從供需匹配理解Uber的致勝關鍵是什麼？

　　在準備咱們的遠程協做功能的流程開發設計的時候，個人同伴對我說，程序員接私活其實不喜歡搶單，可以像Uber那樣，用配單的形式來作麼？這是個好問題，配單是Uber與其餘幾個打車軟件很不同的地方，可是，Uber的致勝關鍵遠遠不止這一點，而我一直對Uber的模式很感興趣。所以，咱們不妨把這個問題擴大爲，遠程協做的任務撮合模式，咱們能夠學習Uber麼？

　　所以，咱們先來總結一下， Uber的獲勝機制是什麼？

　　溢價算法-讓市場的手來調節價格，分配資源

　　和其餘打車軟件不同，Uber的溢價不是計劃好的（好比雕爺在《論Uber爲何該得諾貝爾經濟學獎》裏面提到，它能夠比的士還要便宜，也能夠貴到時普通價格的3.8倍，徹底由供需決定），是依據供求動態平衡」，溢價係數應該是和該區域的用戶需求以及司機數量比例相關，也就是直接的供需關係。

　　匹配算法－快速響應，優良服務，顧客體驗的正循環

　　對於司機而言，派單是比搶單更輕鬆的方法。Uber在派單以前用來匹配「乘客需求－司機供給」的模型，每一個訂單經過算法（包括,最短到達時間，是否可用、以往評價等因素），決定了司機和車輛的推薦順位。

　　經過算法找到可以最短到達的司機

　　司機看不到目的地，所以也沒法拒載。（潛在問題是，司機若是對目的地那片區域若是不熟悉怎麼辦？除非算法裏自動匹配司機過往的行車記錄，有相似行車記錄的司機才進行推薦，不然將形成司機找不到路，行車體驗不好的結果。Uber目前推出的最短路程遊戲就是解決這個問題的。）

　　獎勵機制－更多接單，更好服務

　　獎勵政策每週不一樣，實時更新;獎金每週發放，而車費是即時發放。

　　高峯時段獎勵

　　衝單獎勵（10單，20單，40單等）

　　每程的獎勵50元封頂， 旨在推進司機多接單，而不是蓄力接大單。

　　獎金門檻促進接單率和服務質量：

　　顧客評分星級 4.8

　　配單15秒之內接單率80%以上（用戶老是在15秒之內可以接到回覆，提高用戶體驗）

　　每週數據從新計算，促進新的一週服務和效率的提高。

　　「若是不相信咱們的數據統計，能夠選擇不衝擊獎勵，但千萬不要過來找咱們辯論，辯論者終止合做」

　　介紹朋友作Uber司機，司機作滿20單後，推薦人得到200元獎勵。

　　若是知足獎勵前提，除每單收入外，還能夠得到滿70單7000元保底收入、滿單行程獎勵、新司機滿5單首周200元獎勵、金牌司機獎勵等等。**目的全在於，提升司機響應率，以及服務態度。

　　初期不只返回佣金（20%車費），還提供補貼（45%車費）。

　　管理機制－如何讓非員工的合做夥伴守規矩

　　因爲Uber的司機只是平臺的合做夥伴，而不是員工（這一點和咱們如出一轍），所以平臺沒法直接規定司機的言行，可是能夠經過經濟槓桿來調整。

　　拿到高額獎金－獲得用戶的服務好評－優良的儀表，服務態度，以及專業素養。而後提供相關建議來讓用戶獲得更多用戶好評，拿到高額獎金。

　　一經發現，永久封號的嚴厲懲罰機制，杜絕影響平臺發展的隱患。好比私自聯繫客戶。

　　投訴的嚴厲處置。

　　咱們先看看如何學習Uber作工序匹配：

　　匹配算法－快速響應，優良服務，顧客體驗的正循環

　　對於司機而言，派單是比搶單更輕鬆的方法。Uber在派單以前用來匹配「乘客需求－司機供給」的模型，每一個訂單經過算法（包括,最短到達時間，是否可用、以往評價等因素），決定了司機和車輛的推薦順位。

　　經過算法找到可以最短到達的司機

　　司機看不到目的地，所以也沒法拒載。（潛在問題是，司機若是對目的地那片區域若是不熟悉怎麼辦？除非算法裏自動匹配司機過往的行車記錄，有相似行車記錄的司機才進行推薦，不然將形成司機找不到路，行車體驗不好的結果。Uber目前推出的最短路程遊戲就是解決這個問題的。）