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（接上篇）欲阅读上篇的第1－6章，请点击右上角关注公众号【聂帅说】，在最近的一篇历史文章阅读《聂帅说 | 东莞酒店应该向UBER学习些什么？（上篇）》。 对于投诉的处理，UBER是非常严格的，因为他们采用了非常丰厚的奖励政策，所以司机们是趋之若鹜，等于是送钱给司机的阶段，因此再严苛的要求，司机们都会遵守。 开什么玩笑？大佬在给你派红包，训斥你几句还不得赶紧笑纳？还敢顶嘴？这么严苛的管理，其他家要是没有资本实力去支撑而贸贸然跟着玩，结果一定会不一样，人家司机会说：TMD老子也赚不到多少钱，还被你各种严厉的制度压着，老子不干了！ 各种投诉分为初级，中级，严重，能容忍犯错的机会也不尽相同。为什么对投诉如此看中，C端用户的体验永远是互联网产品的根本，至于司机？那是资本撬动的，能用钱解决的都不是事。 所以司机随便欺负都没关系，拿钱的手软，冤枉了你就是冤枉了，宁可错杀不可放过。而用户是付钱的，是上帝。在这两者孰轻孰重的关系上，UBER看得很明白。 溢价算法和下面要讲的自动匹配算法，我觉得是UBER整个产品的核心，所以放在最后来讲。 前面讲的所有，关于司机怎么圈，资本怎么砸，用户怎么忽悠，体验怎么做好，司机怎么管理，这一切哪家公司来做，都是没啥区别的，只要掌握方法。 而UBER横行全球几百个城市，赖以成名的，我认为就是这两个核心算法。溢价算法，是基于他们对市场这只无形的手的调节功能，百分之百的相信，以及百分之两百的理解，不得不佩服老牌资本主义经济学教育出来的人和我们受过几年计划经济耽误过的人理解上想比还是会深刻很多的，不然人家早起步那么多年的资本主义社会不是白干了。 正如他们自己所说“溢价不是计划好的，是依据供求动态平衡”，具体算法我们不得而知，但基本上的逻辑还是能够揣摩的，这个溢价系数也一定是和那块区域的用户发送需求和司机数量的比例来确定。因为溢价的出现，当更多的司机奔赴现场去救火的时候，可能又会出现司机多过乘客的情况，于是再果断取消溢价会降低系数，因此说是动态平衡的。 当然，一个区域的高峰时间段是大概可预见的，之前的所有数据都可以作为参考，但是随着UBER用户和司机数量两端每天的增加，情况会每天都不同，这确实需要一个完备的算法设计方案去应对。这涉及到大数据，用户增长预测，甚至当地堵车事件预测（例如演唱会散场）等很多方面，是很考验研发团队实力的。 自动匹配算法：和其他软件不同，UBER派单是不用抢的，指定给最近的司机，他们认为这是社会整体资源效率的最大化。 所以司机不用每天神经处于紧绷状态要去抢单，这种状态时间长了确实容易神经衰弱，别的不说，春节几天你天天抢红包把你弄得腰酸脖子疼红包肘你就知道常年保持这种状态对身体是怎样的摧残了。 这样就等于解放了司机的神经，于是他们不需要考虑抢的问题，但接下来需要考虑另一个问题：我处在怎样的地理位置容易派到单呢？这其实就是在哪趴活容易多的易代驾们要考虑的问题了，食肆酒楼咖啡馆还是写字楼机场，这些司机们都很清楚。 关于UBER没有预约，他们的说法是 当身边3分钟内就有车应约而来的时候，大家自然就不需要预约了，这说法当然是对的，但多少有点理想化了，趴活为什么存在？因为有些地方生意好做，有些地方偏僻就没客人，于是越没客人的地方，大家越不爱去，每个城市都有很多这样的死角，不管司机数量丰富到多少的程度，我相信死角一定存在，有死角，就需要预约，就不可能3分钟内一定来车。 这点，不知道UBER想清楚没有。如果你不给预约，就一定会出现有乘客留下司机的联系方式，私下单线联系，从而摆脱平台上的交易，这点一定会出现！ 据说硅谷总部开发的永不停歇的多人乘坐计划已经在旧金山开始了，这个算法就更牛逼了。 司机带着A出发要去甲地，途中收到拟行进路程中的某乘客B发出的要去基本同一方向的乙地的需求，于是顺上B继续向甲或者乙地行进（是先向甲还是乙视规划而定），然后此过程不停的循环，带上C,D,E。。。理论上，一个4座车，如果算法得当，确实可以永远保持同一方向的乘客不停的上下，如同一辆大巴，但是路线永远不确定，上下车地点永远不确定，随时变化着。。。这个说起来容易，在程序设计上确实相当相当牛逼了。我还蛮期待来到中国的。。。这样一路上小伙伴像走马灯一样不停的换，岂不是很有趣？那个著名的人生就像乘坐大巴的鸡汤理论是不是要改一改了？ |
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