由一場大雨引起的--產品經理日常思維訓練小遊戲

時間：2016年7月19日 早上9點30

地點：家中

天氣：大雨

事情：叫車上班

我叫程靖，是一名產品經理，今天早上我打開了滴滴準備叫車上班。

然後就發現節奏不對啊，定位出發地定位了半天都沒成功，接著手動輸入出發地和目的地，還是loading狀態。

切到專車，還是loading

切到計程車，可以打了。

於是我意識到，滴滴的服務掛了。

得到現象1：下雨天，滴滴的快車和專車的服務掛了，計程車沒事。

推斷1：專車和快車的調度服務掛了的原因為，下雨天+上班高峰期，導致訂單量忽然增大，導致服務掛了。

推斷2：計程車的調度沒事，說明計程車和快車、專車用的不是一套調度服務，所以不受影響

推斷3：計程車服務比快車專車上線得早，所以可以想像，當時做快車業務的時候，因為業務形態或者其他原因，滴滴團隊直接另起了一種調度演算法。——此推斷純粹依靠經驗猜測，僅供參考。

以上念頭瞬間從腦海里閃過，只是當時的我還沒有意識到，我會在幾個小時之後，寫一篇關於這場大雨和數據分析的文章。然後我叫了滴滴的計程車，出於骨（沒）氣（錢）的原因，我沒有加錢。於是一直通知了500輛計程車，都沒有人接單。

不難想像，計程車司機在雨天會挑單，只接消費高的。想通過這個打到車基本沒戲。

所以，我放棄了滴滴，打開了Uber（滴滴的產品和技術傷害*1）

很快，我打到了車，而且車也不遠，甚至比我之前用Uber還要順利。

推斷4：Uber的訂單壓力遠小於滴滴，或Uber的技術比滴滴好很多，依據經驗判斷，我認為訂單壓力小的結論更接近於真相

現象2：依據之前經驗，當附近車輛不足的時候，系統會給你派更遠的車。

推斷5：下雨天，打Uber，無論是接單時間還是車的距離都比平時更好，說明Uber車的數量不降反升！

推斷6：Uber車的數量不降反升的原因為，滴滴服務掛了，師傅們都切入了Uber進行接單（滴滴的產品和技術傷害*2），可見很多師傅都同時註冊了滴滴和Uber

然後我發現Uber雖然能打到車，但是車費要*3.。。。我的心好累

推斷7：決定車費係數的除了車的數量，還有天氣因素。大雨天，即使你周圍擠滿了空車，還是會提價的！

推斷8：有可能，僅僅是有可能，價格因素是打車軟體的重要調節手段，用來控制區域總單量。讓車子在運力不足的情況下，減少乘客的數量，以此達到平衡，讓乘客覺得「不是軟體打不到，而是我窮啊，都是我的錯，打車APP還是棒棒噠！」

然後我就上車了。。。還在車上查了北上廣的天氣

得到現象3：上海廣州天氣晴朗，說明只有北京下雨了，然後伺服器就掛了

推斷9：北京訂單在滴滴所有訂單中占的比重，比想像中的要大。看來滴滴快滴合併之後，各自不再往對方的地盤大力擴張，一致對付Uber。

最後推斷10：也許雨天滴滴的服務掛了只是巧合。。以上推斷都不成立。

然後我就到公司了，由於這場大雨，今天必然會有更多的人定外賣，看起來今天又會是忙碌的一天，我打起精神，開始搬磚。