Содержание
Как перехитрить час пик
В часы пик поездка на такси часто дорожает. Это происходит потому, что принцип работы современных онлайн-сервисов для заказа такси основан на автоматическом балансе спроса (заказов пользователей) и предложения (машин на линии). Количество свободных машин, доступных в конкретное время в районе, где находится пассажир, — это один из главных факторов, влияющих на цену поездки. Если желающих заказать такси больше, чем водителей поблизости, то стоимость поездки автоматически умножается на так называемый повышающий коэффициент.
Повышающий коэффициент автоматически формируется алгоритмом — это временная и вынужденная мера. Во время высокого спроса она помогает воспользоваться такси пассажирам, которые не могут отложить поездку. Иначе система попросту не могла бы найти для них свободную машину. Когда спрос на такси снижается, повышающий коэффициент тоже снижается и исчезает.
Специалисты Яндекс.Такси проанализировали стоимость поездок и количество заказов в часы пик в Москве и составили рекомендации, в какое время лучше заказывать такси, чтобы сэкономить.
Все временные промежутки в тексте приблизительны и могут незначительно варьироваться в зависимости от обстоятельств.
Утро
Пиковое время: 8:30 — 8:45
Это самое «горячее» время суток. В Москве рабочий день у большинства организаций начинается в 9:00, поэтому спрос на такси достигает своего пика за полчаса до этого.
Как сэкономить
Выезжайте на работу чуть раньше — например, в 8:15. Тогда поездка будет стоить на 15-20% дешевле.
Проще всего тем, кто не привязан к чёткому расписанию и может выехать на работу позже. Лучшее время для заказа утром — 9:15 (важно помнить, что ближе к 10 утра коэффициент снова немного повысится) или после 10:00.
Вечер
Пиковое время: 18:00 — 18:50
Повышенный спрос в плохую погоду
Количество заказов активно растёт и в плохую погоду — если идёт дождь, снег, на улице слишком холодно или ветрено.
Например, когда в Москве начинается сильный дождь, в течение нескольких минут количество заказов возрастает в 3–4 раза, потому что гораздо больше людей предпочитают ехать «от двери до двери».
И хотя Яндекс.Такси прогнозирует спрос в том числе и с учётом погоды, за несколько минут ни один таксопарк физически не может утроить количество водителей на линии. Повышающий коэффициент в такие дни, особенно в часы пик, может быть больше обычного. В непогоду лучше планировать поездки заранее.
Второй ежедневный час пик — вечерний, когда горожане разъезжаются из офисов. Рабочий день во многих организациях заканчивается в 18:00. За 5-10 минут до этого времени количество заказов резко увеличивается и остается высоким в течение примерно 50 минут.
Но всё-таки максимальный коэффициент вечером не такой высокий, как утром, а спрос на такси — более равномерный.
Как сэкономить
Попробуйте заказывать машину не за 10, а за 20 минут до конца рабочего дня (например, в 17:40) или уже после 19:00.
В это время повышающий коэффициент, как правило, ниже, а стоимость поездки — меньше.
Вечер пятницы или субботы
Пиковое время: 22:00 — 03:00
Отдельно стоит отметить поздние вечера и ночи пятницы и субботы, когда люди едут на вечеринки или домой после них. Это ещё один, третий час пик — он начинается около 22:00 и продолжается до 3:00 субботы или воскресенья. Поездок в это время меньше, чем днём, но и работающих на линии водителей тоже меньше.
Как сэкономить
Лучше всего вызывать такси за 5–20 минут до наступления целого часа. Например, в 0:40–0:45. В это время спрос немного снижается.
От чего зависит ценообразование в «Яндекс.Такси» — Яндекс Go на vc.ru
Рассказывает руководитель отдела эффективности платформы Александр Аникин.
54 547
просмотров
Периодически на разных сайтах всплывает тема динамического ценообразования (surge pricing) в сервисах такси.
Хотя большая часть тезисов ниже справедлива для динамического ценообразования в любой индустрии. Комментарии на тему surge обычно на 99% состоят из предрассудков, не имеющих ничего общего с действительностью.
Я давно хотел написать ликбез на эту тему, но последней каплей в этом вопросе стали комментарии к недавней статье моих коллег о том, как технически устроен surge в «Яндекс.Такси». Даже на таком сайте, как «Хабрахабр», 85% комментариев демонстрируют фундаментальное непонимание принципов работы surge. Итак, по пунктам.
0. Зачем вообще нужен surge?
Основная цель алгоритма — сделать так, чтобы машина с адекватным временем подачи находилась всегда. Если не включать surge, то в час пик вы просто не сможете заказать машину. Попробуйте в 8:40 воспользоваться каким-нибудь сервисом, в котором нет такой механики, — скорее всего, уехать у вас не получится или ждать такси придётся не 3–5 минут, а 30–40 (за это время час пик закончится).
1. «Онлайн-сервисы наживаются на пользователях, поднимают цены, когда в этом нет необходимости».
Это самое большое и сложное заблуждение. Суровая правда жизни в том, что сервису строго невыгодно поднимать цены тогда, когда в этом нет необходимости. Максимизация выручки происходит в точке оптимальной плотности свободных машин и заказов.
Неоправданное повышение цены приводит к падению плотности заказов ниже оптимума, растут время пути к клиенту и время ожидания заказа. Падает полезная утилизация (доля времени, когда водитель везёт пассажира), а с ней и заработок всех участников процесса — водителя, таксопарка, агрегатора. Это базовое рассуждение справедливо всегда, оно никак не зависит от доли рынка и конкурентного ландшафта.
Кроме того, долгосрочно начинают работать законы экономики. Пользователи уходят к конкурентам (и конкуренты здесь это не только другие такси-сервисы, но и общественный транспорт, собственный автомобиль, каршеринг и так далее), начинают реже ездить. В результате все опять меньше зарабатывают.
2. «Вы с ума сошли, моя поездка стоит в пять раз дороже, чем “обычно”».
