

滴滴为什么不增加在叫车之前可以知道司机的大概到达时间的功能?
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这是一个典型的成本问题。
先一起揣摩下,怎么做得到叫车前的接驾预估吧,大致可以分为三步:
1、以你潜在发单的地点为圆心,圈定周围的潜在可用司机;
2、结合同样半径下,识别和你类似的叫车需求,对你们的需求和可用司机之间做预占用;
3、为了应对其他不确定性因素的干扰,如会员权益优先等,同时为你预占N个司机
4、基于你和这N个司机的位置动态估算接驾耗时及到达接驾地时间,求平均/取最长耗时给你做心理预期。
哈哈哈,当然以上纯属YY,实际做起来要比这个复杂的多,无疑在供需匹配的问题上又多了一层复杂系数。
再来看看收益吧,你提前知道司机多久到达,假设到达预估非常准确。那你对你的影响是什么呢?
1、你觉得司机来得太早了,你赶不及去出发点/不想赶,所以你选择先不叫车,那什么时候叫最合适呢?这个问题实际转价到了你自己身上,因为不能保证下一次预估的时间就刚好满足你的需求,而这中间的等待/预估实验的成本实际要远大于你赶车的焦虑。因为最差的结果,你如果为此焦虑可以取消订单,或者大气地让司机提前开始行程。
2、你觉得司机来得太慢了,而这个预估却只是一个瞬时估算值。司机是流动的,下一秒这个时长可能就变了,就达到了你的预期。但是你没等到下一秒,就崩溃了,选择了不发单,那对于平台而言就是需求的流失,它肯定不会做这种傻事。当然,你可能也会说,那很好啊,我用车没那么急,干会活/磨蹭一会再出去不就好了?那么你可能会进入下一个周期,磨蹭多了,司机又到得早了·············
综上,我们不难看出,这样做的系统实现成本是非常高的,但是对于用户侧其实并不具备非常明显的价值增量,反而可能引起负增量。
同时,目前的网约车交易体系其实已经算非常完备了:
1、偏前置的计划性用车,你可以选择预约,大概率司机会提前到,你不用焦虑他提前到,大家一般都习惯等你;
2、偏即时性用车,最基本的叫车模式就可以满足需求;
3、非常高时效要求的用车,可以选择特快/延展用车类型实现更高的确定性保障;
4、有一定短时等待需求的,可以选择司乘沟通、支付等候成本等都可以有效解决。
所以这也是产品经理经常面对的一个问题:你看这个场景的问题就是真是存在啊,为什么我们就不能做个XXX解决一下呢,效果肯定非常好。对啊,为什么不呢?核心还是在于边际成本与边际收益的问题。
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