Цифровые платформы и эластичность спроса (на примере Uber)
Как искусно комбинируя эластичность спроса и сетевой эффект можно достичь хороших результатов. На примере Uber, но применимо для всех двухстаронних цифровых платформ.
Как говорилось в прошлой статье “Uber, AirBnb…Одним словом про платформы и сетевой эффект”, как искусно комбинируя данные, эластичность спроса, математику и сетевой эффект можно достичь хороших результатов. В статье “Сетевой эффект — феномен роста потребительской ценности” разобрались с сетевым эффектом и с его ключевым значением в построении успешных цифровых платформ.
В этой статье разберем второй не менее важный фактор — эластичность спроса. Как говорилось в прошлой статье “На одной стороне платформы эластичность спроса должна быть больше чем на другой стороне или изменение спроса на одной стороне должен привести к изменению и на другой стороне.” Давайте посмотрим как все это работает на примере Uber (графики просто визуально построены для передачи сути, без каких либо расчетов).
График спроса для пассажиров Uber примерно будет таким
На верхнем картинке, система снижает цены до получения прямоугольника большой длины и малой высоты, где доход будет максимальным. Но здесь нужно учесть и вторую сторону платформы.
Для водителей кривая будет таким
В течении того времени, пока за счет увеличение количества перевозок уменьшается время простоя, для водителей снижение цены будет приемлемой (здесь возникает 3 фактор — управление доходностью всех сторон платформы, ч чем поговорим в следующей статье).
Получается снизив цену для пассажиров Uber сдвинет вправо кривую спроса, увеличив количество пользователей в сети, чем больше пассажиров тем она более привлекательна для водителей, так как простоев будет меньше. Получается, снизив цену для пассажиров можно увеличить спрос на обеих сторонах платформы.
Кроме этого, алгоритмы Uber реагируют на внезапный рост спроса. Компания была хорошо известна тем, что временно повышала тарифы в часы интенсивного спроса, хотя многие пользователи считали подобную тактику неприемлемой. Руководство Uber полагало, что такое ценообразование полезно для баланса спроса и предложения. Алгоритмы компании подталкивали цены вверх, чтобы привлечь к участию больше водителей в те моменты, когда реальное или ожидаемое число свободных автомобилей не соответствовало спросу клиентов.
Практика привела к негативным отзывам о компании, когда в декабре 2014 года в Сиднее взяли в заложники восемнадцать человек в кафе. Множество людей спешили покинуть опасное место, и некоторые пытались уехать на такси Uber. Компьютерные системы компании в ответ на внезапный рост спроса повысили цены. Многим людям это показалось совершенно неадекватной реакцией на ситуацию, и компанию стали активно критиковать. После этого случая, компания внесла возможность человеческого вмешательства и приостановление повышения цен в определенных обстоятельствах.