Несмотря на то, что в отдельных случаях (вспомните безумный снегопад в феврале 2018 года, когда большинство автомобилистов не могли выехать из двора) алгоритм говорит, что для удержания плотности свободных машин цену надо поднять в семь раз, существует потолок повышающего коэффициента, выше которого мы не поднимаемся.
Как правило, максимум — увеличение цены в два с половиной раза в большинстве городов, редко — в три раза в случае экстремальных ситуаций, но и они достигаются крайне редко. Однако ощущение от того, что поездка вдруг подорожала в пять раз, может возникать, вот почему: surge, как правило, появляется в час пик, в это же время возникают пробки, которые приводят к росту базовой цены поездки за счёт увеличения её длительности.
Комбинация этих факторов иногда даёт действительно высокие цены по сравнению с ценой вне часа пик. В большинстве скриншотов, которые мы иногда получаем с жалобами на эту тему, всегда есть два фактора — время около 8:40 и бордовая пробка на маршруте.
3. «После объединения с Uber вы стали чаще поднимать цены».
Если подумать, ответ становится очевидным. Интеграция с точностью до дней совпала с началом чемпионата мира. А это десятки тысяч новых пользователей-иностранцев в «отпускном» режиме (как известно, в отпуске у человека меняется эластичность, и он тратит более охотно на комфорт и развлечения).
Сотни тысяч людей едут из баров и стадионов после матчей, водители чаще стали брать заказы с улицы. Итого — колоссальный рост спроса при том же или чуть более низком предложении.
Если убрать фактор чемпионата, то всё наоборот: объединение дало значительный рост плотности машин на карте (условно: на 1 км² площади города машин стало значимо больше). Если плотность высока, значит, и время подачи машины и её ожидания мало; и ситуаций, при которых возникает surge, тоже стало значительно меньше при тех же вводных данных.
4. «Чуть начинается дождь, ценник сразу заоблачный».
Механика один в один, как у иностранцев на ЧМ.
В дождь количество открытий приложения растёт в два-три раза, при этом конверсии тоже растут, эластичность перестаёт быть эластичной. Итого — рост реального спроса в три-четыре раза. В городе, как правило, нет столько машин такси, чтобы удовлетворить такой скачок спроса. Даже не на линии, а в принципе, физически.
5. «Вы показываете разные цены людям с дорогими iPhone и дешёвыми Android».
Доказывать, что ты не верблюд, довольно сложно. Все очень любят публиковать скриншоты, когда на iPhone дорого, а на Android дёшево. Но никто почему-то не публикует, когда всё наоборот, хотя таких ситуаций ровно столько же — просто это не сенсационно, нет разоблачения.
Все эти скриншоты — результат естественной дисперсии цены, зависящей от множества факторов:
- времени запроса, ведь даже за пару секунд ситуация на условной ячейке карты может измениться существенно — это касается и свободных машин, и заказов;
- маршрута поездки, который тоже может меняться — он рассчитывается автоматически по роутеру;
- повышающего коэффициента, который рассчитывается динамически и отдельно для каждого пина;
- стороны дороги, на которую вызывается машина, — маршрут для двух точек в ста метрах друг от друга может очень существенно отличаться;
- наличия или отсутствия персональных и неперсональных скидок, которые отличаются на разных аккаунтах.
Кстати, из давнего опыта аналитики LTV пользователей с разными устройствами могу сказать, что самые ценные пользователи — не iPhone последней модели, а топовые Android.
Под капотом Яндекс.Такси. Что происходит в секундах между… | от Яндекс.Такси: Под капотом
Александр Аникин — руководитель отдела эффективности маркетплейса. Другими словами, он следит за тем, насколько эффективно работает платформа. Здесь он обсуждает алгоритмы, которые использует сервис, задачи, решаемые за доли секунды для каждого пользователя, и ключевые метрики, которые отслеживает команда.
Цель команды Marketplace Efficiency — дать возможность пользователям платить меньше за надежные услуги такси, а водителям — больше зарабатывать благодаря интеллектуальной технологии распределения заказов. У платформы есть две очень важные метрики.
Первый процент времени, который водитель тратит на перевозку пассажиров в течение смены. Это «чистый» заработок.
Это неэффективное использование времени, когда водитель ждет заказ, едет за клиентом или должен ждать его. Задача Яндекс.Такси — минимизировать эти простои.
Второй ключевой показатель — заработок водителя за смену. Это относится не к средней стоимости поездки, а именно к тому, сколько водитель зарабатывает в час. Эта метрика важнее, потому что в какой-то момент система может предложить водителю «дешевый» заказ, но отвезти его в район с повышенным спросом, а значит, следующий заказ будет более «дорогим».
Александр Аникин, Начальник отдела эффективности маркетплейса
Или, например, сервис использует недорогой заказ, чтобы «отвезти» водителя в район, где следующий окликнувший его пользователь направляется в аэропорт, один из самых выгодных заказов в системе.
Как вы думаете, сколько времени в среднем водитель классической диспетчерской службы такси тратит на перевозку пассажиров по сравнению с водителем, работающим с заявками на поездки в Яндекс.
Такси? 10%? 20%? 50%? В классической диспетчерской службе водители тратят на перевозку пассажиров всего 10–15% своего времени. В Яндекс.Такси этот показатель превышает 60%.
Очевидно, идеальной цифрой было бы 100%, т.е. водитель всегда перевозит пассажира и зарабатывает деньги. Но это только теоретически. В реальном мире этого достичь невозможно.
Чем ближе показатель к 100%, тем сложнее его увеличить. Каждый следующий шаг дает меньший прирост, поэтому нужны новые, более сложные методы.
В самом простом сценарии все, что вам нужно сделать, это создать простой алгоритм для поиска ближайшего водителя. Таким образом, водитель потратит меньше времени на то, чтобы добраться до клиента.
Здесь вступают в действие цепные заказы: пока водитель все еще перевозит клиента, платформа начинает искать следующий заказ водителя, где он вскоре завершит свою текущую поездку. В то же время алгоритм должен научиться таким вещам, как, например, рекомендовать пользователю перейти улицу, чтобы водителю не приходилось делать разворот.
