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榮耀標識滴滴在利用用戶數據的基礎上，有哪些套路？
電影里常說，這世界在黑與白之外，更多的是灰色。在滴滴上，我們可以很容易看到傳說中的殺熟之外，還可以利用用戶數據搞出千奇百怪的套路——令人沮喪的是，這些套路的目標很統一：要讓滴滴占便宜。
先給大家講一個幾天前的真實故事。事情是這樣的，我一早要趕高鐵，于是前一天晚上訂了第二天早上七點半的禮橙專車。對于這個常規操作也沒往心里去。
然后第二天早上，收拾東西時候一看“專車距您3公里”，很穩。吃完早飯一看，車已經在小區門口，那就出發吧。到小區門口四下瞭望了，嗯，沒車？
于是我給司機打電話，詢問是什么情況，他說他馬上到，當時是7點33分。
我又等了一陣，還是沒見車。我只能再打開滴滴打電話，然后瞬間小情緒就炸裂了：居然顯示專車距我33公里？！什么情況？在我進一步催問下，司機告訴我他起來晚了，剛睡醒，現在正用滴滴給我叫車呢。
當時確實整個人都不好了，已經晚了快20分鐘，眼看要趕不上高鐵的節奏啊。于是我馬上給滴滴后臺上報了司機沒來接我的情況，急忙攔了出租車趕到車站。然而并沒有什么用，命中要誤的車是絕不會等你的。
滴滴平臺的處理結果，是給了我一張40元的代金券。
后來仔細想一想，覺得這事兒也沒有什么可埋怨司機的。人有特殊情況總是難免，而且后來司機大哥也給我打電話道歉，并提出要私下再給我一部分補償，當然了我也沒要。
但是問題來了，我奇怪的是，既然司機當時在家睡覺，那么滴滴APP顯示的專車，到底是怎么有遠有近地開到我家門口的？
當時誰也不會想到截圖，但是捫心自問了好幾次，我還是判定不是因為沒睡醒產生了幻覺——那輛專車的神秘小圖標，確實出現在了APP中，并且在動。于是這幾天，我研究了一下發生在滴滴上的各種“靈異現象”，結果發現身邊的同事朋友居然有各種各樣的神奇遭遇。
本文總結一下使用滴滴時可能撞到的“套路們”。比較令人痛苦的是，有些事件不是訂單截圖能夠體現的。但這里可以保證，說到的每個狀況都有相應訂單作為證據。
而且一些套路如此頻繁，讓我感覺肯定不是個案，各位同為滴滴用戶的小伙伴，不妨自己回想一下還有哪些要補充的。
我至今都難以理解的虛假位置
作為還算比較資深的滴滴用戶，這次見識到的假定位，真是最匪夷所思的一回。
我們都聽說過，有一種黑產專門向網約車司機兜售假的定位軟件，據說可以讓車輛定位出現在人流集中區或者機場車站，提高接單能力。但是我趕上的這回顯然不是司機造假，然而系統bug也很難解釋這種情況，如果只是定位錯跳，那總不見得能一路沿著馬路慢慢錯跳到我的上車地點吧？
可是如果說是平臺自動完成的假位置投放，我又覺得有點“吃飽了撐的”。畢竟司機沒到這事兒馬上就會被拆穿，自動投放一個假位置，讓用戶覺得司機已經到了，又有什么好處呢？
確實此前我也經歷過，預定的專車臨到上車時間還在非常遠的地方。這種情況如果要趕車趕飛機，我也只能取消訂單。為這事兒還跟滴滴客服吵過，客服給我的答復是讓我耐心等待。我反問我一會耽誤的機票是找滴滴報銷嗎？客服給我的答復依然是要耐心等待。
難道為了避免這種投訴出現，平臺就會自動給用戶看一個假的定位不成？有一個時間點值得注意，那位專車司機說他開始打開滴滴給我叫車的時候，恰好也是我這邊見到專車位置突然跳到幾十公里外的時候。換而言之，在司機大哥沒打開滴滴軟件的時候，他的定位就“巧妙”的出現在了我預定的出發地點？
怎么評價呢？只能希望這是個巧合與個例吧。然而接下來要說的，絕對不是巧合。
個性化數據服務，還包括看人繞路這一項？
滴滴的大數據殺熟，給重度用戶漲價這事，已經有了太多報道，這里聊點相對新鮮的。大數據漲價這招我沒測試過，但是大數據繞路，我可是實地“評測”過的。
客觀來說，使用滴滴遇到的司機繞路問題，如今已經好很多了。到目前為止，滴滴自動提示過我一次司機存在繞路，我主動投訴過兩次，很快都得到了解決。
但是有一種繞路卻是司機和乘客都比較無奈的：導航繞路。
從前，我從地鐵站到公司，正常行駛是2.3公里，前提是在正確的路口掉頭。這條路我走熟了，每次叫滴滴導航都是同樣的路線。而后來有一次，正巧手機沒電，就讓同行的朋友叫了一次車。我開始還沒注意，突然間感覺怎么開了這么久？一看司機的導航，滴滴規劃的路線要走7.6公里。
為了證實這是不是個案，矯情如我又找了一個陌生的手機約同樣線路的車。上車一看，果然導航還是指向那遙遠的方向。值得注意的是，同樣的位置用主流手機地圖導航，都是2.3公里的走法。
以上情況發生在北京，然而稍微一翻找就會發現，這種滴滴導航“特立獨行”的繞路事件發生在全國各地。
