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文丨林得安
編輯丨周近嶼
一年多前,我在一家需要坐班的公司工作,住過幾個(gè)不同的地方,但每天早上睜眼后的第一件事,都是條件反射地打開滴滴,先把車打上,再洗漱出門。
就像發(fā)微信、刷短視頻一樣,這幾乎成了一個(gè)不需要思考的動(dòng)作。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù),我國網(wǎng)約車用戶規(guī)模已經(jīng)超過5億,網(wǎng)約車成為我們生活的重要基礎(chǔ)設(shè)施之一。
過去十多年,人們見證了出行行業(yè)被徹底重寫:從路邊攔車,到手機(jī)叫車;從等運(yùn)氣,到拼效率。通過算法,網(wǎng)約車行業(yè)已經(jīng)把“有沒有車”這件事解決得足夠好,但有些更細(xì)微的需求,比如我想要一輛后備箱夠大的車,一種可以根據(jù)通勤習(xí)慣定時(shí)定點(diǎn)叫車的方式,或者一種對家里老人更友好的叫車方式……卻有待進(jìn)一步解決。
直到最近,我第一次意識到,這件事發(fā)生了改變。就像接管了搜索、辦公一樣,AI開始進(jìn)入更日常具體的生活:替我打車。
系統(tǒng)很聰明,但沒問過我要什么
上周五晚上,我走出劇院時(shí),已經(jīng)十點(diǎn)半。劇院門口的一小片廣場三三兩兩站著剛離場的人,等車的、等人的、討論劇情的。再過半小時(shí)就是地鐵末班車,但我為了趕場沒吃晚飯,此刻饑腸轆轆,想到還要坐一個(gè)半小時(shí)地鐵,我決定先在附近找點(diǎn)吃的。
點(diǎn)一碗湯粉,熱氣一上來,人就松下來。等我放下筷子,回過神來看眼手機(jī),末班車果然開走了。這是一個(gè)距離我家二十多公里的劇院,橫跨北京東西區(qū)域,回家的方式只剩打車一種。
盯著打車界面,我心里卻有些發(fā)愁。不知從何時(shí)起,我發(fā)現(xiàn)自己對新能源電車的動(dòng)能回收很敏感,凡是打到新能源車,十次里有七次都會(huì)暈車。如果是短途尚還可以忍受,但此刻剛吃完飯,接下來的車程要四十分鐘,想到這里,我的胃已經(jīng)開始翻江倒海。
如果網(wǎng)約車也像外賣、網(wǎng)購一樣有備注,我一定會(huì)把“想要一輛空氣清新、駕駛平穩(wěn)、讓我不要暈車的油車”設(shè)為默認(rèn)備注。乍聽起來有點(diǎn)矯情,但只要問問身邊的人或是看看社交媒體,就會(huì)發(fā)現(xiàn)和我一樣想法和處境的人還有很多。
有人加了一天班只想在車?yán)锓趴眨瑓s碰上熱情過頭不斷搭話的司機(jī),聊天強(qiáng)度堪比又開了一場會(huì);有人提著兩大個(gè)行李箱去機(jī)場,等車到了才發(fā)現(xiàn)后備箱塞滿雜物,只能取消重打。也有朋友向我“吐槽”過,傳統(tǒng)的打車界面對家里老人來說有操作門檻,總需要他幫忙代打車……
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●北京的街道。圖源:pexels
打車這件事,很像開盲盒。這點(diǎn)不難理解,打車是一種標(biāo)準(zhǔn)化行為,用戶打開應(yīng)用、輸入目的地、在不同價(jià)格和車型之間做出選擇,平臺(tái)負(fù)責(zé)訂單分配和運(yùn)力調(diào)度優(yōu)化,系統(tǒng)算法應(yīng)對實(shí)時(shí)供需波動(dòng)和復(fù)雜協(xié)調(diào)問題。從結(jié)果來看,正是靠這一套成熟的流程,我們解決了打不到車的問題。
如今的矛盾不是“打不到車”,而是“打不到合適的車”。系統(tǒng)追求的是效率最優(yōu),而非個(gè)體體驗(yàn)最優(yōu)。而用戶的需求本質(zhì)上是非標(biāo)準(zhǔn)化的,難以通過簡單的車型選擇或價(jià)格區(qū)間來表達(dá),真實(shí)的偏好被排除在系統(tǒng)之外。
從選車型到說一句話
當(dāng)我做好暈車的準(zhǔn)備打開滴滴,我看到在輸入框下面有一行“AI打車”。出于好奇,我點(diǎn)了進(jìn)去。
界面很干凈,目的地已經(jīng)自動(dòng)填好了,大概是系統(tǒng)記住了我常用的地址。目的地下方有許多可供選擇的標(biāo)簽,往下滑動(dòng),我驚喜地發(fā)現(xiàn)有“油車”這個(gè)選項(xiàng)。不僅如此,我還能勾選“空氣清新”、“不暈車”、“最近的車”等十多個(gè)選項(xiàng)。正像我剛才夢想擁有的備注一樣。
我選上幾個(gè)標(biāo)簽點(diǎn)擊呼叫,幾秒鐘后,屏幕彈出三個(gè)選擇方案,詳細(xì)標(biāo)注了車型、和我的距離、接駕的時(shí)間等。甚至還能換批車,進(jìn)一步校準(zhǔn)我的需求。
