滴滴出行和Uber这两个出行领域的行业巨头，都曾给自己的产品加过这么一个功能——动态调价。即，当某一区域内空车比叫车人少的时候，系统会对订单的费用实行动态加价，加价幅度与供需差值成正相关。周边区域的司机会因为更高的车费而开往此地，空车数量增加，最终供求平衡，加价回落至零。

这套机制可以说是完美地解决了司机和乘客的供需问题，但就是这么一套完美机制，却在国内外都受到了很大的争议。

一、动态调价的前世今生

曾经阿芙精油、雕爷牛腩、河狸家的创始人孟醒就曾大肆夸奖动态调价的提出者——Uber，称其应该拿诺贝尔经济学奖。

但正如上文所说，这一套完美机制在国内外都受到了很大的争议。比如，之前在巴黎发生了恐怖袭击后，Uber由于没有及时关闭动态调价而在网络上广受非议。在国内，大家似乎更加不接受动态调价的现象，随随便便在网上搜索“滴滴+加价”的相关信息，都会有成千上万条帖子在飙着脏话。

今天我们想站在产品的角度分析一下，动态调价到底为出行行业解决了什么难题？以及，既然这套机制有着这么大的争议，为什么Uber、滴滴还都选择了这种定价模式？

但是在说“动态调价”之前，我觉得大家有必要先简单了解一下滴滴的商业模式。

二、滴滴的商业模式

外界一直称滴滴为中国最大的移动出行平台，而滴滴的平台属性又与淘宝很接近：服务提供方并不是滴滴自己，而是千千万万在滴滴这个平台上面注册的司机，它起到的作用只是尽可能撮合需求方与供给方达成交易。但和淘宝不同的是，滴滴不像一个平台一样会把定价权开放给服务提供者，也就是供给方，而是由平台统一对定价进行管理。

这种定价模式也是滴滴最为人诟病的一点，无论你在网上搜“滴滴司机收入低”，还是“滴滴越来越贵”，都能听到同样量级的声音。但由于出行领域的需求独特性，滴滴又不得不选择这种两面不讨好的商业定价模式。接下来我就来说明一下为什么滴滴不能选择成为淘宝一样的“平台”。

我这里简单画了一张淘宝购物的时间路线图，它体现了我们在一段时间内货比N家后，最终在某个店铺进行交易的时间路径。

如上图所示，我们可以说淘宝的需求及“服务”在时间维度上较为稳定。

供给较为稳定：卖家们基本上常年无休的在坐等“亲们”的光临，宝贝们除了全年手指头都可以数出来的那些个大促销以外，也很少会出现一下就被抢光的情况。

需求时间窗口较长：淘宝上的购物需求通常不需要即刻达成交易，从需求出现到最终的需求被满足，可能要经历相当长的一段时间。例如很多姑娘会把不急需的心心念的宝贝们如数放到购物车，坐等降价再出手。

不受空间限制：淘宝为全线上交易，交易并不会随着空间的变化而变化，你在任何地点登录淘宝都可以买到想要的宝贝。

而出行需求和购物需求截然不同，下面是我们使用滴滴叫车时的典型时间线路图。

经过分析我们可以得出出行需求的几个特点。

需求时间窗口较短：乘客一般会在出门前几分钟开始使用滴滴叫车，若短时间内叫不到车就会改乘其它交通方式，毕竟公司打卡不等人……

供给的空间波动较大：出行需求的运力匹配只能在你周围2、3公里的范围内进行，而车辆都是时刻流动的，导致服务的供给能力会在当前的可交易范围内不停变化。

综合来看，若让“司机&乘客”定价，是很难在这样小的空间范围及时间窗口内促成交易的，要么你还没挑到合适的车辆眼看就要迟到了，要么挑到了人家已经5公里开外了。

三、动态调价

如果仅仅从用户角度出发的话，更恰当的应该称滴滴为出行工具。

这就很有意思了，一个“工具”属性的产品是不是应该时刻保持其可用性呢？如同一个计算器应该时刻保证能计算出正确的结果。我们给滴滴的预期是“几分钟之内打到车，准时将我从A点送到B点”，这时候矛盾就产生了，因为滴滴并不能永远保证做到这一点。

既然定价以及交易的撮合规则都是由平台完全管控的，那如何使用价格杠杆来调整供需，并最终实现其“工具”属性，就成了最大的难题之一。这时候如果从纯产品逻辑出发，我们应该如何解决这个矛盾呢？

我们先试着抛开滴滴这个问题，而从问题的原点出发考虑一下“当资源有限的时候，应该如何做出产品决策呢？”。在不考虑特殊情况下，一般的决策路径一定是优先满足“核心用户”的需求，然后依次满足“忠实用户”、“普通用户”、“潜在用户”的需求。

顺着这个问题思考下去，我们又可以发现另外一个问题：“在出行需求上，好像并没有传统意义上的核心用户以及其他用户之分。”。因为如果你以普通的使用频率来考量的话，其实每天都打车的用户和偶尔打一次车的用户的需求是相同的，很可能都是“从家到公司”。

但我们可以尝试以其他维度来划分不同的用户层级，下面我们举出一些例子就能很好的理解滴滴用户的层级转变了。

随着不同场景的转化，在同一地点叫车的用户有着截然不同的需求层级。

抛开上图的例子，我们可以想，在同一个地方叫车的两个人：一位是送生病的孩子去医院的母亲；一位是下班回家的上班族。他们的需求层级明显是不一样的。

举个最极端的例子，在暴雨天气没办法在路边拦车也没有手段能到达地铁站，但又必须现在动身赶火车的用户，就是滴滴最为核心的用户了。

OK，那我们的问题逐渐明朗化了，我们要为核心用户解决的可用性问题可以概括为：“根据需求层级从高到低依次满足用户的出行需要”，而动态调价就是能实现这一产品目标的最完美方案。

其一，它自动剔除了低层级用户的打车需求，在交易发起之前就筛选了需求层级。

其二，它保证了你在想打到车的时候一定可以打到车，这所付出的代价可能是平时价格的N倍，但这完美了保证了一个工具产品的可用性。

由于动态调价在国内受到了极大的非议，之后滴滴逐步在用排队系统代替动态调价，但这套系统也有几个显而易见的问题：

对各层级的用户需求进行了公平对待，仅仅按照进入的先后顺序派单，也就是将运力平均散落在用户之间；

对于上文中所说的核心用户或者刚需，排队系统是无法满足的；

无法刺激司机进入供需极不平衡的区域。

举个例子，前几天的北京大雨，拿起手中的滴滴要不是打不到车，要么就是排队1小时以上，让滴滴从一个出行软件变成了一个“除了暴雨天之外可用的出行软件”。

其实关于动态调价的争论一直都没有停歇过，以上所有的讨论都是仅从产品逻辑出发，并不考虑如社会影响等其他因素。

当然，你可以说作为一个产品经理，理所应当要权衡功能的合理程度以及朋友圈刷屏的骂街声，但其实，能在出行这个复杂领域提出一个这么优雅的解决方案，我内心还是很佩服Uber的产品经理的。

毕竟，产品人就应该干些产品的事，其他的就留给公关小姐姐们搞定吧。