为什么不建立中国本土的产品呢？

Nundu（Uber集团产品经理）：Uber的核心产品架构是高度统一的，同时对本地化授予了极高的自由度。很多功能都是来自于独立的城市运营团队，比如动态定价模型就是SanFrancisco团队发现的，我们把这个做成产品核心构件，全球都可以使用。城市团队拥有很高的运营和市场的自治权，比如Driver和Rider的开拓、团队设立、政府关系，甚至PR。

我们不在各个城市设立独立产品的原因是，大多数产品的构成是一样的，这样就避免了重复开发。让不同地方的产品团队做不同的功能开发的话，整个产品的框架就会混乱，系统的复杂度骤然提高，系统内部的交互性也会随之崩溃。

但Uber会有一套机制来协调城市之间的产品需求，我们每一个职能部门里都有一个产品运营对应一个国家或城市，他们是功能产品经理和城市团队的桥梁。Uber能在一天时间上线一个城市的产品。每次启动一个新的城市，只需要按照产品模版勾选功能，就能快速上线适应当地需求的产品。这样即利用了统一产品来缩短上线周期，又高度适应本地要求。

如何用全球数据，给各个城市做产品优化？

Rafi Lurie（Uber负责实验性平台）：利用数据做产品优化简单来说分三步：首先获得一个数字，比如说改变请求按钮的颜色，提交请求的比例改变了多少。然后你会根据数字做一个实现功能的假设。最后，实验。进行AB测试和实时监测。

Nundu：但我觉得很多公司做得不够的一点是，把你了解到的信息传递给大家。公司越大，对这些实验性的宽容度就越低，但Uber是一个充满了各种测试和实验的公司。所以对于城市团队来说，最重要的就是学习其他城市的实验数据，而不是重复地犯同一种错误。一个公司的BI，不应该仅仅是公司的一个工具，而是集合这些公司在不同阶段中的经验，这样每个人都与CEO有同样的视野和认识。我们对于一些问题没有所谓的“正确答案”，但是我们有一个智慧库（Wiki）来共享经验。

Nahom Workie（Uber负责数据平台）：我有一点想要补充。如果一项实验你做失败了，大家不会认为你是失败者，而是获得了一次积累和收获。你没有失败过，只说明要么你很聪明，要么你就没有去试着超越极限。你也不能保证下次成功。Uber非常坚持的一点是，各种实验数据及时公开，避免同类实验需要反复做。

内部怎么评价新LOGO？如何看待反馈数据？

Nundu: 新产品的测试反馈总会让PM怀疑人生，我带的团队经常问我这个产品该不该这么做。事实上，如果你做的产品测试模型反馈数据全部是正向，这说明你选择的数据是片面的。我去年负责发布一个新版本的产品，我们的目标就是新产品不好不坏，就行了。只要反馈是中立的，我们就胜利了。

因为有时候我们需要把产品放在一个新平台上，或是解锁一些新任务。如果你过分相信数据或是用户，你就会错过很多机会。数据对我来说只是一个工具。当你在一个领域工作很多年之后，你会有培养出一种直觉。你不需要做成千上万的AB测试，而是只做一两个就够了。数据不能帮助你在设计上做更好的决定，设计的直觉和对市场的了解更重要。实际上如果我们把中国的视觉系统放在美国做测试，那肯定是要炸锅的。

如果说城市团队有了新的需求，谁有权做这些改动？

Nundu：在Uber的执行，不需要预先批准。我曾经在谷歌的搜索引擎团队工作。谷歌有严格的审批制度，我的每项设计都会需要经过差不多二十左右的人批准。

Uber是另外一种玩儿法。Uber省去了审批，但为了让所有人的工作在同一条阵线上，我们用RFC的协作方式。RFC，RequestFor Comment。所有跟某项目相关的人都会收到开放邮件，项目的进展会写在邮件里，邮件的内容不需要谁来同意，但会事先告知。

与滴滴有什么不同？

Nundu：我的回答很直接：我们的产品更便宜。比如用数据来降低开支成本等等。我的意思，不止是更便宜，还要更可靠，更有用。就像是，有谷歌，雅虎，bing那么多搜索引擎，使用率最高的还是谷歌。专注是一件有力的武器（Focus is power），我们的理念就是专注于做最好的产品。所以Uber现在是并且将来也是，用最聪明的人，专注的做好打车这么一件事。

我们的产品初衷是为了让用户打到车，当遇到节假日车源不够的时候，我们就会牺牲价格，增加倍率提高对司机的补贴，来保证用户能叫到车。没有车比价格高严重一百倍。当你的产品稳定，你做得足够好时，用户就会越来越依赖你。

姜智亚（Uber中国产品负责人）：Uber的CEO Travis是技术出身。所以，Uber是一家科技公司，而不是交通运输公司。如果在某个方面出现了问题，那么Uber会以技术来解决，比如上面提到的想要把等车时间缩短的方式。滴滴现在公司规模已经有四千甚至五千人了。而Uber全球的员工也就5000多人。这是我们最不一样的地方。

作者@阿尔法公社       来源@虎嗅网

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