Тройная экономия: водитель экономит время, а пассажир экономит время и деньги. Существуют десятки подобных функций, которые требуют сложной статистической задачи для оценки их индивидуальных эффектов, поскольку классические A/B-тесты невозможны в системах с сильным сетевым эффектом.
Более высокие цены привлекают водителей, но отпугивают пользователей, что отрицательно сказывается на доходах водителей. Яндекс.Такси вынужден постоянно находить баланс между спросом и предложением, используя систему сдержек и противовесов. В этом сервису помогают алгоритмы, решающие тысячи задач каждую секунду.
1. Сервис определяет, где вы находитесь
Система использует геолокацию, чтобы найти точку на карте, где вы, скорее всего, хотите вызвать такси. Это не всегда просто, так как сам сигнал GPS может быть довольно шумным, а точную геолокацию иногда не удается определить сразу.
В районах с плотной застройкой, где многоэтажки мешают спутниковому сигналу, иногда лучше подождать несколько секунд, чтобы местоположение определилось точнее и машина подъехала к тому месту, где стоит человек.
2. Алгоритм ищет ближайших водителей из тысяч доступных водителей в городе для расчета времени ожидания.
Каждый раз, когда пользователь Яндекс.Такси открывает свое приложение, сервис запускает алгоритм поиска ближайших к нему водителей. Расстояние рассчитывается по дорожному графику, а не по прямой до автомобиля.
Граф — это специализированная база данных, которая помогает Яндекс.Такси строить все маршруты. Для этого используются все основные функции Яндекс.Навигатора: возможность построения маршрута в зависимости от количества и сложности маневров, скорости уличного движения, въездов со шлагбаумом, номеров домов и т.д. Яндекс.Такси также учитывает трафик на полосах общественного транспорта, которые могут использовать водители такси.
Вот пример маршрута такси и того, как строится дорожный граф для данного района
Поэтому такси может быть в 100 метрах от пассажира, например, на соседней улице, но улица односторонняя и на сложном перекрестке, так что это не очень хороший порядок, так как водителю придется потратить столько времени ходить по кварталу.
Следуя той же логике, автомобиль, который находится в 500 метрах, но на той же улице, что и пассажир, является лучшим заказом, потому что он доедет до места посадки за 2 минуты.
Дорожный граф Москвы устроен таким образом, что автомобиль может казаться близким с точки зрения линейного расстояния, но далеким с точки зрения графика.
В прошлом году, когда в Москве шли дорожные работы, к нам приехал иностранный гость со сломанной ногой. Он остановился всего в 400 метрах от офиса, но дорога на такси до его дома заняла 25 минут из-за того, как во время дорожных работ в районе был построен дорожный граф.
В этом смысле Манхэттен с его равномерно распределенной сеткой намного легче передвигаться. Город гораздо более связан. Средний избыточный пробег — отношение расстояния по дороге к линейному расстоянию — для Манхэттена намного меньше, чем в таких городах, как Москва, со старой застройкой, радиальной и кольцевой структурой, множеством улиц с односторонним движением, мостов и железной дороги.
треки. После того, как алгоритм выбрал автомобили, которые могут принять потенциальный заказ, он определяет среднее время, которое потребуется водителю, чтобы добраться до пассажира. Эти данные отображаются при открытии приложения.
Если бы у нас не было ни Яндекс.Карт, ни Яндекс.Навигатора, ни собственного дорожного графа, нам пришлось бы использовать API сторонних картографических сервисов и большинство даже простейших расчетов данных стоило бы нам много, в то время как мы даже не сможем сделать некоторые вещи.
3. Приложение отображает на карте оптимальные точки выдачи, рассчитанные по специальному алгоритму. Эти точки помогают пассажиру и водителю быстрее находить друг друга в местах, где машину трудно «узнать», например, возле крупных торговых центров, на площадях, вблизи аэропортов и стадионов. Эти точки отображаются на карте в виде синих точек.
Чтобы их найти, Яндекс.Такси анализирует все исторические данные о том, откуда фактически начинаются поездки, т.
е. точки, где водители открывают заказ, а не только точки, где пользователи обычно вызывают такси. Для этих целей мы используем алгоритм кластеризации, который удаляет точки, которых нет на дороге — иногда это происходит из-за ошибок GPS, — затем вычисляет центр масс, или среднее значение координат точек в этой группе.
Группировка точек посадки
Иногда предложенная системой точка посадки не работает для пассажира, который перемещает метку на карте в другое место. Причиной может быть ремонт тротуара или неожиданное закрытие одного из выходов из торгового центра. Машинное обучение обрабатывает это поведение, и Яндекс.Такси быстро удаляет или добавляет новые точки на карту. Анализ проводится один раз в день, чтобы определить, актуальна ли эта информация.
В среднем алгоритм работает очень хорошо. Для больших зданий и площадей он точно определяет удобные точки, позволяет водителям не тратить время на ожидание пассажиров, а пользователям не нужно искать водителя.
Но есть определенные области, где мы можем внести исправления вручную. Например, в аэропортах, где места посадки известны заранее, или в временно закрытых зонах. Эти области появляются вокруг стадионов во время спортивных мероприятий или концертов. Яндекс.Такси получает информацию о планируемых закрытиях из разных источников, от официальных сообщений местных властей до публикаций в СМИ.
4. Машинное обучение помогает Яндекс.Такси выбирать и предлагать наиболее вероятные пункты назначения. избежать необходимости вводить его вручную. В этом процессе также задействованы алгоритмы машинного обучения. Их KPI в данном случае — повысить точность рекомендации, чтобы человек находил нужный адрес в точку Б прямо на домашнем экране.
Чтобы дать рекомендацию, алгоритм анализирует все точки из истории поездок пользователя и присваивает каждой из них оценку. Балл увеличивается, если пользователь часто совершает поездки в эту точку или обратно. Самые высокие баллы присваиваются точкам, куда пользователь отправился в одно и то же время из того же места, где он находится в данный момент.
