出行行业有极其明显的高峰、平峰，且高峰还具有非常强的时间、地域性，比如晚10点的高铁站、下班时的CBD（中央商务区）。同时这些地域和时间点的供给密度，往往因为道路拥堵程度、司机分布等因素，出现十分巨大的差异。这个场景里最直接的表现就是供需失衡：司机因为拥堵，不愿去需求热区；打车需求量巨大且没有足够的司机，乘客打车很难。

为了缓解这个问题，最初行业普遍使用的策略是动态调价。通过在高峰期临时调整乘客打车价格去抑制打车需求。从经济学的角度来看，随着价格在需求方的自由竞争中逐渐上升，总能筛选出最愿意为当次交易付出更高价格来买单的人，本质上是每个人对于价格和价值的权衡。这个措施看似无可挑剔。

但随着滴滴规模的扩大，企业的社会责任随之提升。极端场景下价格不断上升的倍数，已经突破了作为感性人可接受的范围，所以后来平台将调价倍数限制在2倍以内。但这样一来，愿意接受议价的人变多，司机同样会对收入和付出成本进行权衡，这个倍数限制难以调动更多司机，所以运力供给并没有大量提升。结果就出现了大量用户接受临时调价，但依然无法出行的情况，用户更为不满，从而出现了大范围关于“动态调价”的投诉。

我们回归要解决的问题本质：满足更快打到车的诉求。但“更快打到车”拆解下来包含了三层含义：第一层是对何时能打到车有预期；第二层是这个预期是否准确；第三层是这个预期的时间是否还能更快。做好这三层，才能真正满足用户打到车的根本诉求。

相对来说，第三层需要更长的解决周期，根据整个出行行业高峰平峰的客观周期现象，需要结合运力结构的变化来长期解决，其中还涉及很多生态、政策等问题，这里先不展开。

从模式本身分析，对比动态调价模式，排队模式最大的变化就是给了用户更明确的时间预期，以及通过先进先出的队列逻辑，保证了预期的有序达成。从约束条件的差异分析，首先是社会文化的不同。中外社会文化对于公平和效率的取舍有所不同，国外对价格调节供需的市场接受度更高，国内是排队文化深入人心，几乎在所有涉及供需的线下环境中，都能看到排队的现象，而“让愿付更高价格的人优先”往往很难被接受。然后是行业在社会中扮演的角色不同。共享出行在国内市场更被认为具有公共交通属性，需要兼顾更多社会责任。

经过在特定环境下对公平和效率的权衡，滴滴最终选择了以排队作为供需紧张场景下的主要解决方案。一个新模式的出现，往往是一个后验的过程，特别是在旧模式已经广泛应用的前提下，所以排队就从一个供需最为紧张的场景切入——企业集中下班的场景。在北京中关村进行的MVP（最小可行产品）实验，验证了用户对于公平的感知和接受度的同时，也验证了排队模式通过拉长一点匹配时间（用户更愿意等待了），提升了打车需求的整体满足程度。(www.daowen.com)

排队模式的诞生，是为了通过先到先得逻辑来解决供需失衡问题。但随着覆盖面持续提升，场景的复杂性也有了变化。前面也说到，效用取决于个人对于交易所产生价值的判断，不同出行目的背后的效用也会有巨大差异。比如，打车去急诊和打车去逛街，紧急程度完全不同。所以在某些场景下，追求公平排队实际上是降低了效率。

对于更紧急的打车需求，平台是否要优先满足？满足的优先级如何？这两个问题的答案更多取决于业务所处的阶段。在平台具备了满足普遍出行需求的能力后，出于承担社会责任以及对创造用户价值的追求，答案就不言而喻了，更紧急的需求应该被优先满足，和社会车辆要给消防、救护车辆让行是同样的道理。

那如何区分一次打车需求是否紧急呢？首先平台是否可以通过特征发现需求背后的紧急程度？因为滴滴是线上打车模式，平台很难做到准确判定用户需求的紧急程度，所以需要用户自己来表达诉求。但问题是，如果用户可以低成本地随意表达，结果会是很多人都说自己很紧急，还是无法区分紧急程度。所以我们需要通过让用户付出更高成本来表达，以提高用户所表达的紧急程度的准确性。

用什么来作为成本？金钱还是非金钱？金钱作为成本涉及的最大问题是如何分配。出行交易涉及乘客、司机、平台三个主体，如果将这部分金钱给乘客，因为影响对象包括队列中后续所有参与者，所以存在其他用户是否有资格拒绝和具体会分到几分钱、几毛钱的问题。如果是给司机，司机并没有为这部分额外收入多付出任何成本，接单与否更多是取决于运气，这会导致其他人有不公平的感觉。如果是给平台，司机和乘客都会认为平台没有任何付出，白拿了这些钱。金钱做成本，平台还会面临让有钱人先走的道德质疑。

所以我们更倾向于以非金钱作为表达成本，同时仍需考虑优先权利不能被滥用，设置次数和成本限制条件。会员权益在各行各业普遍存在，这也是我们的排队“快速通道”的雏形。会员优先享受每月几次的应急优先特权，并且不可积累，定期清零。但单纯用会员身份做门槛，可能会让很多有需求但还不是会员的用户的紧急需求无法满足，所以后续又持续迭代了积分兑换等渠道，来满足非会员用户的紧急需求。