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。

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：

• 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
• 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
• 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钱，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：

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。

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。

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。

六、结语

动态定价策略是技术对经济学的体现，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。

作者：文业（微信号：sunwenye_0088）

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