Если пользователь не выбирает предложенный пункт назначения для поездки, а вместо этого выбирает ввод пункта назначения вручную, оценка этой точки снижается. Таким образом, рекомендации постоянно изучаются.
Алгоритм также учитывает город, в котором находится пользователь. В Москве пользователь получает московские рекомендации. Например, когда пользователь летит в Тель-Авив, рекомендации отражают местные направления.
5. Возможные маршруты до пункта назначения строятся для выбора оптимального
Как только пользователь выбирает пункт назначения, алгоритмы Яндекс.Такси по дорожному графу просчитывают несколько оптимальных маршрутов от пункта выдачи до пункта назначения до выбрать лучший на основе нескольких параметров, включая расстояние и время в пути.
Алгоритм также рассчитывает время прибытия автомобиля не только в выбранную пользователем точку А, но и на все пересечения с дорогами для движения транспорта в радиусе трехминутной ходьбы.
Если алгоритм обнаружит, что время посадки или время в пути можно сэкономить более четырех минут, что, в свою очередь, снижает стоимость поездки, он предложит пассажиру воспользоваться другим пунктом посадки. Например, переход через дорогу, чтобы такси не приходилось разворачиваться на главной дороге.
Поиск оптимальной начальной точки маршрута
6. Рассчитывается точная стоимость поездки
Также определяется оптимальный маршрут для расчета стоимости поездки и показа ее пользователю перед заказом поездки. Алгоритм также должен вычислять его очень точно. Если стоимость слишком высока, есть риск потерять гонщика. Если он опускается слишком низко, водитель остается недовольным.
При расчете стоимости алгоритм учитывает количество поворотов на маршруте, их сложность, среднюю скорость движения, наличие выбранных полос и многие другие факторы. Именно поэтому стоимость поездки может существенно различаться на разных сторонах улицы и даже на расстоянии нескольких метров друг от друга: ведь водителю приходится выполнять множество различных маневров.
Пробки также влияют на стоимость поездки. Более того, алгоритмы машинного обучения не просто учитывают текущие узкие места; они также учитывают прогнозируемые пробки на маршруте. Если вам нужно рассчитать 45-минутную поездку, которая начинается за 10 минут до часа пик и проходит по перегруженным улицам, алгоритм рассчитает стоимость поездки на основе прогноза.
Но, пожалуй, самым большим фактором, влияющим на стоимость поездки, является соотношение спроса и предложения. В утренний час пик в любом городе может возникнуть нехватка водителей: людей, желающих добраться до работы, больше, чем автомобилей для их перевозки. У сервисов есть два варианта поведения: они ничего не могут сделать, а значит, свободные машины быстро закончатся, часть пассажиров просто никуда не поедет, а вызов такси превращается в лотерею.
Для Яндекс.Такси важна надежность. Клиент всегда должен быть в состоянии найти поездку. Поэтому сервис автоматически увеличивает стоимость поездки в часы пик, чтобы перераспределить часть спроса на более поздние временные интервалы и, конечно же, привлечь больше водителей в район с повышенным спросом.
Когда это происходит, множитель всплеска быстро исчезает.
Стоимость поездки из определенной точки увеличивается с минимальным приращением. Водители могут узнавать о растущем спросе через приложение «Таксометр». На нем показана карта города, разбитая на шестиугольники площадью примерно 2 км², которые окрашиваются в разные оттенки фиолетового — от светлого до темного — в зависимости от спроса.
Сервис и его партнерские таксомоторные компании рассылают уведомления водителям, которые не вышли в интернет, но оказались в зоне повышенного спроса. В некоторых случаях — напр. во время сильных снегопадов или чрезвычайных ситуаций — Яндекс.Такси рассылает массовые уведомления, в том числе смс-сообщениями и звонками.
В компании есть ситуационный центр, который следит за событиями в городах и прогнозирует увеличение спроса, например, после спортивных соревнований или во время надвигающейся бури или снегопада. Водители могут просматривать новостную ленту в Таксометре, чтобы заранее узнавать о перекрытии дорог и мероприятиях, а также ездить в точки с повышенным спросом.
Повышенный спрос впервые наблюдается в классе обслуживания «Эконом» — самом популярном классе обслуживания в Яндекс.Такси. В часы пик стоимость проезда в эконом-классе может превысить стоимость проезда в комфорте. Однако разница в цене вскоре быстро сократится из-за того, что все больше пользователей начнут заказывать «Комфорт» вместо «Эконом».
Утренний час пик – это время, когда ощущается нехватка водителей, независимо от того, сколько их в сети.
Множитель перенапряжения рассчитывается в режиме реального времени, поэтому стоимость поездки может меняться несколько раз в секунду. Количество доступных автомобилей и интенсивность заказов меняются так же быстро в районе, где производится заказ.
Чтобы вычислить множитель перенапряжения, Яндекс.Такси решает систему стохастических дифференциальных уравнений вокруг точки, где находится пользователь, и этот процесс также выполняется в режиме реального времени. Алгоритм смотрит на количество доступных автомобилей, прогнозирует, сколько автомобилей скоро появится в сети или станет доступным, сколько людей ищут автомобиль, сколько поездок они заказывают и так далее.
Множитель, выбранный алгоритмом, определяет количество пользователей, которые откладывают поездку или полностью отменяют ее, количество водителей, прибывающих в зону с повышенным спросом, и то, насколько быстро можно обработать повышенный спрос. Машинное обучение начинает работать с этими значениями.
Москва — город, в котором все работает круглосуточно. Никто не назначает встречи на 9:12. Обычно они договариваются встретиться в 9:00. Поэтому за 15–20 минут до начала рабочего дня люди начинают заказывать такси, и спрос резко возрастает. Наиболее ярко это проявляется в час пик перед началом рабочего дня.
Если вы хотите сэкономить на поездке на работу утром, не уходите на 40 минут после часа (например, в 8:40). Это самое пиковое время. Лучше всего заказывать поездку немного раньше, например, в 8:20, или чуть позже, например, в 9.:10. К тому времени очень много машин освобождается от заказов развозить людей на работу в 9:00.
7.