我選了一輛離我最近的車,三分鐘后上了車,接下來的車程全程都很平穩(wěn),我的胃沒有一點(diǎn)不適。這確實(shí)是一次全新的體驗(yàn),我第一次不是等待系統(tǒng)分配,而是根據(jù)需求自主選擇,定制了一次出行。
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●AI小滴幫我列出了三個(gè)油車方案。圖源:截圖
后來我又試了幾次,在不同場景下對AI小滴說不同的話,得到的結(jié)果也會(huì)變化。作為一個(gè)時(shí)間觀念不那么強(qiáng)的人,我經(jīng)常算不準(zhǔn)應(yīng)該提前多久打車,才能在合適的時(shí)間趕到機(jī)場,常常不是在機(jī)場一路狂奔,就是到的太早在候機(jī)室苦等。當(dāng)我對AI小滴說“我要趕今天早上10點(diǎn)首都機(jī)場起飛的飛機(jī)”,AI小滴再一次直接給了解決方案,結(jié)合路況和候機(jī)時(shí)間,貼心地預(yù)約了一輛后備箱空間大的車。
像這樣個(gè)性化的用戶需求在過去并非不存在,但它無法被識別,只能被轉(zhuǎn)譯為間接選擇,例如更高價(jià)位車型或更大空間車輛。然而“車型”并不能完全等同于“需求”,一個(gè)選擇商務(wù)車的用戶,可能只是需要更大的后備箱,而非更高等級的服務(wù)。
AI的介入,改變了這一過程。變化看似微小,卻是匹配邏輯的重構(gòu)。
我把這個(gè)功能分享給那位向我吐槽總要給家里老人代打車的朋友,建議他下次可以讓爺爺奶奶試試對AI小滴說話。用自然語言表達(dá)復(fù)雜需求,這讓用戶操作門檻變得更低了。
公開資料顯示,滴滴AI打車在近期上線,目前支持空氣清新、后備廂大、駕駛平穩(wěn)等90多個(gè)服務(wù)標(biāo)簽,覆蓋扶老攜幼、商務(wù)接待等更復(fù)雜的出行場景。只需要一句話,它能拆成可執(zhí)行的服務(wù)標(biāo)簽,給出多個(gè)選擇方案,從茫茫車海里撈出那輛“對的車”,AI打車就是滴滴的“龍蝦”。
這樣的能力依賴于幾個(gè)條件,首先是數(shù)據(jù)優(yōu)勢,滴滴在長期運(yùn)營中沉淀了海量訂單、軌跡和行為數(shù)據(jù),為模型訓(xùn)練提供了基礎(chǔ);其次需要運(yùn)力池規(guī)模夠大,才能真正調(diào)度供給,而不只停留在推薦。作為市占率第一的平臺(tái),滴滴的供給能力足夠強(qiáng);最后,網(wǎng)約車不是一個(gè)簡單場景,時(shí)間、空間、供給、需求同時(shí)變化,還要精準(zhǔn)匹配需求,對運(yùn)營能力提出了很高的要求。對比聚合模式,以滴滴為代表的自營模式更有可能把“AI打車”做好,就是因?yàn)閷\(yùn)營的掌控更強(qiáng)。
滴滴AI 再次升級出行體驗(yàn)
被AI重塑了打車體驗(yàn)之后,我很好奇,網(wǎng)約車這個(gè)行業(yè)正在發(fā)生什么變化?
站在一個(gè)普通用戶的視角,其實(shí)用戶早就變了。2024年的行業(yè)報(bào)告顯示,網(wǎng)約車用戶結(jié)構(gòu)正在變化,25歲以下的年輕人與45歲以上的銀發(fā)族合計(jì)占比接近40%,中高消費(fèi)能力用戶占比超過80%。與此同時(shí),相關(guān)滿意度調(diào)查也顯示,超過八成用戶在選擇平臺(tái)時(shí)更看重安全與服務(wù)質(zhì)量。
隨著使用頻率提高,用戶對出行的期望逐漸從“可用”轉(zhuǎn)向“可靠”,希望每一次出行都具備更高的一致性,而不是在不同體驗(yàn)之間波動(dòng)。這種對確定性的需求,使標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)顯露出局限。
AI的出現(xiàn)為這個(gè)長期存在但難以解決的問題提供了一種新的可能:通過自然語言輸入,將復(fù)雜需求轉(zhuǎn)化為可計(jì)算變量,從而在不增加用戶成本的前提下,實(shí)現(xiàn)更高程度的個(gè)性化匹配。從更宏觀的角度看,這也是AI進(jìn)入各行各業(yè)的典型路徑。
當(dāng)前這一輪變化不止是簡單的功能升級,也是技術(shù)演進(jìn)與行業(yè)階段共同作用的結(jié)果。
我們已經(jīng)習(xí)慣了AI做PPT、改代碼、寫分析。但AI帶來的變化不僅是提升了效率,也改變了這些不起眼的日常場景:一次回家的路、一段臨時(shí)的行程、一句隨口說出的需求。
當(dāng)一項(xiàng)服務(wù)成為基礎(chǔ)設(shè)施之后,它的進(jìn)化往往不再是顛覆性的變化,而體現(xiàn)在對細(xì)節(jié)的不斷修正。打車這件小事,已經(jīng)走過十幾年的路,現(xiàn)在,它好像真正開始走向?yàn)槿朔?wù)了。
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