Как тебе такое, Илон: технологии, которые изменят рынок такси

IT и автопром — одни из самых быстроразвивающихся областей современной жизни. А рынок такси расположился аккурат на их стыке. В апреле 2018 года Mail.Ru Group стал стратегическим инвестором и технологическим партнером Ситимобил, и уже в июле агрегатор занял второе место по мобильной онлайн-аудитории в Москве. Совместно технические команды Mail.Ru Group и Ситимобил начали работать с большими данными, чтобы прогнозировать спрос и предложение с помощью предиктивных моделей. Как современные технологии позволяют экономить время в пробках и зачем подбирать водителя исходя из музыкальных предпочтений пассажира рассказывает CTO агрегатора такси Ситимобил Игорь Аскаров.

Стоимость привлечения клиента для современного российского онлайн-сервиса в условиях высокой конкуренции вполне может составлять тысячу-полторы рублей, иногда больше, в зависимости от конкретного рынка. Сервисы такси в данном случае не является исключением. Легко допустить, что если бы существовала возможность не отдавать эти деньги по их исходному назначению: для привлечения отдельного человека в качестве нового клиента, то можно было бы, например, позволить этому же человеку добраться из Москвы в один из аэропортов бесплатно. Чем не бизнес-потенциал?

Теперь представим две компании, не конкурирующие между собой, но имеющие доступ к уникальной, у каждой своей, проверенной и платежеспособной аудитории. Для таких компаний вполне может существовать обоюдный интерес в обмене этой аудиторией для увеличения клиентской базы, непосредственного заработка или просто оптимизации маркетингового бюджета. Именно этот интерес и породил новый тип стартапов (например, calltovisit), призванных помочь компаниям находить друг друга и обмениваться аудиторией. Если говорить про такси, то второй заинтересованной стороной в данном случае, например, могли бы быть магазины, строительные и транспортные компании, сервисы построения сложных маршрутов с одной стороны и таксопарками или такси-агрегаторы с другой. При этом одна сторона заинтересована в росте клиентской аудитории, другая — в конкурентном преимуществе благодаря бесплатному сервису для клиентов или просто в заработке.

В качестве примера из реальной жизни можно обратиться к опыту Джеймса Бельфёя (James Bellefeuille), основателя компании Vugo. Созданная в 2015-м году, компания Vugo представляет собой платформу интерактивной рекламы и медиа, с тысячами подключенных водителей. Джеймс верит в потенциал, скрытый за идеей предоставления персональных рекомендаций и релевантных развлекательных материалов пассажирам такси. Джеймс отмечает, что по мере снижения стоимости поездки на такси, особенно в результате появление беспилотных автомобилей, экономическая модель коротких поездок позволит компенсировать их полную стоимость из альтернативных источников, таких как бюджеты рекламных кампаний и проектов по исследованию аудиторий.

Время, проводимое клиентами в такси, особенно в пробках мегаполиса можно вполне отнести к свободному. Мало кто умеет и имеет возможность продуктивно использовать эти минуты для работы, многие предпочитают занимать его чтением, общением в сети, играми или прослушиванием музыки. Можно предположить, что во время поездки в такси человек часто открыт к новой информации.

Если установить в машину такси интерактивные экраны (именно этим занимается компания Vugo) и применить современные технологии обработки данных, то на основе даже сравнительно небольшого набора информации (история взаимодействия с экраном, класс такси, текущее местоположение, средняя стоимость поездки, периодичность поездок, адреса и прочее), можно: построить гипотезы, которые позволят существенно повысить конверсию воспроизводимой рекламы, предоставить рекламодателям доступ к труднодоступной аудитории, собрать важную информацию, в том числе через опросы. Самый простой пример: проезжая мимо красивой витрины, пассажир может получать моментальное персональное предложение скидки, действующей сейчас в конкретном магазине.

Современные сервисы такси взаимодействуют с неслыханным по прежним меркам количеством водителей. Если в традиционном таксопарке их могло быть около сотни, то к онлайн-сервису может быть подключена сотня тысяч водителей. И каждый день это число может существенно увеличиваться при подключении к системе новых. Водители могут работать в разное время, постоянно или только в качестве временного заработка. Разные люди, разное время работы, разная нагрузка, разные условия, разная утомляемость и разный результат. Как обеспечить безопасную работу, проверяя состояние водителя не только при выходе на линию, но и во время всей смены? Такую задачу можно решить только с использованием современных технологий, в данном случае — искусственного интеллекта и обучаемых систем.

Первый критерий оптимальности водителя — это, конечно, безопасность поездки. Можно научить систему оценивать безопасность работы разных водителей в ночное, утреннее или дневное время, оценивать стабильность и комфорт поездки в зависимости от её продолжительности. Такая система сможет принять участие в процессе поиска водителя, наилучшим образом подходящего для каждого отдельно взятого заказа.

