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隐藏在Uber里的大数据与小盲点

隐藏在Uber里的大数据与小盲点?

最近,Uber的首席运营官Travis Kalanick在Facebook上针对老顾客对旧金山市服务质量变差而抱怨一事做出了回应。笔者强烈建议你去看看他的帖子,因为对于首席运营官们来说,这是一场及其罕见的高度曝光秀。在Travis的话中,我挖掘出了更有趣的信息:Travis认为他们内部指标的改变并不能反映服务质量的变化。作为一个Uber的“资深用户”,这不禁让我联想到一个几乎所有公司(尤其是一些大数据技术公司)都存在的通病,那就是但凡是有价值的反馈都不是由简单的数据集合得出的。原因如下:

1.即使无法准确地描述终端用户的体验,人们也总是倾向于相信自己的衡量标准。

2.很多公司在如何获得用户反馈上不费心思,这导致他们所获取的反馈总是证明他们现在的系统是非常恰当,稳固且具有代表性的。

我把UserVoice得出的定型或定量的反馈称作为“直接的反馈”,因为它收集的数据直接来自用户,而非是采用暗示性的反馈、项目追踪或探索行为模式,尽管这三种方法在目前十分流行。

可是,这种直截了当的反馈有时却富有欺骗性。比如Uber的司机非常依赖的星级评定制度,如果司机不在让用户评星的方式和时间上非常留心,那他极可能会得到有偏见的反馈。在Uber的案例中,我认为还是有非常多地方值得大家反思。首先我们将探讨当我们叫一辆Uber时,会发生什么?

现有体验

1. 下单用车

隐藏在Uber里的大数据与小盲点如果因为司机迟迟没到或者行驶的路线有误而要取消本次乘车,Uber是得不到关于该司机的反馈的。这是Uber用户最近常有的抱怨。我会说服Travis对此采取措施,或许仅对司机的取消率进行分析就已经足够了。

2. 上车之后

隐藏在Uber里的大数据与小盲点在途中你无法对司机进行反馈,这一点让我十分失望。因为无论在使用联网APP还是在玩手机游戏的时候,允许用户对于痛点作出反馈是至关重要的。但在某个早晨,我的UberX司机行驶偏离了0.5英里,我却只能在下车后才能给出反馈。

3. 下车评分

隐藏在Uber里的大数据与小盲点然而你下车后会特意再去打开Uber吗?抱歉地说,我不会。你只会在下一次乘车时打开Uber(当我截图的时候我首先得对三天前的一位司机打分)。你可能已经忘了之前不愉快的用车经历,或者更可能是你想马上用车所以随便给了个5分。这张截图中可以引出另一个问题,分不开对司机还是对Uber本身作出的反馈。我住在街角,因而没有少于街区距离的Uber司机能载我。我总得走完整条街去乘车,但我无法向Uber反馈这个问题,或者告诉他们我家地址总是被忽略了。

避短扬长(一些容易的做法)

以上就是过去几个月以来,我在乘坐Uber时遇到过的不愉快经历,对此我未曾正式提及过。但Uber公司可以采用一些简单容易的办法来改善用户体验。

1. 打开程序,实时反馈

隐藏在Uber里的大数据与小盲点当你不慎把自己的手机落在刚刚乘坐的Uber车上,或者一些更糟糕的事情发生了,你一定想尽可能快并容易地和Uber车主取得联系,因此你就需要一个在手机上总能找到的按钮(理想状态下这个按钮应该比邮件编辑器窗口来得复杂一些,可以参考PicCollage公司的成功案例)。在潜在问题出现前,向用户展现这些问题所在是解决问题的关键。

在获得用户对app或其服务本身的反馈时,Uber可以利用以下这个绝佳的方法。当在等Uber车主来接时,用户通常有那么几分钟时间是用来消磨的,而这几分钟也正是他们对Uber有反馈想法的时间。Uber应当让用户意识到并为之提供反馈信息。

2. 不要让用户在乘车结束后才能给予反馈

隐藏在Uber里的大数据与小盲点个人认为,Uber还应当设置一个按钮让用户在乘车时能够对司机做出实时评价。司机走得路线是不是太绕?我全程是不是都在用导航?如果我遇到这些问题,Uber应该给我一个按钮让我即时评分。同时,如果我只是在刚上车时不满意,但司机能在我乘车途中对此进行补偿,那这样就很好,我在下次乘坐Uber前,可以随时更改我的评分。

倘若Uber想要获得更高质量的用户反馈,它可以在用户下车后给他们发短信,或者在app上推送评分提醒(或提示用户确认已有评价)。这样的话,每当用户在下次使用Uber时就不会有上次乘车还未评价的页面出现了。

虽然说了这么多意见,我个人还是爱Uber的。以上这些就像是基于Uber的一些很棒服务之上的额外挑剔,可以说是用户体验的“最后一公里”、实用设计与抛光的“最后5%”,而恰恰是这些才能将极佳产品与仅仅的好产品区分开来。

虽然Uber现在处于业内顶尖位置,但是任何产品都可能受到所谓“最后一公里”的致命一击,最后变得无关紧要(就像“掘客”Digg网站,黑莓,诺基亚等等)。尽管用户反馈常常给予企业鞭笞和敲打,然而常言道“人们会总要一匹跑得更快的马”,这也就是 “最后一公里”的意义所在:用户体验最终能够充分发挥其用并帮助产品渡过难关。
参与人员:编译 – 刘年华 陈圣聪 王诗萁;编辑 -裴懿萱;策划 – 徐睿艺、樊茜茜;

推广 – 李燕云、申洪浩、李华芳

原文:http://community.uservoice.com/blog/on-uber-big-data-and-blind-spots/

原作者:Richard White, CEO of UserVoice

本文为专栏文章,来自:英明泰思基金会,内容观点不代表本站立场,如若转载请联系专栏作者,本文链接:https://www.afenxi.com/26664.html 。

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