滴滴在利用用户数据的基础上,有哪些套路?
电影里常说,这世界在黑与白之外,更多的是灰色。在滴滴上,我们可以很容易看到传说中的杀熟之外,还可以利用用户数据搞出千奇百怪的套路——令人沮丧的是,这些套路的目标很统一:要让滴滴占便宜。
先给大家讲一个几天前的真实故事。事情是这样的,我一早要赶高铁,于是前一天晚上订了第二天早上七点半的礼橙专车。对于这个常规操作也没往心里去。
然后第二天早上,收拾东西时候一看“专车距您3公里”,很稳。吃完早饭一看,车已经在小区门口,那就出发吧。到小区门口四下瞭望了,嗯,没车?
于是我给司机打电话,询问是什么情况,他说他马上到,当时是7点33分。
我又等了一阵,还是没见车。我只能再打开滴滴打电话,然后瞬间小情绪就炸裂了:居然显示专车距我33公里?!什么情况?在我进一步催问下,司机告诉我他起来晚了,刚睡醒,现在正用滴滴给我叫车呢。
当时确实整个人都不好了,已经晚了快20分钟,眼看要赶不上高铁的节奏啊。于是我马上给滴滴后台上报了司机没来接我的情况,急忙拦了出租车赶到车站。然而并没有什么用,命中要误的车是绝不会等你的。
滴滴平台的处理结果,是给了我一张40元的代金券。
后来仔细想一想,觉得这事儿也没有什么可埋怨司机的。人有特殊情况总是难免,而且后来司机大哥也给我打电话道歉,并提出要私下再给我一部分补偿,当然了我也没要。
但是问题来了,我奇怪的是,既然司机当时在家睡觉,那么滴滴APP显示的专车,到底是怎么有远有近地开到我家门口的?
当时谁也不会想到截图,但是扪心自问了好几次,我还是判定不是因为没睡醒产生了幻觉——那辆专车的神秘小图标,确实出现在了APP中,并且在动。于是这几天,我研究了一下发生在滴滴上的各种“灵异现象”,结果发现身边的同事朋友居然有各种各样的神奇遭遇。
本文总结一下使用滴滴时可能撞到的“套路们”。比较令人痛苦的是,有些事件不是订单截图能够体现的。但这里可以保证,说到的每个状况都有相应订单作为证据。
而且一些套路如此频繁,让我感觉肯定不是个案,各位同为滴滴用户的小伙伴,不妨自己回想一下还有哪些要补充的。
我至今都难以理解的虚假位置
作为还算比较资深的滴滴用户,这次见识到的假定位,真是最匪夷所思的一回。
我们都听说过,有一种黑产专门向网约车司机兜售假的定位软件,据说可以让车辆定位出现在人流集中区或者机场车站,提高接单能力。但是我赶上的这回显然不是司机造假,然而系统bug也很难解释这种情况,如果只是定位错跳,那总不见得能一路沿着马路慢慢错跳到我的上车地点吧?
可是如果说是平台自动完成的假位置投放,我又觉得有点“吃饱了撑的”。毕竟司机没到这事儿马上就会被拆穿,自动投放一个假位置,让用户觉得司机已经到了,又有什么好处呢?
确实此前我也经历过,预定的专车临到上车时间还在非常远的地方。这种情况如果要赶车赶飞机,我也只能取消订单。为这事儿还跟滴滴客服吵过,客服给我的答复是让我耐心等待。我反问我一会耽误的机票是找滴滴报销吗?客服给我的答复依然是要耐心等待。
难道为了避免这种投诉出现,平台就会自动给用户看一个假的定位不成?有一个时间点值得注意,那位专车司机说他开始打开滴滴给我叫车的时候,恰好也是我这边见到专车位置突然跳到几十公里外的时候。换而言之,在司机大哥没打开滴滴软件的时候,他的定位就“巧妙”的出现在了我预定的出发地点?
怎么评价呢?只能希望这是个巧合与个例吧。然而接下来要说的,绝对不是巧合。
个性化数据服务,还包括看人绕路这一项?
滴滴的大数据杀熟,给重度用户涨价这事,已经有了太多报道,这里聊点相对新鲜的。大数据涨价这招我没测试过,但是大数据绕路,我可是实地“评测”过的。
客观来说,使用滴滴遇到的司机绕路问题,如今已经好很多了。到目前为止,滴滴自动提示过我一次司机存在绕路,我主动投诉过两次,很快都得到了解决。
但是有一种绕路却是司机和乘客都比较无奈的:导航绕路。
从前,我从地铁站到公司,正常行驶是2.3公里,前提是在正确的路口掉头。这条路我走熟了,每次叫滴滴导航都是同样的路线。而后来有一次,正巧手机没电,就让同行的朋友叫了一次车。我开始还没注意,突然间感觉怎么开了这么久?一看司机的导航,滴滴规划的路线要走7.6公里。
为了证实这是不是个案,矫情如我又找了一个陌生的手机约同样线路的车。上车一看,果然导航还是指向那遥远的方向。值得注意的是,同样的位置用主流手机地图导航,都是2.3公里的走法。
以上情况发生在北京,然而稍微一翻找就会发现,这种滴滴导航“特立独行”的绕路事件发生在全国各地。
而似乎我遇到的问题证明了这样一个情况:滴滴导航不是大数据杀熟,而是大数据欺生。同样的上车点和下车点,如果你没走过这条路,那抱歉,咱们绕路走起。
显然,这种问题是很容易解决的,比如后台系统学习用户出行轨迹,归纳出同样路线的最优方案(或者其实直接套用百度和高德的导航也可以啊)。很简单的产品逻辑修改,就可以让那些滴滴导航的专属绕路现象烟消云散——然而滴滴并没有,他们选择了更赚钱的套路。
压哨派单,惊不惊喜?
