Uber的核心竞争力是如何打造的？

◆用车市场的核心痛点

目前，出行用车市场主要存在3个方面的核心痛点：

★出行成本较高。

★消费者在需要用车的时候，经常没有司机给予及时的响应。

★司机的素质普遍较低，服务态度有问题。

当用户需要用车的时候，没有司机提供服务是用车市场中最关键的问题。为了帮助用户解决这一问题，就需要有更多的司机加入到平台中，及时地接收用户订单。而且当平台中有更多的司机提供服务时，消费者也更愿意使用该平台，司机将有机会收到更多的订单。

在中国市场，Uber通过实时更新的奖励政策，吸引了更多司机的加入，这也是其在短时间内快速抢占大量市场份额的重要原因。

如果Uber司机一周的用户平均评分、成单率以及每周完成的订单数达到规定的标准，就有可能获得平台给予的高峰期奖励、推荐奖励、冲单奖励、优秀司机额外翻倍奖励等多项奖励（图1-10）。

图1-10 广州Uber的司机奖励政策及五星司机服务标准

每一项订单奖励金额将依据司机订单数量、成单率、用户评分、盈利情况等多项指标计算得出，但单个订单的奖励金额存在上限。奖励政策每周都会进行一定的调整，奖励以周为单位进行核算，并会在当周将奖励发给司机。这种策略吸引了更多新司机的加入，也使平台中现有的司机更愿意提升自己的工作时间，更为关键的是可以减少司机挑单、拒单行为的发生，有效提升了用户体验。

每周进行的奖励政策调整让Uber可以在掌握后台大数据的情况下，通过补贴奖励找到用户需求与司机数量之间的平衡点，从而实现供需平衡。

Uber有着十分便利的投诉渠道及完善的投诉处理流程，用户的投诉都会得到Uber专业人员的有效处理。每次订单交易完成后，Uber会将收费账单发送至用户的邮箱中。如果用户对账单有疑问或者对Uber的产品有疑问，都可以以发送电子邮件的方式向Uber反映真实的情况。

Uber会严格执行投诉的处理结果，由于对司机的奖励十分丰厚，多数情况下，司机也会接受Uber平台给出的处罚。投诉被分为初级、中等、严重三种层次，司机在一定时间内的违规记录也会影响处罚结果。毕竟，对Uber来说，保障良好的用户体验是其生存之本。

◆精准高效的算法(www.xing528.com)

Uber独家算法的核心“Travelling-Salesman Problem”，其原理是如何将无数个移动的点使用最短的线连接起来（图1-11）。随着平台数据的不断积累，Uber使用这种算法所能为消费者提供的预测也越来越精准。该算法根据时间、区域、价格、效率等多项指标为Uber用户提供服务。

图1-11 Travelling-Salesman Problem示例

技术层面上，Uber一直在业内保持领先优势，而且Uber开发的算法经过不断地完善及数据的大量积累，使得用户等待时间更短、司机的空车率降低、派单匹配度保持在一个较高的水平，有效提升了资源利用率。此外，Uber将其算法与大数据一起应用到了动态定价中，从而保持供需平衡。

1.自动匹配算法

Uber没有选择滴滴快的使用的抢单方式，而是使用了派单方式。也就是将用户订单分配给距离消费者最近的司机。这种方式不仅有效避免了司机将过多的精力投入到抢单中，还使用户的叫车成功率得到有效提升。

2.溢价算法

Uber遵循着供求关系影响实际价格的市场规律，通过特定地区的汽车供应量来决定服务价格。Uber曾表示，价格的增长不是Uber提前计划的，而是由供需关系决定的。

2014年初，一位Uber用户在社交媒体中发布一条信息，原价仅为35美元的打车费用几乎在一瞬间就增长至262美元。Uber的创始人卡兰尼克解释道：“这是市场价格。”

这种浮动价格也曾经引起过人们的严重不满。2013年12月，遭遇暴风雪的纽约使Uber被推上了风口浪尖，Uber的打车价格在这期间增长了8倍之多，许多用户认为这种在极端天气下过度追求利益的行为毫无人性可言。但从另一角度来看，Uber在许多城市一直在连续下调价格，甚至在一些城市中，短短两年时间里就降价6次，其费用仅为出租车费用的40%～50%。

溢价算法基于Uber所掌握的大量历史数据，通过对这些数据进行分析，Uber可以预测出未来一段时间内的市场发展趋势。当然，大数据的成功应用，离不开Uber中那些精通计算机技术、互联网技术的人才团队。

动态定价只是Uber应用大数据的一个方面，在大数据的帮助下，可以有效解决城市交通问题。纽约市长曾表示，要通过制定法律对Uber在纽约的发展进行限制，在了解到Uber大数据对城市交通的影响后，他决定将这一计划延期，并就Uber对纽约市交通问题的影响开展专项研究计划。

通过运用大数据，Uber可以找到城市人流量密集的时段及区域，将这些数据应用到城市交通规划中，以有效缓解城市交通问题。