4-3-2 Uber 動態定價- 收益管理| Coursera

收益管理以及動態定價的應用呢，在近期有一個非常好的例子， 也就是各位所熟悉的Uber，其實Uber呢，不管在台灣或是在世界各地，它會造成一個風潮，其實就是在解決所謂 ... List4-3-2Uber動態定價Loading...服務模式的體驗、設計與創新：從痛點到賣點(Experience,Design,andInnovationofServiceModels:fromPainPointstoSellingPoints)NationalTaiwanUniversityFilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar4.8(123ratings) | 6.2KStudentsEnrolledEnrollforFreeThisCourseVideoTranscript相較於製造業強調「貨品」與「製造流程」的管理，服務業則強調「人」與「服務流程」的管理。

在數位時代，科技是企業拉近與顧客距離的關鍵策略性工具，但如何以人為本，則是企業在新時代的挑戰。

在這門課中，我們將探討數位時代中如何進行服務設計與服務營運，一方面改進顧客的體驗，一方面也結合收益管理與平臺策略去為企業設定合適的商業模式。

為了兼顧理論與實務，我們集結了臺大管理學院的三位教授以及來自國泰金控的業界專家，透過包含金融、零售、醫療、交通、網路等各產業的案例，與大家一起從學理和產業的角度探討數位時代的服務管理。

ViewSyllabusReviewsFilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar4.8(123ratings)5stars82.92%4stars15.44%3stars0.81%2stars0.81%YCJul4,2021FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStarThiscourseisveryhelpfulforbeginnertolearnhowtostartabusiness.Helpful?TDFeb11,2020FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar非常棒的课程！讲师们的思路非常清晰！l理论和案例结合的非常好，很充实也很有趣！老师们推荐的延伸阅读书籍也非常好，帮助在这个点开拓视野。

赞!Helpful?Fromthelesson收益管理讓學習者理解收益管理及動態定價的基本觀念，並能運用動態定價在實際生活中，課程中並剖析可執行收益管理的場合及相關運用。

4-3-1常見的差別定價方法1~410:204-3-2Uber動態定價8:14TaughtBy孔令傑(Ling-ChiehKung)副教授(AssociateProfessor)郭佳瑋教授兼系主任(ProfessorandChair)余峻瑜助理教授(AssistantProfessor)陳冠學國泰金控數位暨數據發展中心協理TrytheCourseforFree收益管理以及動態定價的應用呢，在近期有一個非常好的例子，也就是各位所熟悉的Uber，其實Uber呢，不管在台灣或是在世界各地，它會造成一個風潮，其實就是在解決所謂的供需不平衡。

那它解決供需不平衡的一個簡單方式呢，就是在不同的時間點根據不同的需求來定立不同-的價錢。

比如說Uber在當初發展的時候，也就在2012年初，它其實發現在美國的城市Bos-ton，每到禮拜五、禮拜六清晨的時候，會發現有很多所謂的未滿足的需求，也就說在當時其實很多的這個Uber的司機呢都已經回家准備休息，可是呢美國人在那個時候呢很喜歡去party，所以呢，在party結束的時候呢，就希望能夠有Uber的司機載他回家。

可是在瞬間呢，因爲它的供給不夠，所以就造成這樣的一個供需的不平衡。

所以呢，爲了要解決這樣的一個供需不平衡，Uber呢就在星期五或是星期六清晨，也就是午夜到淩晨3點的時候，適時提高了每次乘坐的一個單價，可能提高50percent，可能提高100percent，甚至200percent。

好，就發現這樣的一個動態定價，短短幾周，就得到一個非常好的回饋。

那出租車的供應量呢，增加了70percent到80percent，而且滿足了超過三-分之二的未滿足需求。

那到底Uber這樣的一個動態定價的方式如何解決所謂的供需不平衡呢，其實各位在這張投影片上面看到的圖就是假設今天你是Uber的司機，你所看到的一個界面。

今天Uber呢，它會利用非常大量及時的一個數據，模型的建構，還有優化的分析，引入整個時間跟空間兩個維度，告訴消費者以及司機，那在不同的時間點，不同的這個地點，那到底整個的市場需求是如何。

那會適時提高在需求比較高的地區，它的這個乘坐單價。

所以呢，它在不同的城市呢，它知道整個消費者的價格彈性可能不太一樣。

比如說今天在一個下大雨，一個繁忙的一個下班時間，那在那個大城市裏面，比如說紐約市，那可能消費者可能願付價格就會大幅提高，它的價格彈性也會變得比較高。

那在這個不是繁忙的一個這個需求的城市裏面，那可能這個價格彈性就會相對的不太一樣。

所以Uber呢就建立非常大量的一個數據庫，然後根據消費者的價格敏感度，還有他的候車時間，這些相關的變量，來決定在不同城市、不同時間點的一個定價的一個方式。

所以呢從過去到現在，Uber的這個動態定價的一個發展，大概可以分成四個不同的一個趨勢。

在最早期呢，Uber其實用的叫做一般的動態加價。

也就是說，今天假設在一個需求相對比較高峰的時間，當你打開Uber的APP你會發現，Uber的界面會告訴消費者，因爲現在需求相對比較高，所以呢，你現在的乘坐價格會比過往增加了50percent，增加70percent，甚至增加到1.2倍，2倍。

