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门店小参谋丨 经济学家告诉你:为什么滴滴不给你派最近的车?

2019/9/23 11:05:50 巴九灵 吴晓波频道

既要低头做事,也要抬头看路。营销需要新思路,后市场还没有玩转的营销,在其他行业可能已经被玩坏了。本期,我们分享跨界案例。

门店小参谋

本期分享

出处:吴晓波频道   作者:巴九灵   有删减  

一些古典经济学家认为,追求个人利益的最大化,就能累加成群体利益的最大化。但保罗·萨缪尔森指出,这是“合成谬误”——误以为在局部成立的事,就能在全局成立。

萨缪尔森的侄子、哈佛前校长劳伦斯·萨默斯举过一个例子:会场里一个观众站起来,他看得更清楚了,能推广到整体吗?当所有观众都站起来,那谁也看不清了,还更难受。

在运筹学领域,“贪心算法”寄希望于,通过每一步选择当前的最优,从而实现结局的最优。但这样做难免有急功近利、贪小失大的问题。

人们渐渐发现,全局最优没那么容易,甚至总结出了一些经典错误模型:

公地悲剧:一块公有草地,人人有权利使用,却无人有义务维护,结局是什么呢?每个牧羊人都会带大群的羊来吃草(局部最优)——他们知道草地承受不住,就更不愿落后于人——最后公地不复存在(全局最劣),这就是“公地悲剧”。

公地悲剧有很多衍生情况,例如滥用抗生素,就会产生耐药性强的超级细菌,令抗生素逐渐失效。又如滥用形容词,就会导致词义弱化,原有的形容词逐渐贬值。

搭便车问题:当一个公共品不付钱也能用的时候,每个人都倾向于不付钱(局部最优),但所有人都不付钱的话,就没公共品可用了(全局最劣)。

搭便车问题也有很多衍生情况,例如公共防疫:假如全国只有一个人没打疫苗,那他和打了疫苗一样,几乎不可能染病,但是这样的人多到一定比例,疫情就会爆发。

不同的传染病,有不同的搭便车行为“崩塌边界”。全球疫苗免疫联盟负责人赛斯·伯克利曾说:“一旦麻疹疫苗覆盖率低于95%,将不可避免地爆发大规模传染。”

又如网贷征信:一群网贷公司,为了提升风控水平、降低风控成本,决定共享用户的信用和借贷记录。然而,每一家都想着,我不用认真做征信,直接用平台上别人家的数据就好……结果就是互相坑队友,集中爆雷。

除此之外,大到联合国事务,小到团队作业,都少不了关于搭便车的争论。

全局最优:

那么,全局最优是什么样呢?并不是所有场景都能实现全局最优,因为全局最优往往需要“上帝视角”和“顶层规划”。

往大里说,气候变化协定、关税贸易协定、央行征信系统、全民防疫计划、高铁航运规划就是追求全局最优;往小里说,滴滴的车辆调配方案就是追求全局最优。

很多人有过疑问,为什么明明附近有车,滴滴却要派一个远处的单?——为的就是全局最优。

滴滴本质上是一个协调者、撮合者,运用大数据算法和经济学规律,在高峰期尽量让更多乘客能打到车,让低谷期司机能够有单可接。

大数据算法意味着,让更多的人更快打到车,未必是个别用户打到最近的车,但所有人的整体等待时间缩短了。

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感悟:放眼整个维修行业,会发现同样有局部最优导致全局最劣的现象。如集客活动为门店带来甜头时,同行纷纷跟进,导致车主对营销活动产生抗体,对维修门店信任度降低。当然,后市场的全局最优,也需要来一次顶层设计了。

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