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。

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。

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