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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

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2. 上车之后

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3. 下车评分

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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

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

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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

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