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Uber国际版已更新,更智慧的Uber是你的菜吗?

时间:2020-06-09      浏览:361
Uber国际版已更新,更智慧的Uber是你的菜吗?

Uber 已推出国际版的更新,这将是继 2012 年以来变化最大的一次更新,此次更新仅针对乘客使用版本。而在经过简单的展示之后,外媒普遍认为这次更新确实使客户端的使用变得更加便捷。

Uber国际版已更新,更智慧的Uber是你的菜吗?

据了解,此次更新最显着的变化就是增加了一个名为 Uber Feed 的新功能,它将若许多 APP 集成于 Uber 客户端内,可以使乘客在乘车的同时使用这些便利的功能订外卖或者查看餐馆点评。

另外,Uber 将变得更加智慧,它可以通过同步乘客手机内的日曆行程来「判断」你接下来想要去哪里。同时,为了将使界面更加简洁清晰、乘客在使用时更加方便,客户端的 UI 设计也有了一些新的变化。

一切为了更快、更方便

Uber 此次将欢迎界面的出发地和目的地选项合併成了简单的「要去哪里?」。这次负责客户端重新设计的产品经理 Yuhki Yamashita 表示,「我们剔除掉几乎每毫秒的可能性,只是为了让乘客有更快捷的体验」。

Uber国际版已更新,更智慧的Uber是你的菜吗?

与以往只提供「家」和「公司」两种目的地快捷键不同,这次的更新将增加更多目的地快捷键。对此,Uber CEO Travis Kalanick 表示这是「很自然的一个进步」。在几周后,乘客还将有可能通过将手机里的行事曆与 Uber 同步,让 Uber 客户端自动获取更多与乘客个人行程更加匹配的个性化目的地快捷键。

另外一个界面的变化是,新版客户端将车型和乘车类型的选择重新划分为几大类:经济型、高端型、额外座位以及其他。经济型大类下包含以前的 UberPool 和 UberX,高端型包含 Uber Select 和 Town cars,额外座位下可以提供加大车型和 SUV,而其他类可以为家长提供儿童座椅或者为残障人士提供可使用轮椅的特殊车型。使用者只需左右滑动就可以在这几类之间进行切换。

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Uber 同时将增加行程时间预估功能。当你选择完车型、乘车类型以及目的地后,客户端将会提供预估的行程时间给你作参考。而价格也会在你输入完目的地后直接显示,只是高峰期增加的价格将会被隐藏,取而代之的是在价格界面的提示——价格可能会比平时要高。

更智慧的 Uber 将成为「杀时间」神器

听起来有点拗口,这是 Kalanick 针对此次 Uber 客户端的更新对媒体的宣言。没错,这次 Uber 想要摆脱自己只是叫车软体的形象,剑指人工智慧。

他举例,假如你平日都是晚上 7 点下班,那幺你会在 7 点左右打开 Uber 客户端。而他们要做的就是提供一个更快捷的按钮,让你只需一按就能回家。

Uber 打算通过同步使用者手机内的日曆行程来实现这个构想。根据介绍,使用者只需同意将手机内的行程共享给 Uber,那幺接下来 Uber 就会根据使用者的行程在客户端内生成目的地快捷键,以此减少使用者还需在客户端重复输入目的地的麻烦。但使用者也不必担心隐私洩露的问题,因为 Uber 只会抓取时间、地点和标题,并且是否开啓这一功能还需要使用者同意其隐私条款。

另一项最大特徵自然是 Uber 这次重磅推出的 Uber Feed 了。通过集成包括 UberEATS, Yelp, Snapchat, Foursquare 以及 Pandora 等在内的应用,Uber 将实现乘车场景的全方位变化。

「没有人能在乘坐 Uber 时享受这一过程」,独立 UX 设计师 Samuel Hulick 强调。对大部分人来说,乘车时最让人感到无趣的部分就是一直盯着手机萤幕,看车的图标从起点驶向终点,而 Uber 现在要改变这一切。

Uber国际版已更新,更智慧的Uber是你的菜吗?

Uber 在新客户端的宣传中这样描述 Uber Feed 带来的改变。「在乘车的过程中经历一系列的体验并获取你想要的资讯,会使你的行程变得更有趣、更有益。」Uber 将这个新功能比作飞机上的娱乐系统,但是功能会更强大。

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据介绍,当乘客开始一段行程后,客户端的界面将出现一系列选项卡片,这些选项卡片将不断地从手机的底端滑向顶端,里面包含了你在行程中将会经过的各种地点和服务。如果你在车上觉得饿了,那就可以向左滑出 UberEATS 去选择可以送餐到你家的餐馆,外卖将会在行程结束时同时到达;如果你觉得无聊,那就滑出 Pandora 来听歌吧。与以往使用者需要在不同客户端之间来回转换不同,这次所有动作都可以在 Uber 客户端内完成。

不只与手机进行交互,这次 Uber 还增加了位置共享功能。「人将成为新地点」,Uber 介绍。使用者可以将朋友的名字添加到目的地内,这样实现两人的位置共享后,Uber 司机可以直接把你带到你朋友所在的地方,省却了两个人互找的麻烦。但前提是你的朋友同意 Uber 发出的位置共享资讯。

Uber 的智慧推荐能搞得起来吗?

这次的 Uber 新功能看上去很好很强大,基于机器学习和数据获取的智慧推荐及场景集成将可能给使用者带来全新的乘车体验。但同时我们也看到它可能面对的挑战:推荐是否精準?使用者是否需要这些推荐?

Hulick 提到,大部分智慧推荐成功的基础在于其依託的场景,如果这些推荐并不比日常生活中经常使用的服务更优秀的话,那幺它就很有可能会失败,「更多的人可能更倾向于在搜索框中手动输入自己已经习惯或者喜欢的目的地,特别是当他们发现 Uber 的推荐并不方便的时候。」

但 Uber 的优势在于它通过不断收集使用者的数据来提高智慧推荐的匹配程度。使用的次数越多,Uber 获得的数据就越多,使用者也就越来越离不开 Uber,尤其是在它越来越智慧的情况下。