而似乎我遇到的問題證明了這樣一個情況：滴滴導航不是大數據殺熟，而是大數據欺生。同樣的上車點和下車點，如果你沒走過這條路，那抱歉，咱們繞路走起。
顯然，這種問題是很容易解決的，比如后臺系統學習用戶出行軌跡，歸納出同樣路線的最優方案（或者其實直接套用百度和高德的導航也可以啊）。很簡單的產品邏輯修改，就可以讓那些滴滴導航的專屬繞路現象煙消云散——然而滴滴并沒有，他們選擇了更賺錢的套路。
壓哨派單，驚不驚喜？
還有一種親身體驗過多次的套路，而且不知道為什么基本都發生在上海。
我們知道在上海這種大城市，當你呼叫滴滴之后，首先會迎來漫長的等待。奇妙的是，這里經常出現這樣一幕：什么時候你等得不耐煩了，按下取消訂單的那一剎那：恭喜你，你終于約到車了。
這種壓哨派單，我在上海遇到過很多次。如今甚至已經形成了一個思維定式，想要車嗎？發單等三分鐘，然后點取消，好，車來了。
從去年開始，滴滴派車由距離優先，變成了“智能派單”模式。據滴滴說，智能化之后，首先會根據司機與乘客的好評率來派單，以此養成司乘雙方的禮貌意識，并且也可以通過大數據計算減少空駛率。
這些都很好，作為用戶絕對舉雙手贊成。然而智能派單之后，確實也引發了很多司機與用戶的吐槽，說是用戶叫不到車，司機賺不到錢。
不管這是否是技術的暫時困境，或者司乘的無依據抱怨。至少從壓哨派單這件事中，我們可以看出滴滴的智能派單顯然不僅是在測算用戶的好評率——至少它還在測算用戶的耐心程度，讓沒耐心的先叫到車。
這個邏輯倒是很好理解，因為它保證了訂單被最大化保留，企業可以賺到更多錢。然而對于用戶體驗來說，愿意多等難道就應該多等嗎？這就像你去飯店點菜，服務員看你好說話，就決定讓后面的人加塞，這套路似乎有點三觀不正。
雨天，有一個神秘的隊伍在等車
最后說一個滴滴的套路吧。篇幅原因有些素材就不寫了，同時也相信等待被挖掘的套路只會更多。
北上廣的朋友大概都有這樣一個體驗：早晚高峰、人流量大的地方、天氣不好的時候，叫滴滴必排隊，排隊必然200+，等下去必然要瘋……
（圖片來源于網絡）
當然了，這種情況主要是網約車司機數量銳減造成的，并不是滴滴的鍋。然而在各種排隊當中，有一項是有點可疑的，它叫做雨天排隊，在北方多發生在夏季。
我一位朋友，曾經在北京一個不算熱鬧的地方叫車，顯示排隊人數130+。當時他都驚呆了，因為四下遙望都是一片空曠，這130人藏在哪里了？
有興趣的小伙伴不妨等下雨的時候出去試試，相當好玩。一旦下雨時呼叫滴滴，你周圍很大概率會突然出現一支熱愛雨天往外跑的神秘隊伍——事情搞笑的地方在于，即使下的是根本不影響出行的毛毛雨，這只神秘軍團也會如期而至。
顯然，這些人中很大部分是不存在的。然而背后的產品經理似乎還不夠細心，只是簡單粗暴地區分了雨天叫車難度和非雨天難度，卻沒想到大雨小雨暴雨其實是有點不同的。
想象一下這樣的畫面，某位用戶在下著細雨的空曠街道上叫車，突然發現前面有100多人在排隊等車……這情節夠拍恐怖片了。
你要這套路，有何用？
電影里常說，這世界在黑與白之外，更多的是灰色。那么在數據服務里，除了人性化服務與機械化服務之外，其實還有一種“雞賊化服務”。
在滴滴上，我們可以很容易看到傳說中的殺熟之外，還可以利用用戶數據搞出千奇百怪的套路——令人沮喪的是，這些套路的目標很統一：要讓滴滴占便宜。
究其根本，是在一個用戶基數龐大的商業平臺面前，隨便玩弄一個小花招，疊加在一起就是一個可觀的數字。
這種小心思搞個一兩次，其實絕大多數都不會察覺到。但問題是，如果你使用滴滴頻次挺高，大概會發現撞上套路的概率實在太大了。
而讓人無可奈何的地方在于，這些套路造出來的鍋，只要事情不嚴重，完全可以甩給“智能”這個深奧的東西：最后一秒匹約到車是系統匹配的結果；位置出錯是系統錯誤；導航繞路是算法故障，等等等等。
埋伏在無數數據和算法背后，今天的互聯網公司似乎愈發安全了。只要不出大事，那么在你不會取消訂單的情況下就多等一會，在你不認識路的情況下就多走一點，有小問題能蒙過去就最好——總而言之，平臺要低投訴，還要利益最大化。
但世上安有兩全法？
小聰明小便宜的背后，很可能是大患與大錯。這點滴滴似乎直到現在也沒有搞明白。
要知道，從智能技術的運用，到對待用戶數據的態度，再到最終呈現出的產品狀態，這套相當復雜的東西背后，其實都在訴說著相同的內涵：企業的價值觀。
作者：腦極體，微信公眾號：腦極體
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題圖來自網絡
厲害！
說得太好了，賺錢可以，任何企業都不是慈善公司，但是得有底線。正所謂，水可載舟，亦可覆舟。