分享经济的供给侧是一个数量巨大的群体。因此，管理分享经济的供给侧，不能再依靠传统的供应商管理模式，而是需要打造成一个生态。
为了做到这一点，就需要有良性的规则存在。
本文作者谈婧毕业于清华大学，从MIT辍学加入了Uber中国早期创始团队，做过Uber所有职位的工作，是全国最大的家庭厨房共享平台回家吃饭联合创始人。她结合自己的创业实战经历，与大家分享做好分享经济的4条原则！
作者｜谈婧
来源｜正和岛（ID：zhenghedao）
什么样的规则能让分享经济的生态高效运营呢？我认为，打造分享经济的生态，高效地运营分享经济，需要遵循如下几点原则。
01
规则越简单越好
与其他经济形式相比，分享经济最大的区别是，供给端是一个个非专业的个人，他们提供的服务没有通行标准，他们中的大多数人是在利用闲暇时间进行兼职，愿意为之学习规则的动力甚至远不如全职的淘宝商家。所以，管理这些人需要用不一样的方法。
一个雇员入职一家公司的第一天，一般会收到一本厚厚的员工手册，里面写明了公司所有的规章制度，甚至会有一周到数月不等的培训时间，帮助员工理解这间公司的各种硬性制度、软性规则和理念文化。
这些文件和培训，是为了让员工在正式上手工作以后，能够按照这间公司约定俗成的规矩来做事。
一家工厂与供应商达成合作之后，会签署一份长长的协议，协议里面规定了各自的责任义务和合作的相关行事标准。当然，并非所有事情都写在协议里，两个在同一经济体中存在的公司，已经遵循着同样的市场准则，况且在协议以外，已经有大量政府和组织制定的标准。
但是，在分享经济中，以上两种方式都不再适用了。想要去管理这些“非专业选手”，让他们阅读一本厚厚的手册，显然是不可能的，甚至连几页纸的规范都很难推行。
所以，
分享经济的规则，一定要简单。
复杂的规则和简单的规则，形成的管理效果千差万别，这一点在回家吃饭就有活生生的实例。
回家吃饭曾经有一套
6
页纸长度的家庭厨房管理制度
，但在实际运营中我们很快就发现，这些制度很难执行下去。我们期望通过规则达到的效果，几乎没有能够达成的。为了分析原因，我们对家庭厨房进行了一次调研，发现几乎所有的家庭厨房对规则一条都记不住，更别说
6
页纸那么多了。于是，我们对这
6
页纸的规则做了大刀阔斧的减法，力求找出核心。
最终，我们找出了几个核心管理要点，并将管理要点缩减为
3
条，一共不超过
10
个字
，并且落实成简单明确的数字，同时在
APP
端进行展示和强提示。这一修改的效果是非常明显的，新规发布不到两周时间，所有的家厨都口耳相传、牢牢记住，我们所关注的几个指标也迅速得到改善。
有趣的是，对于任何公司来说，
6
页纸的规则显然并不是太复杂的规则，而对于分享经济的群体而言，这就过于复杂了。
简单，再简单，就是第一要义。
越是海量的群体就越需要简单的规则。
伴随生态规模的成长，群体对简单规则的需要就越来越强烈。我在
Uber
经历了业务量万倍增长的过程，亲历了不同体量下不同规则的效果：在司机只有几十个人的时候，可以深度细致地管理，大不了可以一个人一个人地详细解释；在
1000
人的时候，尚可以使用抽查的方式去做深度管理；但当群体规模变成专车领域的百万、千万级别的时候，就需要一个能够自己生成的规则。例如，
Uber
曾经编过一首四行打油诗来帮助司机记忆核心规则，其朗朗上口的程度让司机广为传播，效果远远大于厚厚的一套规章制度。
分享经济的参与者是个人，分享经济的平台可以有完善全面的制度来管理他们多样而个性化的一面，但必须提取出最简单明确的核心标准，不能超过三点。
所以，做减法、抓核心，是制定和执行规则的要点。
02
规则一定要对所有参与者公平
公平是确保生态良性发展的最基本原则，
规则的设定，一定要基于平台的主张和整个生态系统的考量，而不是偏向专业的参与者
，平台不是为那
20
％的专家服务的。
偏向专家的规则会导致“吃老本”的现象产生，从而使得服务的整体质量下降。
回家吃饭的首页厨房展示和排名曾经依据的首要指标是历史单量，权重仅次于地理位置，这就导致了生态里出现了“论资排辈”，资历老的厨房能够获得更多的客户点击和单量，于是老厨房不再努力。即使做得很差也有单子可接，曾经做得很好的厨房质量不断下降，用户体验被严重伤害。更糟糕的是，新的厨房很难突破重围，兴冲冲地报名上线了，过了几周也接不到什么单子，导致大量新开发的厨房流失，平台的增长速度受到阻碍。
经过调整，我们将满意度评分作为最重要的指标，在用户端展示，并给予较大权重，历史单量虽然有一定的权重，但不再向用户展示。
调整之后，整体的差评比例降低了将近
50