В далёкой перспективе, всё это может дойти до кажущегося смешным, но в то же время являющегося для многих важным. Например, в качестве дополнительного критерия «оптимальности» можно, при прочих равных, автоматически изучать и сопоставлять музыкальные предпочтения пассажира и водителя так, чтобы в итоге комфортно было всем.

Сервису такси, как никакому другому, характерна высокая степень зависимости от внешних факторов. Например, сильный ливень, обрушившийся на Москву может увеличить количество заказов, поступающих в течение часа в 10 раз относительно того, сколько их было за день или за неделю до этого.

Подобные проявления для бизнеса являются не только возможностью дополнительного заработка, но и вызовом: клиенты становятся менее лояльными и могут уйти навсегда всякий раз, когда сервис не был предоставлен или оказался недостаточно качественным.

Обеспечить заблаговременное предложение (в нашем случае это свободные водители на линии) для резко и многократно возросшего спроса непросто. Эта задача является, пожалуй, одной из фундаментальных для любого современного онлайн-сервиса такси. Используемые для этого алгоритмы управляют стоимостью сервиса через величину повышающих коэффициентов. Разработка этих алгоритмов является самыми сложным из того, с чем разработчикам сервисов такси приходится сталкиваться за всё время существования их проектов. Можно смело сказать: ни один крупный сервис такси в наши дни не способен существовать и развиваться без серьёзных наработок в этой области.

Так как водители не могут выйти на линию сиюминутно, требуется не только корректное вычисление на основе фактических показателей, но и прогноз. Прежде чем алгоритмы смогут выдавать пригодные для реального использования прогнозы, они должны быть правильно обучены на корректном наборе факторов. Успех обучения зависит не только от оптимально подобранной модели, но и от количества показателей, собранных за как можно больший период времени, что позволяет обеспечить максимальную полноту индукции и как результат — точность предсказания.

Чем более развита модель предсказания, тем точнее прогноз, точнее не только для заданного времени, но даже до отдельного квадратного километра мегаполиса в заданный момент времени.

Новая модель городского проката авто с поминутной оплатой взорвала Москву: недавно аналитики JPMorgan заявили, что московский рынок каршеринга является одним из самых динамичных и перспективных в мире. Этот способ передвижения по городу стал косвенным конкурентом такси — да, за рулём не выпьешь и не расслабишься, как в машине с водителем, но модель та же: авто на короткий срок за определённую плату. На самом деле, форматы каршеринга и такси могут не только конкурировать, но и выгодно взаимодействовать. Одна из наиболее отличительных возможностей каршеринга - машину можно взять и оставить в любой удобной точке города. Эту особенность можно использовать, чтобы упростить жизнь таксистам. Обычно водители работают или на личном авто, что, как правило, невыгодно (из-за частых поездок машина быстро изнашивается), или берут автомобиль в аренду у автопарков или частных арендодателей. Второй вариант более рациональный, но есть несколько «но». Во-первых, заниматься обслуживанием рабочего автомобиля приходится самому водителю. Во-вторых, место постоянного нахождения автомобиля может быть отделено от места работы, где есть достаточная плотность заказов расстоянием или пробками: чтобы выехать на смену, часто приходится ехать из области в города, либо с окраины в центр, тратя лишнее время и топливо. В пик спроса это особенно ощутимо: быстро вывести на линию новых таксистов в таких условиях почти невозможно. Специализированный каршеринг для таксистов, позволит эту проблему решить - водитель может взять и оставить авто в любом удобном для него месте, всегда быть «на подхвате» и легко получать дополнительные доход. Вполне вероятно, что каршеринг для таксистов очень скоро превратиться в целый рынок, который по темпам развития не будет ощутимо уступать традиционному каршерингу.

Ещё один технологический приём, который может облегчить жизнь и водителям такси и онлайн-сервисам - автоматизированная выдача лицензии. Конечно, полностью доверить эту работу компьютеру вряд ли получится, но упростить и ускорить процесс вполне реально. Уже сейчас многие страховые компании при выдачи страховки учитывают не только стаж водителя, но и его манеру езды, количество и характер ДТП и множество других факторов. Для сбора этой информации достаточно установить на каждую машину компактные системы, собирающие данные о режиме эксплуатации автомобиля и окружающих условиях. Немного доработав такую схему, её легко можно использовать, как дополнительный инструмент принятия решение при выдаче лицензий водителям такси - чем аккуратнее человек водит, тем проще, быстрее и дешевле будет для него процесс лицензирования.

Все помнят лихих “шашечников” у вокзалов и “золотые” поездки до аэропорта, но кажется, что это было в какой-то другой реальности - так сильно рынок такси изменился за последние годы. Привлекая технические команды в Mail.Ru Group мы обмениваемся экспертизой в области технологий, маркетинга и работы с большими данными. Сегодня мы на пороге еще более поразительных перемен, которые сделают нашу ежедневную жизнь удобнее и безопаснее. И мы надеемся принять в этих переменах самое активное участие.