Алгоритм выбирает наиболее подходящего водителя из числа ближайших
Алгоритм уже сделал это при открытии приложения. Однако с тех пор прошло несколько десятков секунд. Водители, которые были там, уже покинули район или изменили свое местоположение. Система снова начинает оценивать ситуацию, чтобы выбрать наиболее подходящих водителей для поездки. Однако, казалось бы, очевидный вариант предложить поездку ближайшему водителю не всегда лучший вариант.
Система основывается главным образом на ETA (расчетное время прибытия) в минутах до клиента. Поскольку в данный момент может быть несколько водителей с одинаковым расчетным временем прибытия, система учитывает и некоторые другие показатели, например, рейтинг водителя на основе отзывов и процент принятых и выполненных заказов.
Затем система анализирует время, когда последние GPS-координаты были получены от водителей, чтобы определить их точность. Если смартфон или планшет водителя несколько секунд назад передал в систему информацию о местоположении, алгоритм понимает, что водитель может сразу отреагировать на предложенный заказ.
Если в течение нескольких минут система не получает никаких координат от машины, она поймет, что дозвониться до водителя будет сложнее. Водитель может ехать в туннеле или в зоне с плохим покрытием.
Направление автомобиля также учитывается и используется для прогнозирования его доступности. Например, если планшет отправил координаты 15 секунд назад, а водителю поступило предложение о поездке, на которое у него есть 15 секунд, чтобы ответить. За эти 30 секунд водитель мог уже проехать необходимый поворот или перестать быть ближайшим к пользователю водителем, если он едет по трассе (например, Западному скоростному диаметру в Санкт-Петербурге или МКАД).
Существуют факторы, связанные с местонахождением автомобиля. Допустим, у нас есть два водителя с одинаковым ETA и другими показателями. Один из них находится в зоне с повышенным спросом, а второй — в зоне, где почти нет заказов. Очевидно, лучше дать команду второму водителю вывести его из этой зоны.
Конечно, он мог бы покинуть этот район сам, но это увеличило бы его мертвый пробег. При прочих равных мы хотели бы избежать этого. Когда заказ принят и водитель начинает движение к клиенту, пользователь может отслеживать, где находится автомобиль на карте. Когда машина подъезжает и водитель нажимает «Начать поездку» на своем планшете, начинается лучший вид пробега — когда водитель перевозит пассажира.
8. Алгоритм оценивает точность построенного маршрута
Во время поездки алгоритм сравнивает построенный маршрут с реальным графиком транспортных потоков. Это необходимо для оценки работоспособности роутера и выявления проблемных участков дороги. Например, если все водители избегают поворота на улицу, рекомендованную навигатором, алгоритм понимает, что этот участок перекрыт. Это сигнал как для алгоритма, так и для разработчиков о том, что необходимо определить причину, по которой этого поворота избегают.
Например, в Риге есть улицы, на которые можно свернуть только в определенное время.
Алгоритм учитывает эти уникальные особенности на маршрутах и вносит коррективы. Кроме того, водители помогают обновлять дорожный граф, например, отправляя немедленные уведомления о шлагбаумах в жилых районах.
***
Поиск водителей, построение маршрутов, расчет стоимости поездки и выбор оптимальных точек посадки — это лишь основные этапы работы Яндекс.Такси. Сервис выполняет еще около миллиона мелких вычислений, корректировок и операций, которые происходят на каждом этапе.
За время, которое проходит с момента открытия приложения и поиска водителя до момента, когда машина едет к пользователю, Яндекс.Такси использует несколько интерфейсных связей с сервисами Яндекса, такими как Карты и Навигатор. Кроме того, чтобы приложение продолжало отвечать и не тормозило, все расчеты и соединения должны обрабатываться за 300–400 миллисекунд.
Яндекс.Такси — Вики | Golden
Yandex.Go
(русский: Яндекс.Go) — международная компания, принадлежащая российскому ИТ-гиганту Яндекс, которая управляет агрегацией такси и предприятиями общественного питания в России, СНГ, Восточной Европе, Африке и на Ближнем Востоке.
Компания входит в число ведущих мировых разработчиков технологий автономного вождения.
Яндекс.Такси было основано Yandex N.V., российской многонациональной компанией, которая управляет поисковой системой, интернет-порталом и примерно 70 другими онлайн-сервисами в разных странах. Яндекс, который иногда называют «российскими Google, Amazon, Uber и Spotify», котируется на NASDAQ с 2011 года. Компания занимается разработкой технологий на основе машинного обучения. Яндекс.Такси — отдельная частная компания с ограниченной ответственностью, входящая в Группу Яндекс, зарегистрированная в Нидерландах как Yandex.Taxi B.V.
Служба заказа такси Яндекс.Такси работает более чем в 1000 городах, в том числе в 300 крупных городах России, Беларуси, Молдовы, Армении, Грузии, Киргизии, Казахстана, Узбекистана, Латвии, Эстонии, Литвы, Сербии, Израиля, Кот-д’Ивуара , Финляндия, Гана и Норвегия. В последних пяти странах он работает под брендом Yango.
К сети подключено более 700 000 водителей.
В фудтех-подразделение компании входят служба доставки еды Яндекс.Еда, сверхбыстрая служба доставки продуктов Яндекс.Лавка и служба доставки продуктовых наборов Яндекс.Шеф, ранее известная как Партия Еды (рус. «). По состоянию на 2019 год, сервис доставки еды Яндекс.Лавка доступен через приложение Яндекс.Такси и работает не только в России, но и в Казахстане.
Сообщается, что в 2020 году «Яндекс.Такси» разрабатывало проприетарное аппаратное и программное обеспечение с искусственным интеллектом для своих автомобилей, которое отслеживает уровень внимания водителей, а также систему распознавания лиц, которая определяет личность человека за рулем.
История
Яндекс.Такси запустили в Москве в 2011 году. На старте проекта к нему подключилось около 1000 водителей из 11 таксопарков.
Впервые сервис был представлен в виде мобильного приложения для Android и iOS, а сайт был запущен 28 июня 2012 года.
