Uber订定价格。
Uber有充分的权力单方面设定和更改乘客支付的车费、给司机的钱,以及Uber收取的佣金。虽然Uber与其「合作伙伴」合约纲要中(第4.1节)表示Uber列出的车资是「建议」的金额(司机原则上有权收比预定车资低的费用,而非较多),但事实上,司机没办法透过Uber司机应用程序,去做价格谈判。
Uber设定绩效目标。
Uber的三个主要绩效指标是:司机的评比,司机载客次数,以及他们的取消服务次数。通常,Uber要求司机保持高载客率,如80%或90%,和低取消率,比如在旧金山要在5%(2015年7月),否则他们有被平台取消资格的风险(可能是暂时终止或永久开除)。
Uber的系统强制司机不加选择地接受乘客,因为他们没办法事先知道乘客的目的地,或可以赚取多少车费。虽然这样可能会防止某一些地区叫不到车,而Uber也以此作为一个行销特点,但是,每当Uber的司机接受叫车服务,实质上就是冒着财务风险,也就是此次服务可能只收得到「最低车资」,而各城市的最低车资不尽相同。以美国乔治亚州的萨瓦纳市来说,uberX的最低车资为5美元,这对司机来说,是无利可图的,因为Uber要收取1.60美元的预订费(其前身是「安全乘车」费),加上在剩余的3.40美元中,至少收20%的佣金。这样使得司机只剩下2.72美元,这还没算其他任何费用,如油钱等等。
客户担任经理。
Uber的评比系统会自动提醒公司表现在水准之下的司机。每趟车程之后,乘客都会被提醒要给司机从1至5颗星级的评分。这种回馈意见会产生立即的、经常性的服务评估,让Uber可以追踪绩效表现差的员工,采取必要的措施。为了继续留在Uber平台上,司机都必须在5颗星之中得到4.6颗星左右的平均分数。
虽然评比系统可以建立平台的信任度和当责性(accountability),但也有其缺陷。乘客一般并不了解 Uber的评比系统。他们可能会认为满分5颗星里面,4已经很好了,但这样的成绩实际上是不及格的。歧视也可能是一个问题。因为,消费者可以直接表达他们某些喜好和偏见,而法律上可能完全禁止公司这样做。
为了拿到高分,司机必须修正自己的行为,提供相当一致的Uber经验。公司鼓励在某些方面采取一致的行为。比如说,Uber的训练影片中说, 5星级的司机都会提供手机充电器或瓶装水。而且公司经常发送讯息给司机,解释乘客如何评价某些行为。例如,有一则讯息包括的建议有:「尽力使乘客获得特别的经验,比如若有可能尽量替乘客开门。」,以及「问乘客是否有他比较喜欢走的路线」,还有「乘客…比较希望司机不要在途中推销其他生意。」
主管监督和权力的重新分配,这种做法有别于正式的管理制度,转向雇主、员工、消费者之间的三方关系,这是在随选经济时代中越来越大的趋势,而在服务业更普遍。「顾客永远是对的」隐含了新的、更高层次的意思。
Uber决定时间表。
你可能知道Uber 的高峰动态定价模式。当需求(乘客)超过供给(司机)达到一个特定的门槛时,这个模式便开始生效。乘客和司机双方都看得见,设定某些区域采用这种高峰动态定价做法,目的是诱使司机上路载客,以确保乘客乘车经验愉快。不过有一些证据显示,这样只是重新分配司机的供给,把现有的供给分配到高需求的地区而已。
高峰动态定价区域会透过热度图,显示给司机,图中说明哪里的需求和车价将暂时上升,上升幅度可能从1.5倍到9.5倍之多。Uber 会提醒司机上网,或者继续行驶(即使他们按了「登出」按钮),来获得某一特定区域因动态定价而上涨的车资。
有一些司机称动态定价为「羊群效应工具」,会把他们赶进特定的地区。他们会预先收到电子邮件和讯息,内容是预测高需求量的区域(表示「动态定价会发生」)。
我们的研究却发现,由动态定价而来的高工资往往是不可靠的。首先,价格是根据乘客的位置来订。司机前往高峰动态定价区寻找某一特定的车资时,仍然会收到来自相邻地区、非动态定价范围内乘客的乘车需求,必须停下来接他们,不然就会冒着取消率上升的危险。司机们也可能聚集在动态定价区域内,才发现供应不再过低,而价格的飙升也已经消失。在网络论坛上,许多司机劝别人「别去追动态定价。」尽管如此,司机自己会学习评估哪个时候的动态定价是值得的。比如说,如果他们正在附近,或者他们计划在某些时候,到通常有动态定价的区域载客,例如在酒吧关门时或接近音乐厅附近。
除了价格上涨的讯息,Uber也会利用各种奖励措施和讯息,提醒离线的司机在特定的时间到某些地点去工作。其结果可能等同于轮班制度,虽然司机是被鼓励在这些时段工作,而非事前安排好的。
讨论有关未来的工作和工作自动化时,多半都会着重在员工被取代的问题上。我们才刚刚开始思考,自动化管理和协调员工的平台设计,对于劳工有何意义。如评比系统、绩效目标和政策、演算法动态定价、即时讯息和行为鼓励等工具,都是Uber体系「选择结构」的一部分:它让系统只要反映需求给司机,就可以引导他们在特定的地点和在特定时间内工作。这些自动化和演算管理工具,把「司机是独立的员工,透过一个中立的中介软件平台来创造他们的就业机会」这项说法给复杂化了。
在许多方面,自动化会模糊掉管理者的角色,但我们的研究显示,演算法管理不能与员工自主性混为一谈。企业若想要透过员工与雇主关系自动化,来提供可扩大规模的标准化服务,显然Uber的模式会对这些企业带来新的挑战。