打车难,滴滴产品的原罪
上周末一篇《致滴滴,一个让我的出行变得不美好的互联网平台》,引爆了所有人的朋友圈。
现在无论是在各大社交平台还是日常生活中,大家都在抱怨滴滴平台上,专车、快车存在不同程度溢价。乘客需要加金额不等的调度费才能打到出租车,有时即使加了调度费也打不到车。
1月22日滴滴高级产品总监罗文在知乎上回应称这一波“打车难”的原因是春节来了。春运开始后,司机回家早导致运力下降,但乘客出行需求增加,二者的矛盾导致了打车难。
罗文给出的数据显示,1月10日之后,北京滴滴平台在线司机数量下降近25%,订单需求上涨30%。出租车方面同样供需明显失衡,以1月20日的上海为例,用户需求最高时是运力的5.8倍。
对于“春运期间供需不平衡”的说法,我是一点都不信的,为什么去年春节出租车没有溢价那么多呢。
早在一个月之前,我晚上10点从公司下班打出租车回家基本已经打不到了,除非加价到15元,4元6元的单子都已经没有人接。
有人会说是网约车新政的问题,减少了专车、快车的供给 。
2016年的网约车新政落地实施,对滴滴的商业模式形成冲击,其中滴滴北京注册司机数量为110万,活跃司机数量逾20万,但只有10.7%符合京籍规定;上海有40万注册车辆和司机,其中活跃司机和车辆约4-8万,只有不到10%的车辆和司机能够合规。
网约车新政,减少了专车快车的在线司机数量,造成价格升高,我觉得是没有问题的,但现在的问题是在于出租车也变贵了,路上拦空载的出租车也不愿意停下来载客了。
2016年7月,华北地区就出现过一场极端的暴雨天气,当时就已经有不少人抱怨打滴滴要1.5倍、2倍的溢价,但并没有引发大家对滴滴的一致反感,原因又是什么呢?
根据一份吴晓波频道披露的滴滴打车用户调研报告显示,大部分人认为,滴滴在推广期时,打车的价格比原来便宜3-5块。 然而近期用滴滴打车却比以前没有滴滴的时候还要贵, 54%的人说贵了0.5-2倍,有少数人常碰到加价2倍以上的情况。
超过半数的人认为高峰时段加价是合理的,这样可以让真正急用车的人打到车,但不能接受2倍以上的加价幅度。40%的人认为不合理,因为现在不加价根本打不到车,以前出租车时代可没有给司机加价的说法。
从上述报告我们可以发现, 用户对于极端天气、客运高峰打车溢价是接受的,问题在于现在平时打车比以前更贵了,不加价根本叫不到出租车。
我非常认同前Uber中国战略主管谈婧的观点,在上海,滴滴平台让出租车司机习惯了“加钱才接单”,直接导致了路上打车难。
根本原因是滴滴的派单逻辑存在问题,导致其引导司机故意加价和接单速度慢——司机为了获得更多调度费会故意不接单等乘客加价。同时,滴滴的盈利压力导致其需要赚取更多的差价,即向乘客多收钱、向司机减少补贴。
打车时,界面默认在加价的选项上,而且加价的选项还不少,用户可以选择加不同的价格,而平台会告诉你加不同价格的接单可能性,如果加一次没被接单,可以调整加价再次叫车。
刨去平台盈利压力的因素,这样的规则制定会给平台双方带来什么激励呢?司机知道用户可以多次选择加价,于是司机选择不接第一次不加价的单子 , 他知道你叫不到车就会提高小费,就故意等着。
这个规则的结果,是乘客反复加价才能叫到车,浪费了时间,还付了更贵的钱。这个规则下,双方都能够玩“自作聪明的游戏”,但结果是双方都浪费了时间, 这是打车系统效率最大化的最重要参数,用户花了更多的钱,给了规则制定者更多牟利的空间。
但我对她后续将调价的原罪归咎于数千年来人民的品性所致,而不是滴滴产品的错误,并不认可。
人的本性是懒惰的,贪婪的,这点没毛病。现在绝大多数工厂运用的不管是泰勒科学管理办法也好,还是福特流水线生产也好,都是为了谋求最高效率,用科学化的、标准化的管理方法规范员工的工作, 通过泯灭人性的让工人标准化高效的干活。
所以滴滴推行不断加价的机制后,司机一定不会为了节省时间,去抢更多的单子,然后赚更多,宁愿空着等一个大单子,赚一笔。 这的确是人性的使然,但滴滴的加价机制设计放大了纵容了懒惰、贪婪的本性。
远如快播案,快播放任淫秽视频在其控制和管理的缓存服务器内存储并被下载,导致大量淫秽视频在网上传播,可以说跟产品设计无关嘛?
近如魏则西事件,百度医疗竞价广告的泛滥,纵容莆田系医院的虚假宣传,可以说跟产品设计无关嘛?
Link认为打车难的解决方式可以通过将加价权归还滴滴平台的方式来处理,平台根据实时的在线司机数量和用户叫单情况, 通过算法推导合理的溢价范围,避免司机端的卖方市场坐地起价的情况,当然此举一定也会影响滴滴平台现有的利润收益。
最后不得不说,一出现“打车难”,很多人又怀念起了出租车独家垄断的旧时代。其实,这也只是一种美好的想象或者说是自我安慰。过去同样存在拒载、加价等问题,而且是多年打击、整治也改变不了的老问题。
衷心希望技术的发展能给我们带来更好的生活,而不是每一次发生问题的时候,将问题归咎于人性的丑陋。
作者 LinkLin
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