zeftera.ru.

Как работа Яндекс.Такси зависит от умения программистов предсказывать поведение пользователя

Отчего бизнес-модели компании такси по виду Uber, Gett либо Яндекс.Такси были такими удачными? Какие вычисляемые методы таятся за данными сервисами? И как они сумеют поменять городской социальный автотранспорт в дальнейшем? Про это на открытой лекции в Институте ИТМО сообщил CEO Яндекс.Такси Тигран Худавердян. ITMO.NEWS вписал главные тезисы.

То, что разработали в Америке, в РФ было давно: «бомбилы» у нас были всегда, а для определенных восточных стран это выяснилось истинным изобретение. Как так: применять свой автомобиль в роли такси?

Если взять автолюбителя любого такси, то его рабочее время можно поделить на 3 времени. Первый – это когда он ожидает предзаказа заказчика. 2-й – когда едет к нему. И 3-й – когда заказчик сел в автомашину и мастер везет его на место предназначения. Вы, как заказчик, полагаете, что вы платите только за время поездки. Нет: вы платите за все 3 времени работы автолюбителя. Из-за этого та история, когда вы прибываете на вокзал, где таксисты как правило спрашивают расценки, в какой-нибудь мере оправдана. Так как автолюбитель прибывает на вокзал, а там еще длительное время ожидает собственной очереди – этот период бездействия и оплачивает путешественник. По традиционной схеме компании такси в Европе автолюбитель «простаивает» 60% собственного времени, из-за этого тарифы там такие большие.

Что изменилось для автолюбителя в Яндекс.Такси либо иных подобных платформ? В час пик автолюбитель до 85% собственного времени едет с пассажиром. Тут роль сыграл сетевой эффект в бизнесе. Это когда доход любого нового пользователя системы повышает сервис для всех других. Традиционный образец – технология Андроид. Чем больше клиентов системы, тем больше дополнений под нее создаются, тем больше у нее перспектив и тем охотнее люди будут выбирать Андроид. Если у вас возникли вопросы по теме работа яндекс такси Москва зайдите на сайт rabota-v-yandextaxi.ru.

В Яндекс.Такси данный эффект действует так: есть город, есть граждане, которых растет с помощью свежих участков. Когда больше людей в городке, логично, что среднее отдаление до соседнего такси для любого автономного человека понижается, в связи с тем что стало больше пунктов и больше заявок. Таксистам нравится, что у них стало больше заявок. Это притягивает свежих автолюбителей, что, к тому же, содействует понижению времени подачи автомашины и ведет к понижению расценки поездки. Если за час можно сделать больше поездок, то любая поездка является выгоднее. Отчего это нравится автолюбителям? Поскольку так у них больше заказчиков и больше работы, значит, необходимо больше автолюбителей – больше людей могут зарабатывать этим на хлеб.

Принципиально напечатать методы, которые способны ощутимо оказать влияние на время простоя такси и время езды с пассажиром. Как развивались эти технологии? Вначале были диспетчеры, которые делили автолюбителей по заявкам по телефонному номеру. Затем вышел GPS, после этого стали применять маршрутизацию по картам, рассматривать пробки при расчете отдаления. Представлялось, что это все, что можно было сделать. Однако это не все. Есть большое количество моментов, которые устанавливают известность обслуживания и его пригодность.

К примеру, один из главных моментов для принятия решения о поездке – это стоимость. К примеру, за 150 руб вы способны отправиться домой на такси, а не на метро, а за 200 – нет. Однако при этом мы, создатели обслуживания, должны поступать так, чтобы автомашина всегда была в наличии. Другими словами необходимо найти то максимальное увеличение расценки, при котором такси всегда будет предлагаться и при котором стоимость не будет чересчур повышенной, чтобы человек прекратил пользоваться обслуживанием.

Что подразумевается. К примеру, когда в городке идет снег, то спрос на такси растет в 5 раз. Однако повысить число автолюбителей в 5 раз нельзя. Единственное, что можно сделать – это увеличить стоимость. Так, когда вы открываете Яндекс.Такси, мы глядим, сколько еще людей в данном регионе вызывают такси. И в случае если мы видим, что картина в регионе является критичной, другими словами автомашин не хватает, то особый алгоритм автоматом улучшает стоимость. И сделать эти вычисления методу нужно за самое короткое время, меньше одной сек.

