在中国的打车市场混战中，Uber也加入了战局。与国内打车公司策略不同，动态定价策略是其核心之一，不论是受到赞扬还是诟病，这个符合经济供求的溢价算法在中国已经启动。
当你在某个夜晚听完演唱会想叫个Uber回家时，你可能会发现价格居然自动上涨了1.5倍甚至更高，这是怎么算出来的。
溢价算法，是基于他们对市场这只无形的手的调节功能，百分之百的相信，以及百分之两百的理解，正如他们自己所说“溢价不是计划好的，是依据供求动态平衡”。
下文摘自Uber的董事会成员Bill Gurley的文章，他深入的探讨一下该定价策略和其以后的发展机会。
动态定价的起源
在2012年初，Uber位于波士顿的研究组发现，每到周五和周六凌晨1点左右，会出现大量的“未满足需求”。导致这种现象的原因是在这个时段，大部分司机登出Uber系统，准备收工回家，而恰恰这会儿在party上嗨完的人刚刚准备回家。这就造成了瞬间的供需不平衡，在最需要用车的时候却叫不到车，用户的抱怨与日俱增。于是他们有个方案，在高峰期(午夜到凌晨三点)适当提高每次乘坐的单价，看是否有司机响应。仅仅两周后，他们就得到了非常好的反馈，在该时段的提价，使得出租车的供应量增加了70%-80%，几乎满足了三分之二的“未满足需求”，绝对是个重大突破。看来在该领域，供应量的弹性非常大，在市场价格调高后，司机确实更有动力守候在午夜时分。
这个调查成功的开启了Uber动态定价的先头，随后便正式应用在任何高峰时段。动态定价的算法也十分智能，在用户等待时间有个比较陡峭的上升趋势时，便会触发该算法。
从核心上来讲，要解决供求不平衡，要么增加供给，要么减少需求。动态定价成功的从两个方面影响了供求关系。
经济学小科普：供求曲线
供求曲线模型是经济学最基础和最核心的。要分析，就要根据Uber的业务模式来确定其供求。首先，如上文中的波士顿实验，证明其市场的需求和供给都是高弹性的。
就需求方而言，在两个方向上都具备高度弹性。其一，当价格升高后，直接使需求量相应减少。其二，当价格降低后，需求量也会立即增加。
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