从产品经理的角度谈谈“沙丁鱼式的高峰地铁体验”的可优化性

众所周知，一线城市的地铁在早晚高峰的时候是非常拥挤的，那景象就好比地铁车厢是一个沙丁鱼罐头，里面装载的乘客紧紧贴着车厢的门，而人与人之间也几乎没有间隙，这样的距离已经远远超过了人的心理认知中的安全距离，不仅让人缺乏安全感，而且让人不舒服到难以忍受。

如果我们将上述场景中的交通工具——地铁，看作是一个“产品”，乘客是“用户”，乘客从出发的地铁站搭乘地铁去到目的地铁站的过程是“用户使用流程”，那么毫无疑问，该产品的用户体验是极差的。那么这个产品有没有可以优化的地方呢？

有人会马上跳出来说，现阶段就是没办法，一线城市人多这是客观事实，所谓“国情”，因此没有什么可优化的；除非一线城市“去中心化”，人群均匀分布在各个城市。可是，大家有没有想过，在12306、携程、去哪儿等等线上购票产品出现之前，火车票一票难求到人们得通宵在车站外排队，或者高价找“黄牛党”买票，那时候人们也觉得这是“国情”，这是客观事实，还能怎么办？在当时被认为不可优化的“用户流程”却被时代发展的“产品”优化了，就算是12306仍然被人们吐槽得“唾沫与星子齐飞”，但它比起“彻夜在火车站外排队”确实在用户体验方面好了太多。那么如今的地铁”盛况“呢，可否有效地被优化，提升搭乘地铁出行的乘客们的”用户体验“？对此，我有几点想法。

用户痛点分析

人流量大，地铁系统运载压力大，其中几条”最热“线路更是如此，特别是上下班高峰期；
地铁装载量大的时候，上下地铁很不方便，刚进去的人”贴“在门口，里面的人想下地铁很难挤出去；
对可选的其他到达路径实时情况不够了解，造成单一路径定式思维，使得本就人多的路径人越来越多；
地铁上人多，空间狭小，空气稀薄，味道混杂等；

一线城市出行情况分析

如图所示，可以看出一线城市在早晚高峰（上下班）人们的出行活动非常集中，并且里程较远，耗时较久，因此也可以合理地解释，为什么地铁站，如此拥挤不堪了。

基于目前情况（不考虑改变交通硬件），可针对“用户痛点”的解决（优化）方案

1. 早晚高峰，人流量大，运载压力大，可通过分布式方案缓解，通过实时监测地铁中的装载情况，反馈给地铁站进站乘车处LED，甚至通过快速运算，将换乘路线建议反馈到用户下载了相关APP的手机上或智能手环上，从而分散“高频”路线的装载压力；至于怎么让“本来要乘1号线到某处”的乘客心甘情愿放弃原路线转而换乘比较绕的路线完成行程，我认为有两点：

有些乘客确实愿意以”绕路“为代价换取”不拥挤“的乘车体验；
因为愿意”绕路“的乘客为减轻整体的运载压力和交通和谐做出了一定的贡献，因此可以为入站之前选定了某路线的而实际选择换乘路线的乘客加一定的地铁贡献分，而此类分或可以按比例抵消一部分公共交通系统，甚至打车的消费等优惠政策（这个方案能够有效优化”乘地铁“的体验基于大多数乘客能够”不投机“地在乘车前选择自己的原计划行程以及”实时监测数据和路线推荐系统“的优良性能。）

2. 在拥挤的地铁中，乘客上下地铁极为不方便，甚至不能够在有限的地铁门开关时间内成功上（下）到车。此处的痛点，我认为根源是，地铁内部缺失对乘客的”有效引导“设计造成的。在某站上车的往往是”新乘客“，而拥挤的地铁里，”新乘客“往往没有机会挪动到比较偏里的位置而只能堵在门边，反而该在此站或下一站下车的乘客被挤在很中间的位置而不能够很快地移动到门边完成下车动作。因此形成了这样一个“上不上，下不下”的痛点。而我觉得可行的解决方案是：

在地铁上设置“红外线导流”。当地铁快要靠站及靠站，车门打开，乘客上下车的时候，自动开启，在车内的地面上形成红外线的导引线（面），将刚上车的乘客和快要下车（在下一站下车）的乘客”合理导流“到相对方便合适的位置，在车门关闭，再次启动后关闭该设置；
若智能手环普及，也可将智能手环用于此；手环的颜色会有效标识该乘客是否即将要下车，以颜色信号告知周围乘客，使乘客间自己调整相对位置，让即将下车的乘客能够更加方便快捷地调整到适合下车的位置；（这个方案能够奏效的前提是公民素质比较高，明白”利他也是利己“的道理；存在的隐患是，隐私泄露，特别被有犯罪倾向的人了解个人行踪信息，也增加了一定的安全风险）

3. 针对拥挤地铁上的不好体验，如气味难闻，空气稀薄，空间压抑等给人造成的不适，智能手环可以实时监测用户的生理信息，甚至是可以根据该用户以往的健康信息（个性化信息），智能判断该乘客的生理不舒适度是否已经突破可忍耐值，并适时地触发下车提示，或换乘建议等。

以上是我某日乘坐高峰时期的地铁的一点感受和思考，思虑不周之处欢迎提出指正探讨。

我相信，“不好的地铁”体验一定是每个大城市里需要在早晚高峰乘地铁出行的乘客的“痛点”。我也相信，这跟以前需要排很久队才能买到火车票一样，在未来有其合理的解决（优化）方案，让人们爱上搭乘地铁这种公共交通工具而不是“闻之变色”。

本文由 @maggieC 原创