用户错误行为的思考：危机下才最容易俘获用户的心

用户体验不应按价值区分。

看到一个网友吐槽摩拜：

前几天骑摩拜，骑完之后忘记上锁了，大概过了一个上午才发现这个问题，于是赶紧跑回去原来的停车点找，结果车已经没了，于是就走上了寻车的道路。首先先冻结账户找客服，热线电话一直占线中，后来收到了短信添加他们的公众号，说是会给我提供定位我自己找车去，然而一直在等候队列中没排上好；我发了好几遍信息等了1天多终于回复了，给我发了个定位，赶紧去找，算是找着了。扣了15分信用，赔了近40块钱。

忘了锁车确实是我的问题，但是摩拜单车做的确实太不及时了，而且这样一个常见问题，整个APP中，一个有引导的处理方法都没有，也实在应该要改进。

非常好的问题，虽然发生的概率很低，但确实是个典型的场景。

很多产品经理留言，给出解决方案，基本上都是围绕「智能提醒」和「自动锁车」的核心思路去发散，可以解决问题，但是也会带来很多新问题：

对车、锁需要再次改造，大大增加成本。

自动锁车的规则和时机不好掌握，要考虑临时停车的情况，精准度是个问题。

如果由于系统原因在骑行过程中自动锁车，出现交通事故，这个后果是致命的。单从这点看，就可以直接放弃自动锁车的方案，不不不，哪怕系统稳定性是99.99%都不行。

这个问题有没有更好的解决办法？

不急着抄家伙

很多PM的惯性思维，手上有枪，干嘛不用，一下子就切换到技术层面或者功能改造层面去考虑。

别急，先把枪收起来，尝试在运营层面多想想，通过业务流程和规则的改造优化，最好在有限的成本内，快速的提出解决方案。

简单来说，在解决战斗的同时，能不能不花或者少花点子弹。

于是试着把这个问题扔到MBA迭代群里，里面的同学来自各行各业，看看各种纬度思想的碰撞。

结果在没有技术包袱的影响下，给出的方案倒统一直接，归纳了几位同学的发言，核心思想是：

本来就是用户的失误，无需重度干预，因此产生的时间和金钱的消耗就是用户必须为此付出的成本，成本越高，误操作的几率越小。

平台的精力应该放在优化核心、高频的流程上，继续为出行创造价值，没有必须被这类由用户单方面造成的小概率问题吸引过多的火力。

这种思路很像这周刚学的一个经济学概念：社会成本。

通过一个例子解释下：

火车与亚麻

再举一个例子，从前火车都是烧煤的，烧煤就会喷出火星，这种烧煤喷出火星的状况是改不了的，所有火车都有这个特性。这时候，一辆火车经过一块农地，这块农地的农夫种的是亚麻，他们把700吨亚麻堆在了铁路边上。这亚麻是农夫的，铁路边的农地也是农夫的。亚麻放在这农地上，没有碍任何人的事儿。但是火车经过的时候，它喷出的火星，把那700吨亚麻给烧了。火车公司把人家的700吨亚麻给烧了，你觉得火车公司要不要赔偿？你肯定说应该赔。

但经济学的答案是，农夫应该付主要责任，理由：

所有的伤害都是相互的，不是一方伤害另一方，而是双方都在争夺稀缺的资源。在会产生互相伤害的事件中，谁避免伤害的成本最低，谁就应该承担最大责任，这样分摊责任，整个社会为避免意外所要付出的总成本就会达到最小。

显然农夫只用把这堆亚麻往后挪几米就可以避免意外，而这个成本，比铁路避免意外所要付出的成本低得多。

再回看摩拜的问题，同样的道理，显然用户避免忘记锁车的成本比平台处理成本低的多。

这个方案，没有开一枪一炮，倒也能站得住脚。

用户体验不应按价值区分

说实话，这个问题我思考了一天，也没有一个完美的方案，就谈谈自己的思考过程：

作为一个平台级的服务产品，良好的用户体验应该体现在方方面面，尤其是异常处理的流程，虽是低频，却是刚需，这种场景反倒更容易体现平台对用户的态度，实现和竞品的差异化竞争。

危机下才最容易俘获用户的心。

所以，这个问题一定有优化的必要和空间，用户为自己的错误行为买单，没有问题，但是平台能否做到让客户买单的体验更好，买单的成本范围不失控。

大致方案如下：

用户端

用户发现忘记锁车后，可以立即使用APP结束行程，但会扣除一定的信用分(可感知的成本)；

信用分会随着申请次数成一定倍数的扣减，如果超过信用限额，冻结此功能，后续按照老的人工流程执行。

如果用户忘记锁车，但一直没发现，系统根据骑行时长设定一个预警值，比如12小时(预警条件和值需要综合考虑)，人工电话提醒用户结束行程，理论上计费时长不超过24小时，将用户资金损失控制在一定范围内。

车辆端

这部分最复杂，因为不考虑自动锁的方案，必须人工干预。

对于已经结束行程，但未上锁的车，自动成为异常车辆，就跟损坏车辆一样，意思是需要运维团队进行处理。

摩拜本身就会有大量的线下运维团队，和摩拜猎人(自愿者)，去各个街道回收破损车，搬运违停车，只用在此基础上增加未上锁车辆的处理，边际成本相对较低。

至于未锁车辆在发现处理前，被其他用户免费骑行，则作为成本由平台承担。

总结

没有最好的方案，只有在当前环境下，结合实际情况，选择最适合自己的方案。

但如何把这种「适合」做到最好，才是体现功夫的地方。