那這樣的一個一般動態定價呢，是最初期Uber所用的一個方式，可這樣的一個方式呢，對消費者來說會造成一個困擾，什麽困擾呢？消費者可能會認爲，啊，我平常只需要用一倍的價格來搭Uber，可是現在因爲需求上升，這個交通繁忙，所以呢，我反而需要花兩倍的價格。

所以這樣的一個漲價，對消費者來說反而不是一個太好的一個觀感。

即使今天從5塊變到6塊，也是增加這個20percent，可對消費者來說，這種增加以倍數來去做計算，反而不是一個太好的方式，所以過一段時間之後呢，Uber呢就把它改成所謂的一口價。

目前在台灣，假如你去坐Uber的話，大概你看到的一個動態定價的方式，就是一口價的概念，也就是說今天你只要打開Uber的APP，好，你希望從某個A點到B點，那Uber呢就會藉由它背後的一些數據庫，及時算出這一趟這個行程呢，你要被charge多少錢。

那因爲你沒有辦法去比較你過去在離峰時間所搭乘的價格，所以假設今天這一趟Uber告訴你一口價就是240元，假如你能夠接受的話，那你就按yes，那Uber就會提供這樣的一個服務，那你的信用卡也馬上會被預做扣款。

好，那第三種情境呢叫做個性化定價，什麽叫個性化定價呢？今天Uber它會根據不同的消費者，比如說他搭乘Uber的頻率，還有呢，司機或是對消費者的一些評價，來決定在同一趟價格裏面不同的消費者，Uber要怎麽去給予不同的定價。

比如說今天有兩個消費者A跟B，那A呢，是很常這個搭乘Uber，那B呢只是偶一為之。

所以今天假設A跟B都想從某一個地點，同一個時間想要搭乘到另外一個地點，那對于這個搭乘頻率相對比較多的這個消費者A，可能Uber會給他一些個性化、個人化的一些折扣，那反而今天偶一爲之搭乘這個Uber的消費者B，那Uber給他的價錢可能就會相對比較高一點。

那最後一種情境呢，叫做針對下遊效應的一個個性化定價，這又是什麽意思呢？剛我們講說今天Uber做動態定價的一個模式，基本上就是要解決所謂的供給跟需求的一個-不平衡，所以Uber過去在針對定價上面呢，它都是單趟來做決定。

也就說今天我從，某個消費者從A點到B點來決定這樣的一個行程要付多少錢，可是今天Uber呢也許會思考，假如今天某個消費者，他從新店上車，他要搭到信義計畫區，可是今天他搭到信義計畫區的時候，剛好是下班時間，交通巅峰，也就是需求相對比較高-的時候，那這個消費者也等于把一部Uber的車，也就是把一個供給，從一個需求離峰的一個地方，帶到一個需求巅峰的一個地方，那適時就幫Uber解決在信義區的供需不平衡，那根據這樣的一個情形呢，Uber有可能就給予這個消費者一些個性化的一些定價。

好，那這樣的一個針對下遊效應的一個個性化定價，其實也不是Uber首創的，其實在台灣有很多的汽車租賃業者，也常常在連假之前，做這樣的一個個性化的定價。

也就說比如，在很多連假很多消費者都很願意到花蓮去遊玩，好，那可能就坐不管是火車或是其他的交通工具到花蓮，然後在當地再租車，那就造成在連假期間，花蓮的租車的需求就會很高，所以在連假之前呢，很多汽車租賃業者就會在網路上打廣告說，假如今天你願意從台北租到花蓮，好，就是單趟的一個價格，那在連假之前的某一天，那可能汽車租賃業者，給你單日的租金可能是一塊錢。

那這個一塊錢，其實對汽車租賃業者來說，是一個很大的一個幫助。

因爲呢，假如沒有這樣的一個租金的設定的話，可能汽車租賃業者還要自己把車子從其他地方，比如說台北開到花蓮，以滿足這個連假的一個需求。

那今天假如用這樣一塊錢的租金，其實就是用一些incentive讓某些消費者，願意幫汽車租賃業者開車到花蓮。

好，那這樣其實就是我們這邊所講針對下遊效應的一個個性化定價。

那目前在台灣，我們剛剛所講，台灣目前所用的這個Uber的定價，大致上還是在一口價的一個狀態，還沒有用到所謂的個性化定價，以及下遊效應的個性化定價。

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