運輸部署案例集/2018/Uber生命週期

定性分析 Leon Skouras 著

引言

Uber 是一種最近推出的拼車技術，旨在為使用者提供替代的交通出行選擇。該公司在過去五年中越來越受歡迎，其在市場上的影響力呈指數級增長，並與眾多拼車競爭對手形成了激烈競爭。它與計程車服務的工作方式類似，只是請求乘車的過程不同。計程車利用“叫出租車”的物理方式（以及透過電話聯絡計程車公司），而 Uber 則與 21 世紀技術的開發同步進行；智慧手機。使用者可以透過手機上的 Uber 應用程式直接請求拼車汽車到他們所在的地址或他們選擇的地址，費用透過他們儲存在應用程式上的信用卡支付。車費定價使用動態定價模式，價格根據預計距離和時間以及一天中的時間和一週中的哪一天，根據當時拼車的供求關係而變化。Uber 沒有僱員，而是將司機作為獨立承包商，他們使用自己的汽車運營。

技術特點

Uber 所需的基本技術特點包括汽車發動機的發明以及現代汽車執行所需的構建塊。這包括電機、電池、安全裝置、智慧手機整合等等。此外，如前所述，智慧手機的誕生是 Uber 成功執行所必需的技術，這包括 CPU、LCD 顯示屏、晶片等等的發明。Uber 的優勢在於它能夠無縫地利用智慧手機，透過私人司機將您送往目的地，而無需付出太多努力。這項技術能夠“呼叫”司機，而無需實際找到司機或打電話給司機，這使其具有競爭優勢。這個想法的簡潔性使其在當今市場上蓬勃發展。Uber 的市場包括全球範圍記憶體在的 Lyft、Curb、Grab、Ola 和 Didi Chuxing 等公司，這些公司都在有限的拼車市場中存在。除了這些競爭對手之外，Uber 在出租車市場中也佔據著重要地位，因為它在出租車市場中的壓倒性存在使得大量乘客從計程車轉向 Uber。

Uber 的出現

在 2009 年 Uber 出現之前，公眾唯一可以租用帶有司機的車輛就是計程車。這意味著計程車至少一個世紀以來一直負責所有個人接送型別的運輸，並且完全飽和了這個市場。它為當時存在的任何其他公共交通提供了更個性化、更可能有效的替代方案，並且得到了廣泛使用。這種交通方式的缺點是很難找到計程車，尤其是在手機尚未流行的時代。如果使用者身處荒涼或安靜的地方，他們無法簡單地使用出租車服務，因為計程車必須被實際發現並攔下。手機發明後，計程車更容易使用了，但描述個人位置或確切下車點仍然存在問題。此外，另一個問題是計程車成本越來越高，以及這種運輸方式與其他更便宜的運輸方式的相對成本。當時乘客可用的其他交通方式包括火車、公共汽車、電車和輕軌，具體取決於城市。

手機和智慧手機的突然技術激增，使得這種“帶司機的租車”交通方式能夠高效地發展。它為隨時隨地乘坐交通工具帶來了新的意義，因為手機的靈活性允許客戶聯絡計程車公司，並根據他們自己的選擇在特定的時間和地點請求接送。這自然而然地導致了拼車技術的演變，因為智慧手機已經發展到了一定程度。智慧手機能夠透過網路將資料傳輸到其他手機，以及利用衛星並與 GPS 連線的能力，使得這項技術的快速發展成為可能。這些因素激發了人們對新型別拼車方式（如 Uber）的興趣，並允許 Uber 啟動進入飽和的計程車和交通市場，促進了其技術帶來的益處。

技術轉變

由於 Uber 主要受到計程車交通技術的影響，Uber 的主要原理與計程車非常相似，即您支付租車費用，讓出租車將您送往特定目的地。由於計程車自 19 世紀後期開始存在並占主導地位（在汽車領域），Uber 從這種早期的技術經驗中吸取了經驗，但僅僅是某些方面。它利用技術的應用進一步增強了拼車體驗，如前所述。此外，由於 Uber 僅僅是一種最近出現的技術，它在運作方式上並沒有發生重大改變。自公司成立以來，已經實施了幾個補充和功能，包括新的車輛型別、分賬（車費分攤）、免費乘車以及改進的評級和反饋系統。Uber 早期緩慢的啟動，讓公司和技術能夠學習和適應市場，最終創造了我們今天看到的成功的 Uber。手機軟體以及 Uber 應用程式的各種變化使得這一切成為可能，此外還有前面提到的重要物理技術。

