对经济学的提现,也是基于实际问题思考而得出的解决方案,基于这一个动态的圆形,可以不断加入完善策略,使它更加具有引导性,也使得市场更加合理。

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