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20歲的女孩因為乘坐滴滴順風車遇害，而結合上次空姐遇害后整改仍然發生了這種悲痛的事情，滴滴在這方面有著不可推卸的責任。文章試著從產品設計的角度看一下滴滴順風車的產品漏洞，看有哪些值得我們產品人深思的問題。

事件脈絡梳理

20歲少女滴滴遇害，引發了眾多討論，我們先來看一下整個事件的脈絡梳理：

從整個事態的發展過程中，我們可以發現以下幾點：

• 第一，受害少女乘車的時間為下午1點，屬于安全時區，而且行為謹慎，還把位置和好友進行共享，屬于自我保護意識較強的，被害方不負有任何事故責任；
• 第二，事件發生后，無論是好友、家人、警方各方都在積極營救，網上那些說好友延誤時機、警方不作為的人，或許我們應當客觀一點。作為好友，而且是尚未步入社會的20出頭的年輕人，在很多時刻我們確實無法思慮十分周全，只能按照自己認為最有利的方式去幫助危險中的朋友，我相信造成這樣的結果，他們內心的難過和自責比我們任何人都要重。其次，作為警方，前提是他們只是小轄區民警，所以那些說要警察立刻怎么怎么樣的，也許需要正視一下中國的政治和社會現狀，他們都已經盡力了。

而反觀另一面，滴滴又是如何反應的呢：

• 第一，該滴滴司機早有前科，前一天遭到舉報卻沒有獲得及時的處理；
• 第二，事發后，各方人士盡力搜救，滴滴平臺卻固守流程，一二再表明沒有權限，派專家處理，沒有積極配合導致錯失搶救時機；
• 第三，也是我們最應當注意的一點，早在三個月前，空姐遇害的事還沒有完全過去，滴滴也承諾用戶，已經重新整改，而最后整改的效果就是這樣嗎？

最后滴滴發布負有不可推卸的責任，顯然這個說法不會獲得公眾諒解，也喪失了公眾的信任，所以順風車，徹底成為民眾心里的奪命車。

事已至此，我們無力回天，但我們可以做的，是以這件事為載體，更加深刻地反思，作為一個產品人，當我們把產品推向用戶的時候，應該要特別注意一些什么，當產品存在何種漏洞時不解決堅決不能上線？而當產品上線后，發現問題，又應當以怎樣的態度解決？

這些都值得我們思考，所以我們先從產品設計的角度看一下滴滴順風車的產品漏洞。

滴滴順風車的漏洞分析

1. 底層邏輯固有的安全隱患無法根除

滴滴順風車司機的注冊流程，其實是十分簡單的，只需要司機提交一下姓名、身份證、車輛信息、駕駛證、行車證等信息，至于乘車協議中的所謂司機的駕駛安全以及犯罪記錄等根本無從考量。所以我們可以想象，在所有的順風車司機中，充斥著多少這樣的人渣。

無疑，順風車的起點是很好的，可以有效地利用閑置的資源，對于車主和乘客而言，是一種雙贏。但是我們都忘了，達成這個好點子的前提是信任、友善，但從頻發的事故和媒體、網友的多次爆料反饋中可以看出，陌生人之間共享親密的行程，安全隱患還是極高的。

就是說，順風車這種不安全因子，是先天的，人為不可逆的。

• 一方面，對順風車主的個人過往和個性、背景等真實資料，排查和逐個認證是不現實的。順豐車之所以存在，很大一部分原因就是因為司機端的注冊省事，隨手就可以使用平臺，順個乘客分攤一下油費。如果需要類似于出租車司機一樣嚴格考核篩選，那么對于很多司機而言，就失去了參與的動力，畢竟不是專職。
• 而另一方面，在安全保障上，出租車司機提供防護欄，保護乘客和司機，但是順風車就不可能完成這樣的改造，成本太高，這種代價使得愿意參與的人稀少，所以也不可行。