В 2012 году Яндекс.Такси начал взимать комиссию за поездки, заказанные через его сервис.
Тигран Худавердян возглавил службу в 2014 году. Он остался во главе, когда она была выделена в отдельную компанию в декабре 2015 года. Прототипом автомобиля был гибридный хэтчбек Toyota Prius, оснащенный графическим процессором Nvidia GTX и оптическим датчиком расстояния LiDAR от Velodyne.
Объединение бизнеса и операций с Uber
13 июля 2017 года Яндекс.Такси и Uber подписали соглашение об объединении бизнеса и операций в Армении, Азербайджане, Беларуси, Грузии, Казахстане и России. Слияние завершилось в феврале 2018 года. Яндекс инвестировал в новую структуру 100 млн долларов, а Uber — 225 млн долларов. Новая компания оценивалась в 3,8 миллиарда долларов. По оценкам различных инвестиционных банков, в декабре 2018 года рыночная стоимость Яндекс.Такси увеличилась и колеблется от 4,4 до 6,2 млрд долларов.
590,3% объединенной компании MLU B.V. принадлежит Яндексу, а 36,6% принадлежит Uber. Остальные 4,1% принадлежат работникам. Тигран Худавердян сохранил за собой руководство объединенной компанией.
22 мая 2019 г. Яндекс сообщил о назначении Тиграна Худавердяна на вновь созданную должность заместителя генерального директора группы Яндекс, а Даниила Шулейко — на должность генерального директора MLU B.V.
Дивизион пищевых технологий
В декабре 2017 года «Яндекс.Такси» приобрело 100% акций Foodfox, службы доставки еды в Москве. После слияния Uber и Яндекс.Такси в марте 2018 года Uber Eats и Foodfox объединили свои услуги в Яндекс.Еда. По состоянию на март 2019 года новая компания представлена в 24 городах России, на платформе более 8000 ресторанов. В декабре 2018 года Яндекс.Еда выполнила 1 млн заказов.
В 2019 году «Яндекс.Еда» запустила сервис суперфаст-доставки еды «Яндекс.Лавка», который доставляет еду клиентам менее чем за 15 минут.
Онлайн-сервис опирается на небольшие склады в Москве и Санкт-Петербурге, где хранится около 2000 наименований товаров, и использует велосипедных курьеров для доставки заказов. По состоянию на 2019 год, сервис доставки еды Яндекс.Лавка доступен через приложение Яндекс.Такси и работает в России и Казахстане.
В октябре 2018 года «Яндекс.Такси» приобрело еще одну компанию в сфере пищевых технологий — сервис доставки еды «Партия еды», теперь переименованный в «Яндекс.Шеф», который работает в Москве и Санкт-Петербурге.
Автономные такси
Яндекс разработал собственные автономные беспилотные автомобили для использования в качестве такси. Первая общедоступная модель — сильно модифицированная Toyota Prius с тремя лидарными блоками, шестью радарными блоками, шестью камерами и датчиком GNSS для навигации, с процессорами Intel и графическими процессорами NVIDIA, использующими операционную систему Linux. В ноябре 2017 года Яндекс опубликовал видео своих зимних испытаний AV, на которых машина успешно проехала по заснеженным дорогам Москвы.
29 мая 2018 года на «Еще одной конференции» публике были предложены бесплатные демонстрационные заезды. Яндекс сообщил, что за 10 часов демонстрации прокатились 700 пассажиров.[25] В июне 2018 года беспилотный автомобиль Яндекса совершил дальнюю тестовую поездку в полностью автономном режиме, проехав 780 км примерно за 11 часов.
Сервис робо-такси Яндекса был запущен в тестовом режиме в августе 2018 года в университетском городке Иннополис в Республике Татарстан. Во время этого испытания услуга была бесплатной, и инженер Яндекса занимал переднее пассажирское сиденье в качестве наблюдателя за безопасностью, в то время как водительское сиденье оставалось пустым. . В феврале 2020 года сообщалось, что в Иннополисе совершено более 5000 автономных пассажирских поездок.
Беспилотный автомобиль Яндекса был представлен международной публике на инновационной конференции CES 2019 в Лас-Вегасе. В конце 2018 года Яндекс получил лицензию на использование этих автомобилей на дорогах общего пользования в Неваде, одном из немногих американских штатов, где разрешены беспилотные автомобили.
В отличие от других прототипов, представленных на выставке, автомобили разъезжали по улицам города без какого-либо контроля со стороны человека. В январе 2020 года Яндекс во второй раз предоставил автономные аттракционы для гостей CES.
В декабре 2018 года компания получила разрешение Министерства транспорта Израиля на испытания беспилотного автомобиля на дорогах общего пользования без водителя за рулем. Это делает Израиль третьей страной, где компания тестирует свой беспилотный автомобиль.
В марте 2019 года Яндекс и Hyundai подписали соглашение о работе над автономными автомобильными системами. Цель состояла в том, чтобы разработать платформу для автономных транспортных средств для уровней 4 и 5, категорий автоматизации, определенных как требующих ограниченного вмешательства человека. В июле 2019 г.Hyundai Mobis и Яндекс представили беспилотную Hyundai Sonata 2020 как первый результат совместной работы.
В октябре 2019 года Яндекс объявил, что его беспилотные автомобили проехали 1 миллион миль в полностью автономном режиме с момента начала тестирования технологии.
В феврале 2020 года Яндекс удвоил пробег, проехав 2 миллиона миль.
22 октября 2019 года Департамент транспорта Мичигана (MDOT) выбрал Яндекс и еще четырех поставщиков высокоавтоматизированных транспортных средств для участия в конкурсе NAIAS Michigan Mobility Challenge 2020 года. Десять беспилотных седанов Яндекса будут курсировать по центру Детройта во время автошоу в июне 2020 года9.0005
В ноябре 2019 года компания представила своего автономного робота-доставщика Yandex.Rover, основанного на той же технологии автономного вождения, которую компания использует для своих автономных автомобилей. В рамках начального этапа тестирования в кампусе Яндекса в Москве работает парк Яндекс.Роверов, перевозящих небольшие посылки из одного здания в другое.
