Uber 的秘密武器是一队经济学家

公司

2018-10-15 18:54

一个下雨的周六夜里,你刚和朋友吃完饭,拿出手机,打开 Uber,首次发现它居然说因车辆紧张,价格得上涨 1.3x 倍。当时的你,是按下了「接受」按钮,还是选择「多等几分钟」?

你也许已经忘了当时的决策,但那个数据对经济学家来说特别珍贵,因为它们清晰地记载了交易时间、地点、价格以及当时的供需情况。《魔鬼经济学》作者、美国经济学家 Steven Levitt 曾说

从很多方面来看,Uber 呈现了经济学家理想中经济应有的模样。

▲ 图片来自 Pocket-lint

这样精确丰富的数据于经济学家来说犹如瑰宝,但更重要的是,Uber 爱这些经济学家就如经济学家爱这家公司带来的宝贵数据和实验机会。

Uber 不仅在内部设立「研究和经济(Research and Economics)」部门,同时让这些被称为「Ubernomics」的经济学家的研究成功融入到公司的产品设计、战略设计以及政府游说支持中。今天,Quartz 撰文介绍了这群鲜为人知,却对 Uber 发展相当重要的人群。

经济学家都爱 Uber

▲ 图片来自 Canada’s Open Data Exchange

2016 年,Steven Levitt 通过分析 UberX 2015 年上半年在芝加哥、洛杉矶、纽约和旧金山所产生的 5400 万笔交易数据,绘制出基于真实数据的需求曲线

我们都学过微观经济学的「需求曲线」——在其它条件相同时,产品的价格越低,需求会越大,反之亦然。

▲ 图片截自 Marginal Revolution University

由于从来没人能够准确记录「其它条件」的改变会怎样影响人们需求对价格的敏感度(譬如,原本打车回家只要 15 元,今天下雨涨价到 25 元你接受吗?30 元呢?),所以需求曲线一直是个「概念性」模型。

直至 Uber 推出溢价算法,让类似的消费者对不同价格做出选择,得到了所需的实际数据。你们每一下的「接受」和「多等几分钟」都为经济学家了解人们对价格的接受预期作出贡献。

据统计,Uber 拥有超过 300 万名司机,全球来说,每天将产生 1500 万笔交易数据。QZ 在文章中写道:

雅虎、Google 和 Uber 等公司能够提供的数据体量,是十年前经济学家们发梦都求不来的。

科技公司里的经济学家是怎样一个存在?

▲ 图片来自 Recode

需要说明的是,Steven Levitt 并不是受聘于 Uber 的经济学家,但他对于需求曲线的研究的确是和 Uber 自家的经济学家合作完成的。

Ubernomics 向来保持低调,广泛研究消费者体验、测试新功能和激励措施、根据 Uber 公共政策需求提供支持材料,以及生产经过同行评议和可在权威刊物上刊登的研究。

2015 年,当美国政府官员谴责 Uber 的溢价是「价格欺诈」时,Uber 的首席公共政策和法律经济研究负责人 Jonathan Hall 援引一篇研究报告,指出 Ariana Grande 在纽约开演唱会时,溢价是如何驱动司机前往需求最大区域。

▲ 图片来自 Twoilio

此外,Hall 和前奥巴马顾问 Alan Krueger 的研究则通过展示司机「可当自己的老板」「安排自己的行程」来支持「Uber 只是司机的代理人,司机不是公司正式员工」一说。

更隐形的影响是,Hall 和 Krueger 的研究已被数百篇研究论文所引用,影响力在默默地扩散。

科技公司对经济学家的「现代商业」需求也许是从 2002 年经济学家 Hal Varian 和 Google 合作后才兴起,但经济学家如今在科技公司中的位置已经变得非常多元。据美国经济学家兼微软长期顾问 Susan Athey 分享,目前经济学家在科技公司中主要负责 4 个方面的工作

  1. 微观经济学方面问题,譬如价格设置和产品设计问题,研究产品是如何影响用户的;
  2. 公司发展策略问题,包括对产业的研究以及对收购、合并等行为的评估;
  3. 公共政策问题(知识版权、隐私、数据安全等),Uber 拿研究报告去游说各地政府就是一个例子;
  4. 法律和政府监管问题,协助企业面对反垄断和竞争等领域的挑战。

此外,Athey 指出,还有不少年轻的经济学家会在科技公司里担任数据研究员和产品经理,因为他们更擅长于使用观测数据和设计实验。

▲ 图片来自 Los Angeles Times

近 10 年来,科技公司的创新速度一直领跑着政府政策的发展速度,这为经济学家提供了发挥小宇宙的空间。

经济学家甚少能够在触及如此多人的产品和平台中体现自身价值,这让人非常振奋!和给数百位学者提供可引用的研究论文相比,我的工作可以影响整个经济。

Athey 通过邮件对 Quartz 说。而对于 Ubernomic 来说,重要的任务是建造证据体系,并围绕这个体系建立全球政策框架。在 QZ 看来,Uber 在这方面做得很好:

Uber 高质量的数据吸引来学术和研究人才,他们将为公司撰写提高声誉的研究报告,并吸引更多研究人员来撰写这方面的研究论文,提高公司政策合理性。

争议,一直都没停过

▲ 图片来自 Eunews

今年 3 月,MIT 发布了文章指出,Uber 和另一打车软件 Lyft 的司机每小时只能赚 3.37 美元,远低于最低薪酬。

没过多久,Hall 就在 Uber 的官方博客上抨击该研究,称 MIT 为「Mathematically Incompetent Theories(数学算不好理论)」,并获得了 Krueger 和耶鲁大学经济学家 Judy Chevalier 的支持。

事实证明,MIT 发布的研究确有缺陷,随后他们也将研究数据从 3.37 更正为 8.85 美元/小时。但该研究负责人 Stephen Zoepf 对事件的后续评论同样值得深思:

透明度和可重复性是学术研究的基础。Hall 和 Khosrowshahi 的评估所暴露的,是一份我在没有公开乘车数据,以及除 Uber 自家分析外缺乏第三方独立研究下进行的一次假设。

当然,这不是 Uber 一家才有的问题。

一队经济学家已经不再是任何人的「秘密武器」。所有大公司有自己的(经济学家)团队。

O’Reilly Media 创始人 Tim O’Reilly 说道。正如前文所及,Google 就曾在 Hal Varian 的帮助下打造出最赚钱的 AdWords,而 AirBnb、Netflix、Pandora 等公司每周也在寻找新经济学家来合作。从某个层面来说,受聘的经济学家也是公关团队的一部分,以专业论文来为公司说话,为公司建设软实力。

题图来自 Fortune

后评论

评论在审核通过后将对所有人可见

正在加载中