因此，順風車的存在，司機的準入和行車過程中的風險，都是固有的，只要業務繼續存在，乘客和車主就都要承擔相應的風險，無論是滴滴還是政府，誰都無力根除。

2. 平臺的運營反饋機制過于刻板

這次事故的發生，也充分暴露了平臺運營機制的漏洞，因為平臺客服確實沒有權限、需要保護用戶隱私間接導致營救時間的流失。

或許，滴滴作為一個大體量平臺，所有的運營和事件的處理確實需要遵從一定的規章和流程，對用戶隱私數據的保護也沒有錯，但問題就在于，面對三個月之前才發生的教訓、受害人朋友一個小時內7次的反饋以及警方的合理要求，滴滴順風車在應急機制上的設計過于刻板。

我們總說吃一虧長一智，面對尚未平復的血的教訓，滴滴順風車業務整改重新上線后，無疑會受到更多民眾的監督，在遇事的處理流程上，也應當更加高效靈活，真正把用戶的安全放在首位，絕對不允許出現任何紕漏。

因為公眾對安全事故的容忍度可一而不可再，在如此短的時間間隔內發生兩次雷同事故，無疑是雪上加霜，不僅將過去積累的所有信任和好感毀之一旦，未來想要再次贏得用戶信任的可能性也幾乎為0。

3. 是否賺錢高于一切

滴滴順風車上線以來，以超過外界想象的速度為滴滴帶來了極為可觀的盈利。

具體地，每一單的抽成是10%，而滴滴公布的數據中顯示：

近三年來滴滴順風車每日的成單量約為90萬，按照每一單的均價為15元，則每日的利潤為90*15*10%=135萬元。

在這樣利潤驅動下，滴滴確實難以割舍。而從產品的角度來看，如果一個產品雖然存在一定的安全隱患，但卻可以為用戶帶來便利，也可以為平臺帶來巨大的商業價值，該如何取舍，這對任何人而言都不是一個容易的課題。

其實就抽成這個事，許多的順風車司機也發表過抱怨，主要是針對用戶取消訂單以及用戶下單后接單的過程中，由于溝通上的問題，導致用戶體驗不佳，最后也由司機來承擔相應的代價。從這一點來看，雖然確實賺到了錢，但是無論是安全、還是對司機權益的保護和對用戶權益的維護，產品的設計都存在一些紕漏。

也許這些問題在最開始的時候，不影響用戶的使用，但是隨著不斷發展壯大，矛盾日益凸顯，卻沒有引起足夠的重視，才使得滴滴順風車背上了“圈錢高于一切”的罵名。

4. 真的用心整改了嗎

相信大家都還沒有忘記約三個月前空姐喪命的事故，當時滴滴迅速將該功能下線一周，進行整改，并把晚間22:00到次日凌晨6點的時間段設為灰色時間。本以為這樣令人痛心的事故就這樣淡去，但就在整改期間，相似度極高的事故再次重演，甚至有過之而無不及。

上一次的事故，如果說空姐這么晚獨自一個人乘車，自己本身的自我保護意識不夠，自身還負有一定責任。但這次是白天1點且上車就給朋友發送定位的花季少女，兇手何以如此猖狂？為什么前一天被投訴的司機，第二天還可以正常接單？為什么在幾乎同樣的事件發生后，仍然沒有防護機制？為什么還在之后選擇漠視警方的要求而不積極配合？為什么到最后，卻以一句負有不可推卸的責任輕松給出聲明？無數對你們信任的用戶，不禁要發問，真的用心整改了嗎？是不是下一次約車要先把頭提著？還能再信任你嗎？

大多數情況下，在產品設計的初期沒有辦法做到盡善盡美，很多也確實是在不斷的使用中才發現的問題。那么如果能在迭代的過程中，把重要的漏洞補充完整，用戶也能感受到你的用心。但可怕的是，對于用戶最根本的生命安全需求，滴滴整改的效果競不痛不癢，無論背后的理由是什么，都是站不住腳，在生死面前，省錢、方便都是浮云。

警鐘長鳴

1. 下線順風車，做好產品反思和評估工作

產品就像是自己的孩子，但是在沉痛的事實面前，也只能當斷則斷，畢竟用戶的生命安全永遠是第一需求，所以或許對當前的順風車業務，下線是不得已也是最好的選擇。走到今天，相信產品設計的人員也發現了該功能的種種弊端以及各種安全隱患，并且已經到達了無法容忍的地步。