В декабре 2019 года Яндекс представил два лидара собственной разработки. Один из них представляет собой твердотельный лидар с полем обзора 120 градусов, а второй — вращающийся, обеспечивающий 360-градусный обзор окружающей среды.
Компания утверждает, что использование собственных лидаров поможет Яндексу сэкономить до 75% на стоимости датчиков, которые в настоящее время являются одной из самых дорогих частей автономного транспортного средства. Лидары Яндекса развернуты в его тестовом парке в Москве и ее окрестностях.
В марте 2020 года Яндекс объявил о планах по запуску во всем мире парка роботакси с использованием своего программного обеспечения для беспилотных автомобилей в течение следующих нескольких лет с лицензией на начало испытаний в США с июня 2020 года. оценить время прибытия автомобиля и стоимость поездки, Яндекс.Такси использует две технологии, разработанные материнской компанией Яндекс: Яндекс.Карты и Яндекс.Навигатор. Эта технология рассчитывает маршруты на основе реальных и прогнозируемых условий движения. Сервис может порекомендовать пункт выдачи рядом с местоположением пользователя. Например, переход через улицу может сэкономить время и деньги на поездку.
В зависимости от страны стоимость поездки может быть рассчитана с использованием автоматической надбавки.
Этот тариф применяется, когда количество людей в определенной области превышает количество доступных автомобилей.
С апреля 2017 года водители заранее знают цену своей поездки. Цена не изменится, даже если водитель застрянет в пробке или поедет в объезд. Эта функция теперь доступна практически во всех странах, где работает сервис. В тех странах, где это не так, приложение рассчитывает ориентировочную цену, которая может отличаться от окончательной цены.
Безопасность
Яндекс.Такси сотрудничает с партнерами, уполномоченными на оказание транспортных услуг. В зависимости от законодательства страны это могут быть таксомоторные компании, таксопарки, лицензированные перевозчики, индивидуальные предприниматели или другие юридические лица, имеющие соответствующие разрешения. Компания проводит обучение водителей работе с мобильным приложением «Таксометр» и правильному общению с пассажирами. Успешно завершившие программу обучения получают более высокий рейтинг, что является преимуществом для получения заказов.
В ноябре 2018 года Яндекс.Такси анонсировал проект контроля скорости, который в настоящее время реализуется в России, Беларуси и Казахстане. Система отслеживает скорость автомобиля и отправляет предупреждения водителям, которые превышают скоростной режим. Сообщается, что после запуска системы превышение скорости среди водителей Яндекса снизилось в 12 раз. Как и Uber, Яндекс использует телематические данные для отслеживания поведения водителей на дорогах и может отстранить от работы водителей, которые демонстрируют неустойчивое или агрессивное поведение.
Для обеспечения безопасности пассажиров и водителей Яндекс.Такси контролирует количество времени, которое водители могут проводить на работе. После нескольких часов непрерывной работы они перестают получать заказы, пока не отдохнут. Компания разрабатывает систему контроля внимания, чтобы снизить количество дорожно-транспортных происшествий, вызванных человеческим фактором.
Система искусственного интеллекта учитывает такие факторы, как моргание и зевота, чтобы определить, когда водитель устал или отвлекся. Яндекс.Такси — пока единственный сервис онлайн-бронирования автомобилей с такой системой. Кроме того, Яндекс разрабатывает систему распознавания лиц для предотвращения мошенничества, определяя, кто находится за рулем.
Яндекс использует систему удаленной проверки качества (RQC), чтобы гарантировать, что автомобили его водителей соответствуют стандартам качества: это включает в себя бездефектный внешний вид, чистые пустые багажники и наличие детских кресел (если водитель имеет право принимать заявки на поездки с детьми). ). Водителей регулярно просят сфотографировать свои транспортные средства и загрузить их через приложение Яндекс.Такси, после чего фотографии проверяются на соответствие стандартам качества, а водителей просят решить все проблемы, прежде чем они смогут продолжать принимать поездки.
Глобальная экспансия
По состоянию на 2020 год Яндекс.
Такси работает более чем в 1000 городах, в том числе в 300 крупных городах России, Беларуси, Армении, Кыргызстана, Молдовы, Грузии, Казахстана, Латвии, Литвы, Эстонии, Узбекистана, Сербии, Кот-д’Ивуар, Израиль, Финляндия, Гана и Румыния. Помимо службы такси, Яндекс.Такси управляет фудтех, доставкой еды и грузовыми платформами.
Беларусь
Услуга запущена 25 февраля 2016 года. Она стартовала в Минске, но сейчас работает во всех шести областных центрах и нескольких городах страны. В марте 2019 г.сервис представил страховой продукт для пассажиров и водителей, подключенных к сервису.
Армения
Работая в 15 городах, Яндекс.Такси занимает одно из самых заметных мест в Армении. Он начал свою работу в Ереване 1 июля 2016 года. В 2017 году служба спонсировала школу компьютерного программирования для старшеклассников в Гюмри и Ванадзоре.
Казахстан
Казахстан является одним из крупнейших международных рынков для Яндекс.
Такси. Яндекс.Такси, запущенный в крупнейшем городе Алматы 28 июля 2016 года, к сентябрю 2018 года обслуживал 20 городов. 3 сентября 2018 года Яндекс.Такси представил страховой продукт для пассажиров и водителей, подключенных к сервису. Яндекс.Такси также оказывает услуги корпоративного такси в Казахстане. В 2020 году Казахстан стал первым зарубежным рынком для сервиса доставки еды Яндекс.Еда.
Грузия
Запуск в Грузии 28 августа 2016 года сопровождался скандалами, связанными с другим сервисом Яндекса — Яндекс.Карты. В русской версии Яндекс.Карт территории Абхазии и Южной Осетии отмечены как независимые страны, а грузинское законодательство определяет эти территории как части Грузии. Учитывая, что Яндекс.Карты не были локализованы для Грузии, все видели только русскоязычную версию. Яндекс.Такси пометил эти территории в соответствии с законодательством Грузии, в отличие от Яндекса. Карты. Несмотря на факт обновления, многие местные жители бойкотировали новую услугу.