％，所有的家厨都开始研究怎么样做得更好吃、怎么样服务得更好。
专车领域也曾经蹚过一样的坑。
曾几何时，专车领域的
APP
众多，每个
APP
虽然在做同样的业务，但是各自的规则都不一样，观察这些规则会得出一些很有意思的结论。有些
APP
的规则非常偏向于老司机，派单逻辑倾向于老司机，一个司机在平台上做得越久，就越能够得到更好的单子。这个规则从表面上看起来很有助于司机的留存，能够让司机在平台上的黏性越来越高，但是从长远看来，对整个生态是有害的。过一段时间，新的司机不愿意再去这些平台了，因为所有的新司机都发现，他们根本没有机会，只能接老司机剩下的比较差的单子，没有生意可做，他们反而愿意去别的平台发展。于是，这类平台就白白把市场机会让给了新平台，在市场竞争中受到损失。
建立分享经济的平台要明确，平台要把那
20
％的头部参与者服务好，但平台不是为那
20
％的参与者存在的。
如何建立一个规则，让新进来的人也有机会，让老的人也越来越有黏性，就是一门艺术。
▲
本文核心内容摘自《重新定义分享：UBER中国的分享实践》，中国友谊出版公司，2016年12月。
03
定义明确的“好”与“坏”
对于海量的个人供给者来说，奖惩的原则，要有明确的定义，
什么是“好”，什么是“坏”，要说得清清楚楚、明明白白。
什么是“好”？一方面，对于交易平台，最重要的是看用户最看重的价值点是什么，比如回家吃饭的外卖用户最在意好吃、服务好、快速，抽象成几个关键指标就是满意度评分、及时出餐率；另一方面，依据不同的平台属性和模式，需要有不同的考量，比如
Airbnb
考量房东，只看一个指标，就是及时回复时间，因为
Airbnb
坚持
C2C
的房屋分享模式，相对
C2B2C
的模式，其劣势是有可能预定得不到及时的确定，反复沟通十分麻烦。
针对这一点，
Airbnb
选择了回复快速作为其定义的“好”。
定义“好”，也要定义“坏”。
这和教育孩子是同样的道理，要明确一个边界——什么底线是绝对不能碰的，以及什么是平台最介意的。
首先要明确绝对不能触碰的底线，比如弄虚作假。
曾经有创业团队问我，对于刷单是否可以稍微放松管理，毕竟对冲业绩有好处。我的观点是绝对不可以。刷单的危害在于，一旦一颗老鼠屎没被清理，一锅粥就全坏了，一旦人们发现有人可以不劳而获，就会纷纷效仿，再也没有人会老老实实地依靠提供服务来赚钱，这时候再想要回头就非常难了。因此，刷单现象必须在火苗出现伊始就掐灭掉。
在
Uber
和回家吃饭，分享经济参与者一旦被发现刷单，就会被停止账户并永无复活的机会
，严格的规则是生态洁净的前提条件。
平台最在意的要点、最影响用户体验的要点，不妨用“惩罚”的形式体现，那会被记得更牢。比如，当
Uber
最初建立品牌形象的阶段，司机如果不穿衬衫、戴领带、提供水、给乘客开关门，他的奖励就会被扣除一部分，这几条对司机来说是很高的要求，但也是
Uber
与其他品牌区隔的点，因此采用惩罚的形式，让这个区隔点被非常彻底地推行，并为整个司机群体奠定了非常好的基础标准，这个文化基础确立了，之后的运营就变得省心多了。
“好”和“坏”也是与时俱进的，在不同的发展阶段，可以定义不同的指标，运营者需要对当下的运营要点保持高度的敏感。
比如，在
Uber
早期缺车的时候，我们要求司机必须达到一定的接单率，才能够拿到奖励；而当车辆供给充足的时候，就不再强调接单率这个指标了。
其背后的逻辑是这样的：当
Uber
的车辆密度较低时，最近的车子经常距离用户有
10
～
12
分钟的车程，而如果这个最近的司机没有接单，系统会派发给下一个司机，这个第二远的司机距离用户往往是
17
～
18
分钟的车程。我们通过数据分析发现，第一个司机没有接单后，派发给第二个司机之后的取消率直线上升，对用户体验伤害极大。于是，我们从中抽象出接单率这个数据指标，即每
100
单有多少单子司机接了，如果接单率低于
70
％，则司机的奖励会被扣除很大一部分。在这样的规则下，司机会确保尽量每一单都接，这在
Uber
初期确保用户体验方面立下了汗马功劳。尤其是在
Uber
的规模发展到
7
分钟抵达时间这个临界点的时候，用户数量处于即将爆发的节点。
在这个时刻，我们对于接单率的要求更加严格，因为这一指标的把控与否，将决定体验是“特别好”，还是“特别坏”。
到了后期，在车辆密度达到很大之后，距离最近的司机和第二近的司机到达时间差异不太大，无非是三分钟接驾和两分钟接驾的区别，对于用户来说没什么区别，我们就不再采用接单率作为“坏”的标准了，转而将注意力转移到当时影响用户体验较多的取消订单、不认路等情况上。
