一、滴滴打车排队的案例
打车出行行业有两个明显的特征：早晚高峰明显，供需变化迅速。高峰时期，集中爆发需求，造成供不应求，这时候如何分配需求就是一个问题。早期采用动态加价，价高者得，这个是自由市场的通过价格来调控供需的手段，但这个机制会造成大量用户抱怨，违背公平原则，于是需要提出新的分配方案。
用户需求的本质是：如何能够快速打到车。更准确的说法是，用户的预期是在价格不变的条件下，如何能够快速打到车。可以拆解为3个问题：
1. 用户对打车时间的预期是什么样的？（用户认知）
2. 用户的预期正确与否？（是否存在认知偏差）
3. 预期时间内是否能够更快打到车？（超越预期）
前两个的本质是是否可以调整用户的预期，后者的本质是能否通过供给调节真正解决这个问题。第三点因为涉及整体供给结构的问题，需要综合考虑平峰与高峰司机数量平衡，以及道路拥挤等问题，短期无法解决。因此重点是通过调整用户预期来解决问题。
先看人们通常接受的解决方案。在线下供不应求的场景下，用户通常接受的解决方案是排队，排队基于先到先得的分配原理。例如苹果的线下抢购排队、银行的排队办理、餐馆的排队等等，而通用的解决方案是排队叫号-用户先表达需求，然后根据顺序叫号，这样可以给明确的预期，前面还有多少人，还要等多久。
而打车时需求表达已经完成，所以是分配时采用先到先得的机制，表达上类似叫号一样，告知用户前面有多少人，预计还有多久。这样通过排队叫号的机制，调整了用户预期，让用户愿意等更长时间。
这样解决了用户预期与分配机制问题，但也将真正紧急的需求压制了，例如紧急去医院等场景无法优先满足。而这个真正紧急的场景又可以拆解为：1. 如何定义紧急场景。2.如何表达紧急场景。
用户场景过于复杂，平台无法进行定义，只能用户自己来表达。但用户若只是提出，不花费成本的话，人人都会表达自己紧急，则表达和都不表达没有区别，因此需要用户花费成本将紧急场景区分出来。
那用什么作为表达成本，可以是直接的费用成本和非费用成本。如果是费用成本，其实和动态定价没有区别，所以选择非费用成本。
那么市场上有没有非费用成本的方案，让用户享受特权的呢。看下线下什么场景会让用户有优先权，解决方案都是VIP会员，例如机场VIP，剧场包厢等服务，会员可以享受免排队的特权。所以最终解决方案是通过会员来让用户享受特权。但会员成本太高，有些用户可能不愿意，于是又开发了积分兑换紧急次数的方案，方便普通用户偶尔的紧急需求。
二、拼车价值分配的权衡
拼车是对打车资源的颗粒度进一步细分，与钟点房有一定相似度，但运营模式差别巨大。拼车的三方角色中，用户期望的是低价，司机期望的是更高的收益，平台期望的是拉新与单位运力效率最大化。
但这里面涉及到很多问题，例如如何给用户定价，如何给司机定价，如何抽佣，拼成收益如何分配，拼不成风险谁来承担，这个涉及到多方角色权衡。这个需要平衡多方角色诉求，寻求价值最大化，滴滴迭代了三版。
第一种，供大于求，起步阶段缺乘客，因此收益向乘客倾斜。
对司机和乘客都采用一口价方式，拼不成的风险由司机来承担，平台也会调低拼车抽佣。由于司机费用=里程费+时长费。而时长费=计费时薪*计费时长占比，因此通过降低计费时薪，同时提升时长费用占比完成。
初级的策略
第二种，供小于求，有乘客却司机，策略倾向于补贴司机。
第二版迭代，由于市场环境发生了变化，导致司机开始供不应求，为了平衡此阶段的供需关系，开始调整规则，将策略开始倾向于司机端，主要表现是司机计价模式不再是一口价，而是采用快车的计费模式，基于司机运营成本来来做计费规则，对司机来说始终提供的是快车服务。同时拼不成的损失由平台来承担，拼成的收益由平台和用户获得。
第二种的策略
第三版迭代。第二种方案的问题是，一口价模式可以享受快车的服务，导致用户的拼成意愿较低，而且用户不用承担成本，而且司机觉得拼成之后要付出额外的沟通成本，司机不愿意接拼车单。为了解决这些问题，再次基础上又做了一版迭代，拼不成的风险由用户承担（即拼不成就是快车模式），司机端拼车不成功就是快车服务，拼车成功的话，通过提升共程里程费用来作为计价规则，来补偿司机的额外成本。
第三种策略
拼成的共乘里程费用=共乘里程*里程费用*共乘倍率，具体的规则如下，S1、S2、S3、S4、S5是司机完整的行驶里程，这一部分可以获得对应的里程费。S2和S4是两单共乘里程段，可以获得额外的两单共乘里程费。S3是三单共乘里程段，可以获得额外的三单共乘里程费。
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