早期市場發展

早期市場發展在 Uber 作為一家公司的生命週期中起著至關重要的作用。在啟動階段，他們已經實施了願景，即利用移動技術解決“計程車問題”，將乘客與司機連線起來。Uber 的早期並非沒有損失和障礙。面對美國多個州和政府監管機構的批評，以及全國各地計程車的強烈反對，Uber 在早期發展中遇到了困難。在那個時候，他們也面臨著來自競爭對手 Lyft 的競爭，Lyft 在類似的時間段成立。隨著 Uber 的發展，他們不僅成功地利用了計程車主導的現有市場，而且還擴充套件到服務新的市場，並促進了這種功能性發現的感覺。這項技術能夠吸引未開發的客戶市場（以及現有計程車客戶的轉變），因為它為在城市和城鎮之間旅行提供了一種更便宜、更快、更有效的替代方式。透過利用智慧手機熱潮，它允許大量使用者無縫地使用這些技術，並在消費者習慣於糟糕且昂貴的計程車服務的環境中利用它們。這使得 Uber 在許多國家和不同的市場條件下呈指數級增長，從而創造了有效的全球化意義。

孕育階段

政策在任何公司的孕育階段都極其重要。儘管 Uber 是一種相對較新且創新的想法，但它已經從先前的模式中吸取了政策，例如計程車甚至其他公共交通中使用的政策。這些政策包括標準車費定價政策、安全政策、隱私政策等。除了吸取各種政策之外，由於行動電話拼車的未開發市場以及公司的創新性質，也創新了新的政策。這些政策包括反歧視政策，更新的隱私政策（關於使用者位置共享），司機工作時間限制政策等等。在某些國家和州，Uber 的服務和運營並不完全合法，尤其是在公司孕育階段。此外，在那個時候，能夠訪問使用者公共資訊的隱私政策遭到了譴責。

增長階段

Uber 的增長呈指數級加速發展。從誕生之初，它就吸引了數百萬人的興趣，併產生了穩定的業務，年復一年地成功地將越來越多的乘客送達目的地，收入也隨之增長。Uber 在其增長階段初期採用的營銷策略，在其活動和受歡迎程度大幅度提升方面發揮了重要作用，口碑傳播和“推薦好友，免費乘車”的廣告活動極大地促成了這種增長感 。從 2013 年中後期開始，Uber 進入增長期，在全球多個國家擴張，成為市場上最受歡迎的拼車技術。儘管 Uber 的成功顯而易見，但許多政策問題給 Uber 的增長帶來了波折。在全球擴張過程中，Uber 試圖將美國相同的商業模式複製到其他國家，但這些國家的民法體系卻各不相同，這給 Uber 帶來了明顯的問題。在進入中國、法國、德國、西班牙以及歐洲大部分地區時，由於當地政府法規和司法系統更加嚴格，Uber 面臨著極大的困難 。Uber 還面臨著計程車司機和繞過當地法律造成不公平競爭的問題。這種反對仍在繼續，是 Uber 在歐洲發展緩慢的主要原因，儘管它已在 2016 年底被提交至歐洲最高法院。此外，性別歧視和文化衝突的行為引發了多個國家的一系列政策問題，造成了國際公關危機。一些政策問題至今尚未解決，而另一些則透過罰款或完全退出某些市場（例如中國）的方式得以解決。因此，政策環境對這種運輸方式的政策制定和運營有著重大影響，尤其是在 Uber 全球擴張的情況下，各個國家的法律、文化和政治狀況各不相同。

量化分析

圖 2 - 美國新增 Uber 司機數量與時間的關係

圖 1 - 美國 Uber 司機數量與時間的關係

從上圖 1 和 2 可以看出，Uber 的誕生期介於 2009 年 3 月（Uber 成立）到 2013 年 7 月之間。下面將使用三引數邏輯函式進一步探討和強調這一觀點。

三引數邏輯函式

三引數邏輯函式用於預測紐約市每天的 Uber 出行次數，使用以下公式和表 1 中獲得的資料

S(t) = K/[1+exp(-b(t-t0)]

線性迴歸模型用於估計 K、b 和 t₀，其中

• Y=bX+C

• Y=LN(每天出行次數/(K-每天出行次數))

