正文
分单策略指的是原理和思路，而非公式那么简单。举个例子，距离是分单的重要因素，司机的服务分也是重要因素（服务好的司机理应接到更多单），那么距离和服务分因素对分单的影响到底分别该多大、有没有上下的极限值（多远就不给分单了、多低的服务分就不给分单了），这不是公式解答的问题，这是产品经理和业务应该研究实际场景下的问题，为用户体验和业务生态合理性负责。
真实的策略比这复杂太多，公式和算法是在这些分单策略下工程技术层面的结果，而不是解决方案本身。
所以回到问题，产品经理这算是了解公式和算法吗？在一定程度上也算是，但不需要了解到技术实现时代码写成怎样的程度。
#4 于海超，产品经理 @凯捷-融资租赁
问：
关于司机运力分配与调度问题，刘飞老师运用的是什么算法使其效能最大化，回过头来现在总结还有哪些优化空间呢
答：
同上一个问题，解决分配和调度的不是算法，而是策略，算法是技术，策略才是产品经理的解决方案。就像我们从来不说百度用 C++ 解决搜索问题、微信用 Java 解决社交问题一样。
效能最大化是个复杂课题，要考虑足够周全才行。例如短期内看的一些分单策略对效率很有帮助，但可能伤害了乘客或者司机，长期看反而是降低了效率的。类似的场景有很多。
具体的方法当然不能在这里讲了。而掌握这些方法需要的也是在工作中对产品策略不断地打磨，并非是一两句简单的「算法」就能解决的。
最后，我其实不负责交易策略，这是另外一个团队负责的。(・∀・)
#5 字节跳动 某商业广告
问：
你认为美团打车会对滴滴造成怎样的威胁，美团接下来进攻的方向，能成的机率会是多少。5G 对滴滴有怎样的机遇呢
答：
美团做打车对滴滴不是坏事，有竞争才有充足的优化空间，还能让滴滴摆脱垄断的舆论压力，让用户意识到哪些是滴滴做得不够的，哪些是行业共存需要长期解决的问题。
打车市场是个砸钱 + toG 的事情，成不成不在于产品运营策略了。这块我的专业能力和信息量都是不足的，没法做出判断。不过所谓「做成」如果是指活下去且占个 20% 的份额，这点我还是乐观的。
5G 我还没有研究特别深入，个人感觉对滴滴的影响可能是两方面：一个是简单的，信号延迟变小，司乘的体验会变得更好；另一个是复杂些的，就是车载设备智能化后，可能会带来一些出行时的新要素。
#6
某创业公司
测试工程师
问：
好奇滴滴司机端的匹配策略是怎样的？
答：
主要的影响因素是距离和服务费。关于这个，滴滴出行官方有过公开的科普，我在这里就不做赘述了（其余的细节当然更不能讲了）。
#7 云充吧 某产品经理
问：
司机端作为一个面向司机的 app，和一般的 C 端产品有哪些区别？我们是如何制定此类产品的指标，除了产品本身的打磨，调度算法的优化，还有哪些能够简单介绍下吗？
答：
首先，司机方向的产品并非只有司机端。其次，产品是载体，任何产品都是为了完成一个业务的目标来服务的，或者是用户体验，或者是运营策略。因此，产品的指标往往就是为了业务目标负责的（业务目标里会包含用户价值）。
大致来看，会拆分几个：
用户侧：
-
司机的增长，
具体看司机从渠道注册到次月的转化漏斗；
-
司机的生命周期，
具体看司机的各项留存，尤其核心司机的留存；
-
司机的体验，
是留存的过程指标，看每天司机在平台体验的异常率，直接指标是订单异常，间接指标是咨询和投诉；
-
司机的供需生态，
具体看运力成交状况，是否与乘客生态有良性的匹配。
另外，司机的满意度是观察指标。
运营侧：
-
司机运营系统的人效节省情况；
-
司机运营系统的钱效节省情况。
另外，需求方（运营、合作伙伴）的满意度也是观察指标。
关于写书经历
#8 腾讯云 某产品经理助理
问：
怎样在高强度的工作中抽时间做内容的输出?怎样去坚持输出内容呢？
答：
再高强度的工作，也总有休息时间。我只是把别人聚餐、喝酒、看美剧、玩游戏的时间抽了一些出来做输出了而已。