Есть и прочие обстановки, которые способны оказать влияние на стоимость. К примеру, вы вызываете автомашину для поездки в регион, где вскоре будет большой спрос, а автомашин там недостаточно. Тогда базе рентабельно, чтобы ушли как раз вы и как раз туда, а не другой путешественник, который желает ездить в регион, где свободных автолюбителей и настолько много. Из-за этого алгоритм может снизить стоимость для вас, а для иного пассажира, который едет в то место, где автомашины в настоящее время незачем, – увеличить. И это также рассчитывается за доли сек. Это – пророчества действия клиентов. У нас очень много данных о действии клиентов, и грех их не применять, из-за этого мы активно работаем над механическим учебой.

Мы также должны улучшить время простоя автолюбителей. Предположим, вы вызываете такси, и рядом с вами есть 2 свободные автомашины: одна будет двигаться к вам 5 секунд, иная – 7. Но в случае если вышлем к вам первую автомашину, то 2-я будет ожидать следующий предзаказ 10 секунд. Если вышлем вторую, то первая будет ожидать следующего заказчика всего 4 секунды. Либо есть иная неприятность, которая есть в огромных городах: все дело в том, что автолюбители по утрам пробуждаются в одних участках, а их пассажиры – в абсолютно иных. И вот с данным трудно что-нибудь сделать, впрочем с помощью метода оптимизации расценки можно как-нибудь решить.

Также время от времени необходимо как-нибудь аргументировать автолюбителя брать предзаказ, даже если ему представляется, что это нерентабельная поездка. В аэропортах могут быть часы пик, к примеру, когда прилетает очень много самолетов. И тогда такси там быстро делаются в недостатке. Что необходимо сделать, если мы видим, что недостаток образовывается? Нужно уменьшить стоимость на тур в аэродром из центра города, чтобы заинтересовать больше автомашин. Для автолюбителя, который едет в аэродром за наименьшую стоимость, это представляется необычным, до того времени пока в аэропорту он не отберет весьма дорогой предзаказ. И такие увеличивающие коэффициенты и их потребность также нужно рассчитывать, другими словами нужно решать и финансовые цели. Не менее квалифицированные автолюбители с годами осознают, что имеет значение не стоимость любой автономной поездки, а то, сколько он заработал на протяжении дня либо за замену.

В настоящее время во всем мире развивается свежий тренд – сервис общих поездок, так именуемый райдшеринг, когда неизвестные между собой пассажиры, дерзко говоря, разделяют поездку на такси. Одно дело, когда вы с другом едете домой и вам по пути. Другое дело, когда вы заказываете такси для себя одного, а вам сервис предлагает взять товарища, однако тогда стоимость понижается на 20-40%. Чтобы осуществить такой сервис, необходимо решить несколько задач.

Прежде всего, далеко не всегда есть вероятность брать людей в тех местах, откуда они подняли автомашину. Данная неприятность появляется из-за отличительных черт положения улиц в подобных городах, как Город Москва, где улицы переплетаются не параллельно. Так, разработчикам программного обеспечения необходимо сделать алгоритм, чтобы высчитать все вероятные маршруты вокруг заказчика, сравнить их с присутствием такси в регионе и их маршрутами. И вычисления должны случится в предельно незначительный промежуток времени. Опять-таки, из-за отличительных черт улиц в городке время от времени можно предоставлять пассажирам пройти бесполезные 100-200 километров, чтобы было комфортно создавать маршрут, однако и тогда стоимость будет ниже. В Нью-Йорке с данным легче: там все улицы перпендикулярны друг дружке. Цель является легче, когда необходимо нести людей из аэродрома, – 70% клиентов разделят такси с иным пассажиром, поскольку всем приблизительно в одном направлении нужно ездить. Но разработчикам программного обеспечения подобных сервисов нужно высчитать возможность, что кто-то подсядет в автомашину и что маршрут будет совместным с тем заказчиком, для которого делается расчет стоимости. Так как стоимость нужно демонстрировать и скидку предоставлять также.

А представьте, что аналогичную модель можно осуществить с социальным автотранспортом. Другими словами сделать так, что автобусы будут брать пассажиров не только лишь в поставленных местах, а кружиться по городу, выбирая пассажиров в абсолютно различных точках. Другими словами автолюбитель выходит на работу и весь день просто необходимо наводчику. Это наша задача. В Нью-Йорке действует стартап, который продвигает данную мысль, однако там, как я заявил, это сделать легче: дерзко говоря, такой автобус просто ездит кругами из-за комфортной сети улиц.

Можно спроектировать сервис, при помощи которого автолюбители, которые просто двигаются к себе домой, могли брать попутчиков за какую-то оплату, чтобы поделить затраты на газ. К примеру, вы едете из Петербурга в Ленинградская бласть ежедневно, почему не доставить кого-то и получить за это награждение?

Оставить комментарий