K 值可以透過使用許多 K 值的因變數 Y 的資料點來估計。然後，將所有這些計算出的 Y 值的 RSQ 與 K 的不同資料點進行比較。RSQ 函式用於確定兩組資料點之間的相關性。因此，在這些資料點中找到的最高 RSQ 值（相關性）能夠與估計的 K 值相關聯，並且此 K 值用於 S(t) 的最終預測計算。發現該值為每天 580,000 次出行。

然後，透過所選 K 的時間資料集和 Y 值之間的梯度確定係數 b。發現該值為 0.002417。

透過將上述 Y 和時間資料點的截距除以斜率來計算 t₀，從而找到達到 1/2K 的時間。發現該值為 42849.4（產生的數字不是以年為單位，而是以日期格式，因此產生了奇怪的數字）。

t 是以日期格式提供的時間。

注意：從預測的每日出行次數曲線中發現 R² 為 0.99，這意味著它與實際資料非常吻合。

圖 3 - 紐約市每日 Uber 出行次數預測值和實際值與時間的關係

表 1 - 紐約市每日出行資料

時間	每天出行次數	每天出行次數預測值	時間	每天出行次數	每天出行次數預測值
10/01/2015	58521	67994.64589	13/08/2016	195884	203544.4115
14/02/2015	76206	73237.91442	24/09/2016	211826	217147.0896
21/03/2015	71906	78823.26121	22/10/2016	229341	226414.1582
25/04/2015	86403	84763.31633	12/11/2016	237483	233456.3345
23/05/2015	58889	89778.57942	3/12/2016	249992	240568.521
13/06/2015	91960	93697.12515	14/01/2017	253185	254969.6754
18/07/2015	103948	100533.2197	18/02/2017	269548	267109.2784
22/08/2015	108890	107757.5547	25/03/2017	267892	279330.1484
12/09/2015	132336	112281.0903	15/04/2017	258875	286683.7367
17/10/2015	134168	120138.1005	13/05/2017	292686	296493.5228
14/11/2015	146945	126710.8873	17/06/2017	298959	308732.2605
12/12/2015	154632	133538.8494	15/07/2017	296682	318477.3281
30/01/2016	150309	146096.9009	12/08/2017	288823	328157.8857
13/02/2016	172646	149825.4576	9/09/2017	318868	337752.6726
19/03/2016	163326	159414.2396	14/10/2017	322013	349594.4009
16/04/2016	171514	167353.8359	11/11/2017	371784	358922.6929
7/05/2016	188877	173460.2194	9/12/2017	393273	368102.2304
11/06/2016	182996	183914.921	20/01/2018	389490	381555.9147
19/07/2016	191003	195636.7399	10/02/2018	422332	388126.7119

由於資料收集難度以及 Uber 對資料共享的嚴格要求，上圖 3 沒有顯示 Uber 的整個生命週期。出於同樣的原因，它只顯示了紐約市的資料，但分析像紐約市這樣的主要城市的資料極具代表性，能夠反映 Uber 的增長模式。

上圖 3 中以橙色線顯示的模型是對資料集的準確反映，因為它清楚地表明瞭資料趨勢，並且 R² 值為 0.99。可以看出，每天的出行次數隨著時間的推移，尤其是 2015 年 1 月至 2016 年 5 月期間，以輕微的指數方式（在某些點可以說是線性方式）增加。儘管此圖沒有顯示 Uber 生命週期的時間範圍，但我們可以從其大部分生命週期（2015 年 1 月至 2018 年 2 月）中推斷出其生命週期的某些階段，因為這些階段是 Uber 最關鍵的階段。顯然，Uber 的誕生期介於 2009 年 3 月（Uber 正式成立）到大約 2013 年 7 月之間。從圖 1 和圖 2 等獲得的其他圖表可以幫助確定這一點，並估計 Uber 的誕生期。從這些圖表可以看出，司機人數的增長大約從 2013 年 7 月開始，因此將增長期的開始定為此時是合適的。從上圖 3 可以看出，Uber 出行次數的預測曲線在 2018 年仍在持續上升，因此，直觀地說，Uber 尚未進入生命週期的成熟期，因為它 的出行次數和司機人數都呈指數級和持續增長趨勢。話雖如此，Uber 的增長期從 2013 年 7 月至今，並且正在持續增長。