Сегодня утром решил заказать Яндекс.Такси. Был неприятно удивлён, что рассчитанная цена поездка по тарифу комфорт около 750 рублей. Расстояние от точки А до точки Б около 2 км. У меня подключён Яндекс.Плюс, который даёт кешбэк на поездки 10%.
Предыдущая поездка по такому же маршруту с тарифом комфорт 237 рублей.
Для сравнения, в истории заказов нашёл поездку в аэропорт по тарифу комфорт. Цена поездки 764 рубля.
Я конечно понимаю, что ваш сервис диктует цены, но чтобы настолько в начале 2021 года. Если такая цена действительно правильная, то предлагаю Яндекс.Такси показывать подробную информацию по рассчитанной стоимости:
- зависимость цены от загруженности водителей;
- зависимость цены от пробок;
- зависимость цены от рейтинга клиента;
- зависимость цены от погодных условий на дороге.
8
показов
88K
открытий
Это работает не так, вы просто не в курсе.
Когда в районе спрос сильно превышает предложение, район окрашивается в фиолетовый. В этом районе начинает работать повышенный коэффициент. Цена выше за то, чтобы приехал водитель издалека, расстояние подачи сидело выросло, из-за этого выросла цена. Если ваш заказ примет водитель, который все это время был рядом, то Яндекс выдаст уведомление типа "Поездка будет по цене <обычная цена>" , если приедет водитель издалека чисто ради этого заказа, ты заплатите больше. Я тоже в а*уе от того на сколько растёт цена, но это не значит, что любой жоповоз получит прибавку, только тот, кто сюда приехал. Ну да, за ваш кошелёк район наполняется машинами и следующий уже закажет по обычной цене. В час пик снижение цен можно ждать до часа, если был просто всплеск, то через пару минут цена становится нормальной. Но Яндекс Такси те ещё *идоры, и для водителей и для пассажиров.
Интересно! На мой взгляд, сервисы такси должны брать на себя обязанность по корректировки спрос/предложение. Также распределять таксистов по всему городу равномерно. Просто странно получается, Яндекс отчитывается от ох**енной выручке по Яндекс.Такси, а свою работу как посредники они не делают...
С равномерного распределения машин поржал, спасибо) транспортное средство равномерно распределить 😄😄😄😄😄 тогда нужно чтоб эта машина не выезжала на эти пределы и оставалась в своём округе. Сколько же вокруг тупых, я худею с вас.
ржите, сколько хотите и худейте дальше.
А если смотреть объективно, то имея огромную базу заказов с подробностями (пробки во время заказа, загруженность итд), то можно с помощью Machine Learning предугадывать области, куда таксисту лучше ехать, пока ждет заказ. В случае повышенного спроса в определенной области также увеличивать штат таксистов итп.
Конечно, я описал идеальный вариант, который делать никто не будет, тк это не принесет денег.
А теперь ещё раз хорошенечко переосмысли то что ты написал, но только попробуй это применить например к двум сотням автомобилей. Гарантирую результат тебя поразит. Знаешь почему? Потому что твои 200 автомобилей, твой обучающийся алгоритм заставит наворачивать круги друг за другом по всей Москве как карусель с лошадками. Надеюсь ты уже понял почему, и где огромная дыра в твоих расчётах и предположениях об идеальном варианте?