近几年来,许多传统行业在“互联网+”的影响下,纷纷进行变革,而物流行业也结合云计算、移动互联网等技术在模式上进行创新,尤其是在公路货运方面,大量的货运共享平台涌入市场,期望通过平台的集聚效应解决传统公路货运信息不透明、成本居高不下的问题。在激烈的市场竞争下,平台通过“烧钱”补贴来争夺用户,但平台能够持续发展的根本在于其能够快速进行供需匹配,真正提高服务水平,为供需双方客户带来价值,并采取一定措施保证用户基础实现平台盈利,这也是平台在运营过程中需要关注的重点。本文在对大量文献进行总结和分析的基础上,并以货运共享平台A为背景对货运共享平台存在问题进行分析,主要包括以下三点:第一,平台对于供需双方的精准匹配还有待进一步改善。现在货运共享平台利用信息技术为用户推荐合适的匹配对象,但用户在平台上输入相关检索条件后,匹配数量较多,质量不高。第二,匹配时忽略了双方心理因素的影响。货运共享平台打破时空的限制给人们带来便利的同时,也提高了交易的不确定性,供需双方在面对不确定环境时的损失规避态度会影响平台的匹配决策。第三,面对市场竞争以及各种不确定因素的影响,平台完成匹配后,用户对于匹配结果并不一定接受,平台采取何种措施激励用户接受平台的匹配结果并在平台上完成交易,有效地控制用户行为实现最大盈利也是其面对的一大难题。针对以上问题,本文第一部分研究了考虑用户损失规避的货运共享平台A的供需匹配问题。首先,根据供需双方交易的特点,构建双方满意度评价指标体系,然后在满意度计算的过程中利用累积前景理论将用户损失规避的态度引入进来。在此基础上,考虑时间约束并以双方满意度最大和匹配数量最多为目标建立供需匹配模型。由于竞争平台等各种不确定性因素的影响,平台完成匹配之后,用户会根据满意度等因素衡量自己的效用或收益来决定是否接受平台的匹配结果,因此本文第二部分基于第一部分的匹配结果,考虑平台竞争和收费,结合匹配结果的满意度、用户等待成本等因素,分别建立平台A短期利润最大化和长期利润最大化的激励模型,研究平台A短期和长期的最优激励策略。研究发现:在匹配过程中考虑损失规避后,供需双方的满意度明显提高;时间窗约束虽然在一定程度上降低了满意度,但去除了结果中的无效匹配;以匹配数量最大化为目标能够避免一些车辆的零启动问题。其次平台采取激励措施后,在短期内,平台利润有所提高,而且最优激励策略与竞争平台2的等待成本负相关,与平台2和平台A的服务水平之比正相关。在长期情况下,平台初始阶段的利润低于无激励状态时的利润,但由于激励的作用,用户接受匹配结果的比例迅速增加,平台的利润快速增长并超过无激励状态时的利润。而且最优激励随着时间的增加逐渐减小,当接受匹配结果的用户比例达到一定程度时,平台不再进行激励,但利润仍高于无激励状态。以上结论说明本文对货运共享平台的匹配和激励策略进行研究,能够对改善平台供需匹配和提高平台利润提供一定的帮助。