打车匹配
前几天看过了滴滴的潘一鸣老师写的一篇文章《匹配策略：为什么打车软件不给你最近的车？》，有点自己的想法。
文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35426527
文章主要讲述了滴滴打车不给用户派最近的车的原因，可以用最后两段直接概括：
打车的匹配策略就和男生和女生相亲一样。为什么不给所有男生自己最喜欢的女生，因为资源有限，一个女生也不能分给一堆男生。那么最好的结果就是每个人都找到差不多和自己匹配的人，让整个系统成双入对的情侣满意度总和最高。
那么回到打车的问题，为什么不给你最近的车，因为同时有一堆人想要最近的车，系统不能保证给每个人最近的车。那么最终系统的优化目标就变成了最大化整体的效率和体验指标。不给一个特定最近用户最近的车，是因为对于系统而言，最优化的目标是系统的最优化，不是针对每个人的最优化。
作为产品经理的话不看文章也应该基本了解算法的整体思路。从平台角度，这是整体的最优解，但在用户角度，这并不一定是个体的最优解，因此在用户发现时，会感到不爽，不过这不是今天的重点。
当我看完，想了一下，脑海中突然就蹦出了一个词：“信任感”。因为打车匹配算法对司机和用户而言无法简单的说清，导致规则的模糊，造成部分用户和司机对平台产生不信任感。
根据以下两条陈式定律：
1、凡是具有不确定性的规则，弱势的一方容易产生不信任感；
2、因为不信任，对于已发生的事情，用户容易往负面的方向猜想；
如何解读以上两句呢？假设现在有A和B两个人，上级每月会给A不确定额度的货币，由A来分配给A和B两个人，那么B可能会存在以下两种想法：
A每月派给B 6元；（B想：A太好人啦，给我6块自己只留4块）
A每月派给B 6元；（B想：哼，派给我这么少，剩下的肯定是给A私吞了）
正常人肯定都是第二种思维，因为规则的不透明，无法判断，所以会把事情往坏的方面想，现在我们套入到滴滴打车匹配上。
平台：希望大家都能打到车；
用户A：希望越快打到车越好；
司机B：希望赚更多的钱；
用户A和司机B虽然离得最近，但算法计算各方面因素，没有对用户A和司机B进行匹配，而用户A和司机B本身也不知道匹配规则。结果用户A和司机B线下碰到了。用户A：“滴滴等了好久都没有打到车！”司机B：“我刚刚就在附近呀，平台没有派单。”Boom，火星碰地球，就这样炸了。
用户A：哼，无良滴滴，就是想让我加钱；
司机B：哼，无良滴滴，我这么近都不派给我，肯定是想派给他们自己人。
写出以上这段是想说明，作为产品，假设用户对平台印象呈负面，还是得从自身先找原因。
大数据杀熟
顺手写大数据杀熟，是因为这里也存在着信任的缺失。典型的京东，估计已经给知乎用户骂了上百遍了。而对于我们业内人士，则是已经见怪不怪了，现在哪家不这样？这可是叫精细化运营，根据用户的行为习惯数据进行分级，来制订不同的价格，达到平台利益的最大化。
其实线下本身也有杀熟行为，一罐可乐超市里只卖两块钱，在景点里面可能要卖十块钱。但一个关键问题是，可乐的正常价格是透明的，所以在景点里的溢价是公开的。但线上的“大数据杀熟”却是隐蔽的，很多人被“杀”了都不知道。
凡是要搞“小动作”，就不要让人抓住；
可能会让人抓住，那就不要搞小动作。
于是，当用户发现时，立刻就炸了。当环顾了一周，似乎也没其它家可以替代的，只能继续默默忍受。
从商业性的角度，平台的做法是合理的。只是，我们离大数据越来越近的时候，是不是也离用户越来越远了？
- E N D-
本文首发自公众号：陈鲜森的FM(chenxiansen930901),【围炉夜话】系列；
一年级PM，坐标北京，最近正在找坑中，微信号：sheng930901
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