听Uber工程师讲产品核心:物流 + 生活方式

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9月17日在旧金山市一场技术分享活动上,当Uber工程部门总监Curtis Chambers分享了Uber的创业经验时,他开了个玩笑,打车应用Uber之所以在旧金山受到欢迎,是因为旧金山经常下雨,当Uber推广到西雅图的时候,多雨的天气也成了优势。

玩笑归玩笑(虽然天气也确实是个重要的因素),Curtis Chambers主要从结合生活方式和物流的角度谈了Uber的创业经验。他说道,Uber内部强调将这两者结合起来,其中生活方式是强调如何让用户体验最简单可用,包括精确ETA(Estimated Time of Arrival 预计到达时间)数据、定价、和地图数据匹配、预估费用等等。物流则是强调Uber可以预测用户需求、匹配服务和提供服务的位置。

对用户来说,Uber这样的打车应用最大的用处是随叫随到,弥补无法使用公共交通和出租车的空隙,Curtis Chambers提到用户预计到达时间对Uber来说非常重要,在早期Uber使用Google的数据——在美国,Google Map是可以精确算出用户在指定位置之间开车、骑自行车、坐公交车和走路的时间的。未来Uber会先在目前的数据基础上按照地区模块划出Uber的可用范围,然后根据此时此刻打开Uber的用户数据(包括位置、发出请求的进程,也依此来作为预测用户需求的数据之一)来继续精确Uber的预计到达时间。还会在地图上直接显示路线,让用户看到自己叫的车开到什么位置。

在定价和预估费用方面,Curtis Chambers展示了Uber最早的用户界面,基本上都是文字,而现在的Uber界面则包括最低价格、每公里收费价格等,“这样用户能够一目了然的算出自己要付多少钱,但是这有点难度,因为你不知道交通的拥堵情况。要给出一个精确的数字还是比较难的。”

我们都知道前段时间Uber获得了Google的投资,也让不少人开始猜测Uber是否会和Google的无人驾驶汽车整合起来,对于和Google的合作,Curtis Chambers说最重要的是双方的数据匹配,即便都在湾区,旧金山和山景城也属于不同的城市,Uber每在一个城市落地都需要做许多工作进行本地化,暂时Uber和Google的相关业务的还保持独立,他略带神秘的说,这是一笔关于未来十年会发生的事情的投资。

在回答关于Uber为什么不通过量化司机的工作量或者给司机规定任务量来让服务更“规范化”,Curtis Chambers说Uber不是没有考虑过这个问题,但是如果让司机像完成任务一样去做这项服务就“没意思了”,Uber希望能给司机充分的自由,“他们知道走什么路线能最好的利用时间。”

分享结束后,Curtis Chambers和PingWest谈到了Uber在中国的发展计划。首先他明确Uber现在正在中国招聘,至于为什么把上海作为第一站而把交通问题更严峻的北京放在后面,他说在亚洲Uber的“试点”城市有香港、上海、新加坡等,由于不能直接调用Google的数据,仅在“预计到达时间”这一项上,北京的时间比上海更难估计。“但从地形上来说,上海的地形不像北京是笔直的,司机会走哪条路对预计到达时间的准确性仍然有挑战。”

对前段时间拼车应用Lyft的创始人在TechCrunch Disrupt上表示会在建设社区方面加强力量来和Uber竞争,Curtis Chambers开玩笑回应说他们已经多次这么说了,“本质上他们是一个让个人的车拼车以节约资源,Uber则是让专业的司机来接送客人,这是我们根本的区别。”

 

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