Uber的PEST分析

(一)POLICY政策环境分析

由国家发展改革委、中宣部等10个部门制定的《关于促进绿色消费的指导意见》(以下简称《意见》)于2016年3月1日正式公布。

《意见》中指出，支持发展共享经济，鼓励个人闲置资源有效利用，有序发展网络预约拼车、自有车辆租赁、民宿出租、旧物交换利用等，创新监管方式，完善信用体系。此《意见》的印发，标志着共享经济模式首次在国家层面被予以认可，并且将会得到政府层面的支持与鼓励，这无疑给目前广大共享经济的创业者与从业者一剂强心针，后续更为全面详尽的新规或将出台。

随着国内乃至世界环境问题的不断恶化与资源的不断减少，环保问题已被各国政府所重视。以Uber、Airbnb为代表的共享经济模式，逐渐在世界范围内流行开来。共享经济可以有效节约资源，提高资源利用率，但因国情与国民素质、经济发展水平、国民理念等因素的限制，中国的共享经济并没有得到有效的发展。自从共享经济的概念进入中国以来，以滴滴为代表的共享出行等服务，备受热捧的同时也备受诟病，随之而来的社会问题着实让不少人质疑共享经济的中国之路。现如今《意见》出台，行业有了政策的引导，新的市场秩序也将会逐步建立。

(二)ECONOMY经济环境分析

Uber是共享经济的杰出代表，其终极价值在于：采取信息化手段，利用经济学最简单的供求原理，让资源分配更合理，并解决了“打车难、打车贵、服务质量参差不齐”的问题。共享经济就是一种每个人既是供给者也是需求者，利用各自的闲置资产、时间，为他人提供服务的新的经济模式。但是中国用车市场竞争十分激烈。打车APP在去年道遇血洗，借着腾讯和阿里移动支付大战的东风，滴滴和快的已经成为打车APP的双寡头，各自坐拥4000万用户。为了扩展自身业务和帮助巨头抢夺0fline资源，这两个寡头在资本的支持下渗透到高端私人用车领域是大概率事件。如果Uber做低端市场，将影响传统的出租车行业，后者与政府关系十分微妙。接入私家车主，则可能会帮助到“黑车司机”，后者在中国是著名的钓鱼执法的对象。而与出租车公司合作做打车APP的方式，滴滴和快的已经把这条路封死了。

(三)SOCIETY社会环境分析

(1)020消费习惯逐渐形成

2014年，我国移动智能终端用户规模达10.6亿，较2013年增长231.7%，移动互联网迈入“高速发展期”，这一时期，出行、医疗、教育、餐饮等与生活密切相关的细分领域应用纷纷涌现，多元化生活服务为用户带来极大便利，线上与线下联动(O20)成趋势，消费者新的消费习惯逐渐形成。另外，智能手机的普及带动了手机打车软件的发展，打车软件向各个年龄段用户渗透。

(2)价格敏感的消费心理

在市场机制下，消费者对于价格高度敏感。2014年初滴滴快的“烧钱大战”，空前的补贴力度使打车软件用户激增，同时打车软件的便利性与智能化也受到了用户的普遍认可，形成了新的出行习惯。

当然用户对补贴的高度敏感也向Uber等打车软件提出了新挑战——利益补贴并不是维持用户黏性的唯一方式，而应该找准定位，推出更多的创新举措，形成有效的盈利模式。

(3)软件不够本土化

Uber中文版更像是英文版的汉化，相关界面和流程不适合中国用户的习惯。下载Uber后，注册流程极不友好。在录人手机邮箱和密码等关键资料后，还需要分开输入“姓”和“名”完善资料。显然，这是为西方人设计的。如果Uber将其APP推向中国用户，还需要升级APP体验、改造流程和加强本地服务，更接地气才行，而这需要在中国建立本土化的技术和产品团队。

(四)TECHNOLOGY技术环境分析

(1)手机基站定位服务

手机基站定位服务又叫做移动位置服务(location Based Service，LBS)，基站定位一般应用于手机用户，它是通过电信移动运营商的网络(如GSM网)获取移动终端用户的位置信息(经纬度坐标)，在电子地图平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。定位技术有两种，一种是基于GPS的定位，另一种是基于移动运营网的基站的定位。其精度很大程度依赖于基站的分布及覆盖范围的大小，精度较高，有时误差不超过100m，给打车软件提供了最基本的技术支持。

(2)云计算技术

以大数据分析为核心的云计算技术，为打车行业提供汽车车辆和驾驶员基本信息、地理位置信息、空车信息、服务质量信誉考核信息，以及电召服务预约、派单、应答、服务和驾驶员服务质量评价等信息。这不仅仅提供了规范行业管理和整合行业资源的依据，而且让出租车行业具备更强更灵活的市场适应力。

三、SWOT分析

(一)优势分析

Uber独家开发的算法，对用车需求量、车的配给和定位有精确的了解，能算出什么时候该派多少车在路上跑，可以在一个城市里部署最少的车，最有效率地满足用户需求。Uber最初采用的是Google的时间算法来估计车子的抵达时间，但是计算出来的时间有3.6倍左右的误差，用户体验非常糟糕。

后来Uber放弃了Google的APl，组建了一个混搭团队来开发自己的算法，团队成员包括火箭研究科学家、计算神经学专家和核物理学家。这个算法的核心是怎么能把无数个移动的点用最短的线串起来。由于没有历史数据可以用，他们在初始阶段走得颇为艰难，但是很快该算法发挥了效应，在时间预计上比Google的算法准确度高。随着数据的增多，预计也变得越来越准确。

(二)劣势分析

虽然新兴的打车软件发展迅速，但是在目前，传统打车方式仍然占据主流地位，出租车司机是一个不容忽视的群体。

而Uber本身也存在一些实体租车企业没有的问题。比如，Uber的司机为私家车主，却执行出租车职能，此举涉嫌非法经营;Uber的私人或租用汽车并未在当地政府部门注册，缺乏管理和商业保险制度;Uber自身存在安全隐患，一些司机的不法行为可能引起法律纠纷;实体租车企业可能是Uber的最大潜在竞争者。

(三)机会分析

随着国内监管制度更加健全，租车企业管理模式的逐渐成熟，市场将迎来增长爆发期。而随着移动互联网的高速发展，手机、平板电脑的用户更多开始利用碎片时间，作为租车020的典型代表，Uber进军中国正是意欲在中国这个大市场中切走一块蛋糕。而不管是人+车模式的易到、AA，还是单纯租车服务的神州、一嗨、宝驾、至尊，抑或出租车公司以及新的打车APP滴滴、快的等，都要在这个市场中分一杯羹，而且已经建立起了先发优势。作为后来者、Uber能否打开局面将面临严蚁挑战。

(四)挑战分析

在竞争中取胜的关键还在于产品本身——只有优化用户体验，帮助用户在最短时间内打到车、才能获取更多用户，同时还要帮助合作的汽车公司最有效地利用车辆闲置时间。而与更多汽车公司的合作反过来又可以提高车辆供给、提高服务的可靠度、从而吸引更多用户，形成一个良性循环。

Uber的竞争对手是提供手机即时订车服务的应用开发商。中国国内的激烈意争，特别是补贴大战、最终使得Uher与滴滴在股权上进行合作，避免了两账俱伤的恶性竞争。