谁在决定我的打车价格？再谈大数据杀熟

近日，复旦大学孙金云教授带领团队做了一项针对网约车的调查，调查报告《2020打车软件出行现状调研报告》中，最引人注目的一点是：与非苹果手机用户相比，苹果手机用户更容易被“舒适型”车辆接单，所获得的优惠补贴也更低。调研并没有直接证据表明平台方利用数据优势“杀熟”，反而反映出某些“大数据失灵”的结果。那么为什么用户却有如此糟糕的体感？背后的经济学原理是什么？作为平台究竟如何才能找到新的增长点，走向盈利？本次二维无码我们来聊聊“谁来决定我的打车价格？”本期内容07:09 从这份报告中得出“苹果税”的结论是否合理？13:57 目前互联网打车平台的商业模式是怎样？18:30 从经济学的历史来看，差异定价是一种普遍的商业行为吗？25:40 作为消费者，如何应对差异定价？37:50 平台经济未来的增长点在哪里？还有哪些商业模式值得期待？| 主播 |大奎： 二维无码主理人| 嘉宾 |李刚：腾讯研究院首席研究员王健飞：自媒体人、PandaYoo创始人Q：这份调研报告是否证实了网约车“大数据杀熟”？这个研究团队的用词是非常谨慎的，在报告中甚至没有直接出现“大数据杀熟”这5个字，也没有类似的表述。从原始报告来看，这项调研通过相对严谨的方法验证了5个可疑的方向：1苹果用户是否“被舒适”；2.平台是否做了真金白银的补贴；3.平台的补贴是否和宣传中的力度一样大；4.平台是否缩短等待时间来留住客人；5.平台是否用低估的价格来留住客人。在这份报告中，以上5个问题的结论似乎都是指向“大数据杀熟”的，但是仔细去看这个结果，我们会发现一些矛盾的地方。比如，以苹果手机和非苹果手机来区分用户是一个非常粗放的方法。使用iPhone 6s的用户和使用华为Mate40 pro的用户，哪个更有钱？大概率是后者。在这种情况下，还给华为的用户一个更低的价格其实是不太合理的。Q：我们真的被收了“苹果税”吗？这份报告虽然有一个不错的样本量，也关注了非常多的问题，但是在我看来只做了描述性的分析而没有解释背后的原因。比如“苹果税”的问题，这份报告只是比较一下舒适型和普通型快车接单的比率。在调研的时候，打车的时间段是否一样，长度是否一样，起点终点是否一样等等这些元素如果也被纳入分析，苹果手机用户和非苹果手机用户之间的差距又会发生怎样的变化？我觉得这跟“大数据杀熟”其实没什么关系，因为“大数据杀熟”这个事情只能用大数据来证明。滴滴每天的单量是千万级的，但这份报告只有800多份样本可能并不具有很强的代表性。虽然花这么多的时间来研究这样一个非常现实的问题，是很有意义的研究，但是它的样本量我认为确实还是不够的。Q：目前互联网打车平台的商业模式是怎样？打车平台的商业模式和大多数互联网平台的模式差不多，建立了一个原本不太存在的双边市场，通过互联网的优势去促成一些原本无法让买卖双方互通有无的交易，然后再从这些交易中抽成。这基本上是所有互联网平台的商业模式。但是打车平台的一个问题是平台性不够明显，也就是说，在促成司机和乘客之间达成交易这件事上，其实并没有带来太大的效率改进。Q：从经济学的历史来看，差异定价是一种普遍的商业行为吗？这在经济生活中是极为普遍的存在。以网约车为例，分为快车、拼车等好几档，不同类型的定价是完全不一样的，这就是差异定价。包括飞机上有头等舱、公务舱和经济舱，这些都是差异定价。对于企业来说，都会画一条曲线，曲线的斜率叫“价格弹性”。同样的产品，价格越高，要的人就越少。如果去看经济学教科书，基本上都是在教你怎样去充分利用这种价格的弹性。Q：企业可以如何应对外界对价格的质疑？之前在看国外公益企业的时候，有看到一个公司还挺有意思的，他叫真实价格计划，应该是荷兰的一家社会企业，提供了一套开源的算法和一个事实，不算实时更新，应该是每个季度每半年更新一次基准数据库，给当地所有愿意加盟的超市和商店。他帮助超市做了一件事情，在超市的价签上提供一个可计算的社会成本。

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