Яндекс.Такси продолжил работу и работает по сей день, добавив к своей грузинской сети еще два города: Батуми и Рустави.
Украина
Запуск в Украине состоялся 25 октября 2016 года. К маю 2017 года услуга была доступна в пяти городах. Через семь месяцев после запуска «Яндекс.Такси» запретили в Украине вместе со всеми другими российскими технологическими компаниями. Несмотря на запрет, украинцы по-прежнему пользуются сервисом через VPN. Яндекс.Такси не получает прибыли от приложения в Украине.
Молдова
Яндекс.Такси запущено в Кишиневе 24 июля 2017 г.[60] В 2020 году он расширился до города Бельцы.
Кыргызстан
Кыргызстан — вторая страна в Центральной Азии, в которой начал работать Яндекс. Яндекс.Такси запустили 9 ноября 2017 года в Бишкеке, затем в Оше.
Латвия
Латвия стала первой страной Балтии и первым членом ЕС, где начала работу Яндекс.
Такси. Он запущен 15 марта 2018 года.
Узбекистан
Яндекс.Такси работает в Ташкенте, столице Узбекистана, а также в Фергане и Маргилане. Услуга вышла на местный рынок 4 апреля 2018 года.
Эстония
Яндекс.Такси запущено в столице Эстонии Таллине 1 мая 2018 года. Оно также работает в Тарту и регионе Иду-Вирумаа.
Сербия
Сербия — первая страна за пределами постсоветского пространства, где начала работать Яндекс.Такси. Он был запущен в Белграде 5 июня 2018 года.
Литва
Сразу после запуска Яндекс.Такси в Литве 26 июля 2018 года власти страны предостерегли граждан от использования сервиса в целях защиты своих личных данных. Национальный центр кибербезопасности Литвы (NCSC) подчеркнул, что «особенно важно, чтобы это приложение не использовалось на устройствах литовских государственных служащих, чиновников или сотрудников системы национальной обороны».
«Яндекс.Такси» ответил, что «обрабатывает и хранит данные пользователей из ЕС строго в соответствии с правилами ЕС, в частности GDPR», и что сервис «открыт и готов к любым необходимым проверкам». государства — Латвия и Эстония — не высказались против Яндекс.Такси.
Власти Литвы окончательно не наложили ограничений на сервис, а Яндекс.Такси работает в столице Вильнюсе и Каунасе.
Кот-д’Ивуар
Яндекс.Такси запустилось под новым брендом Yango 4 октября 2018 года в Абиджане, городском центре Кот-д’Ивуара. Это была первая франкоязычная страна для компании, а также первая на африканском континенте.
Финляндия
Финляндия стала второй страной, где Яндекс.Такси запустилось как Yango. Объявление о запуске для региона Хельсинки было сделано 8 ноября 2018 года, и приложение заработало на следующий день. Вскоре после запуска министерство обороны Литвы посоветовало финским властям присмотреться к новому приложению, поскольку они считали, что оно передает данные пользователей за пределы ЕС.
службы были по существу такими же, как у Uber. Вскоре после этого финская газета Helsingin Sanomat опубликовала дополнительную статью, в которой сравнивались права разрешений, запрашиваемые различными приложениями такси, и поместила Yango на второе место после Uber. 17 декабря 2020 года Yango расширила свою деятельность на Тампере и Турку.
Израиль
Израиль был первой ближневосточной страной для компании. Сервис был запущен под названием Yango 10 декабря 2018 года. Яндекс также получил разрешение Министерства транспорта Израиля на тестирование беспилотных автомобилей Яндекса на дорогах страны. Yango представила спорную бизнес-модель в местном секторе такси, которая предлагала пассажирам точную стоимость поездок, рассчитанную заранее с помощью алгоритма, который учитывал длину текущего самого быстрого маршрута, предполагаемую продолжительность поездки, загруженность дорог и другие факторы. Функция фиксированной цены Yango привлекла внимание Министерства транспорта Израиля на том основании, что она может нарушать израильский закон, согласно которому водители такси могут взимать только цену, указанную счетчиком.
В 2019 году Yango запустила услугу B2B в Израиле, которая обслуживает непосредственно компании и организации, чтобы конкурировать с местным лидером рынка такси Gett.
Гана
Гана стала второй африканской страной для Yango, деятельность которой началась 6 июня 2019 года.
Румыния
27 июня 2019 года Yango начала свою деятельность в Бухаресте. К моменту запуска к сервису подключились 3000 водителей из 55 компаний-партнеров в Румынии.
Норвегия
23 июля 2021 года Yango запустила услуги по совместному использованию поездок в Осло.
Выручка и прибыльность
Осенью 2018 года Яндекс.Такси стало прибыльным и продемонстрировало быстрый рост выручки в преддверии ожидаемого публичного размещения акций. Согласно другим отчетам, прибыльность показал весь сегмент, включающий в себя подразделение Яндекса, занимающееся заказом такси, и предприятия пищевой промышленности, в том числе Яндекс.
Еда и службу доставки продуктов Яндекс.Лавка. На Яндекс.Такси пришлось 20% выручки Яндекса в 1 квартале 2019 года, показывая рост выручки на 145% по сравнению с прошлым годом. Это сделало его исключительным с точки зрения прибыльности среди других услуг такси.
В 2019 году Яндекс сообщил о доходах в размере почти 38 миллиардов рублей (около 520 миллионов долларов США) от услуг, связанных с его сегментом такси, что на 97% больше, чем в предыдущем году.
Опасения
Яндекс и санкции США
29 января 2018 года Министерство финансов США опубликовало отчет, в котором перечислены высокопоставленные политические деятели и олигархи в России, которые, как сообщается, тесно связаны с российским правительством и обладают определенной политической властью. Основатель Яндекса Аркадий Волож назван вместе с 95 российских бизнесменов. Выяснилось, что этот список был скопирован из списка россиян из списка миллиардеров Forbes за 2017 год.