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。