如果之前對約車的時間段以及性別、采用刷人臉驗證以及取消個性化標簽的舉措是最嚴格的整改，但也沒能阻止性侵、奸殺等事故高頻發生，只有先暫時下線，組合產品團隊的人，把安全提為用戶第一需求之后，對產品進行評估和再設計。直到有一天，確定真的可以有效保證用戶生命安全之后，再重新出發，如果做不到，那么就讓它永遠消失吧。

但不管怎樣，這些血的教訓，可以教會我們，每一個產品的誕生，都背負了它的使命，只有時刻記住今天的教訓，才能在未來，避免再出現同樣的事故。

2. 論用戶教育的重要性

其實滴滴在發生大量意外之后，也提供了許多舉措來保證用戶的安全，而針對拼車也發表了許多提醒，比如：核對人和車牌，以及提醒乘客乘坐后排位置等，還在不久前增加了一鍵報警并實時跟蹤車的定位功能等，但我們在這兩次的事故中，這些保命功能設計卻沒有被用戶充分利用。

不知道是出于什么原因，但這其中有一點，用戶教育引導不夠到位是肯定的。有的用戶甚至從來沒有注意過，滴滴打車出了類似于一鍵報警這樣的功能，也就是說，其實滴滴不是沒有做出努力，只是這些努力在落地的時候，沒有充分發揮足夠的作用，真正到達用戶并幫助到用戶。

所以，在運營上，對于一些重要的功能點，不計較成本，也要對用戶進行持續教育和引導，杜絕類似情況的發生。

3. 利用新的技術解決老問題

有一些棘手的老問題，隨著新技術的出現，其實是可以有新的解決思路的。

首先，新司機判別問題。

雖然順風司機準入的時候，門檻較低，而從現實角度來看，也不可能一一去做嚴格篩選，但是在這個萬物互聯的時候，數據給了我們偵探識別一個人全新的方式，即通過大數據+機器學習算法的結合，可以快速地建立司機的畫像。

比如：可以在政府的支持下，打通多方平臺數據，類似于一些司機個人家庭、職業、金融借貸以及心理、犯罪記錄數據等，建立司機準入考核模型，設定一定的閾值，達到一定的成績后才可準入，提高準入司機的整體素質，從源頭上降低風險。

其次，滴滴作為一個數據驅動的公司，其實有很多的數據可以更好地利用起來去保護乘客的安全。

• 第一，重視投訴數據。滴滴平臺是可以投訴的，后臺有大量的投訴數據，而這些投訴的數據里，可以提取出很多敏感詞，并可以準確快速地幫助平臺判斷出哪些司機有問題，然后對其進行標記，在敏感時間、敏感地段、異性單子上少派或者不派，甚至對于那些屢教不改的司機，直接取消其司機身份，把危險扼殺在源頭上。
• 第二，利用乘客數據進行精準畫像。滴滴平臺也有許多乘客的數據，比如：性別、年齡、工作、活躍線路等，所以在為乘客匹配司機的時候，可以根據用戶的畫像以及乘車時間點、時間段，優先匹配同性、信用好的司機，降低性侵、奸殺事件的發生概率。
• 第三，利用數據，告知乘客風險指數。對于用戶訂單，提供多個司機選項，尤其是當用戶選定某一個司機之后，將該司機的性別、年齡、信用評分、投訴等歷史數據告知用戶，并為用戶評估風險值，警醒用戶提高自我保護意識，若用戶在明確風險值之后，仍選擇乘坐，起碼她的心理戒備會強一些。
• 第四，對于較偏僻的路段、以往事故頻發路段以及危險時間段，在訓練數據中進行標記，并在平臺地圖上檢測到進入相應的路段時，對用戶進行安全提示，同時平臺端準許乘客啟動與系統聯網，實時監控車內的情況，保證用戶的安全。

最后的最后，我們還可以期待，在不久的將來，自動化駕駛的技術量產，我們再也不用擔心這些人為的傷害，每個人都可以平安放心地到達自己的目的的，那將是所有人的福音。

當我們選擇成為一個產品人，就意味著對產品、對用戶負有不可推卸的責任，有些問題，永遠都不能妥協妥協和退讓，任何時刻，用戶的安全都是第一需求，希望借此警醒自己，記住選擇做產品的初衷！

本文由 @AI產品小白菜 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自網絡