Manner咖啡事件：系统的极致压榨

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转自：财叔有料

同在上海的两家Manner咖啡门店同一天发生的店员与顾客起争执事件，都上了热搜。

一个是顾客催单并威胁要投诉，随后店员情绪失控，殴打顾客；另一个，还是因为顾客催单，向顾客脸上泼了咖啡粉。

我们平时在咖啡店和奶茶店消费，面对催单，店员一般都是安抚客户，或者道歉。Manner咖啡事件说明，两位打工人的情绪已经耗尽。

网上有不少文章揭露Manner如何压榨员工。比如按门店业绩分配人手，日营业额5000元以下的门店只有一个店员。高峰期一杯咖啡要在40-50 秒内完成，忙到拉屎都要倒计时等等。

这让我想起2020年有一篇很有名文章，叫《外卖骑手，困在系统里》。外卖员每跑一单的任何数据都会被上传到平台的云数据里，作为大数据的一部分。系统要求骑手越跑越快，而骑手们在超时的惩戒面前，也会尽力去满足系统的要求，外卖员的劳动越来越快，也变相帮助系统增加了越来越多的“短时长数据”，数据是算法的基础，它会去训练算法，当算法发现原来大家都越来越快，它也会再次加速。

除了外卖骑手，被困在系统里的还有连锁店服务员、快递员、网约车司机等工种，挣的都是辛苦钱，还会被大城市里的白领低看一等，动不动就要以投诉相威胁，砸人家饭碗。

所以那位年轻姑娘声嘶力竭地喊：公平吗？公平吗？虽然问错了对象，但是她问得没错。

如果事件没被曝光，当时就是服务员和客户两个弱势者的矛盾。

可能这位顾客赶路时匆匆忙忙看了一下时间，刚好能买一杯咖啡；也可能这位顾客今天顺路想喝一杯咖啡，因为Manner足够便宜。

但实际上，系统给顾客做出不合理承诺，结果没兑现，引起客户不满、投诉。打工人无法对抗系统，只能压抑自己的情绪，逼自己赶工。背后的操控者，是这套系统的运营者。

其实我们知道，大多数人都不是很在乎外卖有没有快那两分钟，也不会因为迟送的十分钟而生气，我们真的没有那么着急。但运营者不是。

一些企业，将打工人当作机器，而系统则是筛选高效机器的工具，标准不断提高，就能筛选出更高效的打工人，淘汰扛不住的人。反正社会上打工人多的是。当你超出一定年龄，就会被优化。

算法机制的应用，目前有正反馈和负反馈两种场景。负反馈以外卖骑手最为典型，为了赶时间违反交通规则，紧张、暴躁，和服务对象起冲突；正反馈以短视频的推荐机制为典型，计算你的喜好，不断推荐给你喜欢看的内容，拉长你的观看时长，让你沉浸其中无法自拔。

为什么说系统的压榨已经到了极致？

一个原因是，整体经济增长速度下来了，很多行业是存量竞争，导致内卷更厉害。比如在AI领域，有的国家往死卷技术，而我们是往死里卷价格，大幅降价，甚至免费。比如在电商领域，“仅退款”这个政策，也卷死了不少卖家。

另一个原因是，大学毕业生数量这几年突破千万，就业市场竞争越发激烈。2021年-2024年大学毕业生人数分别是909万、1076万、1158万和 1179万。即便困在算法里，今年全国各地还是发出网约车司机饱和、外卖骑手饱和的预警，庞大的就业人数，给了系统压榨的廉价劳动力基础。

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