还有一种亲身体验过多次的套路,而且不知道为什么基本都发生在上海。
我们知道在上海这种大城市,当你呼叫滴滴之后,首先会迎来漫长的等待。奇妙的是,这里经常出现这样一幕:什么时候你等得不耐烦了,按下取消订单的那一刹那:恭喜你,你终于约到车了。
这种压哨派单,我在上海遇到过很多次。如今甚至已经形成了一个思维定式,想要车吗?发单等三分钟,然后点取消,好,车来了。
从去年开始,滴滴派车由距离优先,变成了“智能派单”模式。据滴滴说,智能化之后,首先会根据司机与乘客的好评率来派单,以此养成司乘双方的礼貌意识,并且也可以通过大数据计算减少空驶率。
这些都很好,作为用户绝对举双手赞成。然而智能派单之后,确实也引发了很多司机与用户的吐槽,说是用户叫不到车,司机赚不到钱。
不管这是否是技术的暂时困境,或者司乘的无依据抱怨。至少从压哨派单这件事中,我们可以看出滴滴的智能派单显然不仅是在测算用户的好评率——至少它还在测算用户的耐心程度,让没耐心的先叫到车。
这个逻辑倒是很好理解,因为它保证了订单被最大化保留,企业可以赚到更多钱。然而对于用户体验来说,愿意多等难道就应该多等吗?这就像你去饭店点菜,服务员看你好说话,就决定让后面的人加塞,这套路似乎有点三观不正。
雨天,有一个神秘的队伍在等车
最后说一个滴滴的套路吧。篇幅原因有些素材就不写了,同时也相信等待被挖掘的套路只会更多。
北上广的朋友大概都有这样一个体验:早晚高峰、人流量大的地方、天气不好的时候,叫滴滴必排队,排队必然200+,等下去必然要疯……
(图片来源于网络)
当然了,这种情况主要是网约车司机数量锐减造成的,并不是滴滴的锅。然而在各种排队当中,有一项是有点可疑的,它叫做雨天排队,在北方多发生在夏季。
我一位朋友,曾经在北京一个不算热闹的地方叫车,显示排队人数130+。当时他都惊呆了,因为四下遥望都是一片空旷,这130人藏在哪里了?
有兴趣的小伙伴不妨等下雨的时候出去试试,相当好玩。一旦下雨时呼叫滴滴,你周围很大概率会突然出现一支热爱雨天往外跑的神秘队伍——事情搞笑的地方在于,即使下的是根本不影响出行的毛毛雨,这只神秘军团也会如期而至。
显然,这些人中很大部分是不存在的。然而背后的产品经理似乎还不够细心,只是简单粗暴地区分了雨天叫车难度和非雨天难度,却没想到大雨小雨暴雨其实是有点不同的。
想象一下这样的画面,某位用户在下着细雨的空旷街道上叫车,突然发现前面有100多人在排队等车……这情节够拍恐怖片了。
你要这套路,有何用?
电影里常说,这世界在黑与白之外,更多的是灰色。那么在数据服务里,除了人性化服务与机械化服务之外,其实还有一种“鸡贼化服务”。
在滴滴上,我们可以很容易看到传说中的杀熟之外,还可以利用用户数据搞出千奇百怪的套路——令人沮丧的是,这些套路的目标很统一:要让滴滴占便宜。
究其根本,是在一个用户基数庞大的商业平台面前,随便玩弄一个小花招,叠加在一起就是一个可观的数字。
这种小心思搞个一两次,其实绝大多数都不会察觉到。但问题是,如果你使用滴滴频次挺高,大概会发现撞上套路的概率实在太大了。
而让人无可奈何的地方在于,这些套路造出来的锅,只要事情不严重,完全可以甩给“智能”这个深奥的东西:最后一秒匹约到车是系统匹配的结果;位置出错是系统错误;导航绕路是算法故障,等等等等。
埋伏在无数数据和算法背后,今天的互联网公司似乎愈发安全了。只要不出大事,那么在你不会取消订单的情况下就多等一会,在你不认识路的情况下就多走一点,有小问题能蒙过去就最好——总而言之,平台要低投诉,还要利益最大化。
但世上安有两全法?
小聪明小便宜的背后,很可能是大患与大错。这点滴滴似乎直到现在也没有搞明白。
要知道,从智能技术的运用,到对待用户数据的态度,再到最终呈现出的产品状态,这套相当复杂的东西背后,其实都在诉说着相同的内涵:企业的价值观。
作者:脑极体,微信公众号:脑极体
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题图来自网络
厉害!
说得太好了,赚钱可以,任何企业都不是慈善公司,但是得有底线。正所谓,水可载舟,亦可覆舟。