{"id":9130,"title":"\u0417\u0430\u0449\u0438\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443","url":"\/redirect?component=advertising&id=9130&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/305439-reshenie-dlya-biznesa-zashchitit-rabochie-kompyutery-i-tratit-menshe-na-tehpodderzhku&placeBit=1&hash=85c54b2e13f250dedc65edea594d27f2b8d3772b0cf075b87dc84abeac949895","isPaidAndBannersEnabled":false}
Сервисы
Angelina Belichenko

Как агрегаторы такси мотивируют водителей работать больше

Знаете ли вы, как Яндекс.Такси, Uber, Ситимобил и другие агрегаторы стимулируют водителей ради того, чтобы вы быстро и недорого уехали домой после работы?

Максим Блинов / РИА Новости 

Вспомните, как раньше вы пытались уехать на такси из аэропорта или вокзала. Узнав ваш адрес, водители называли цены, которые могли разниться на сотни рублей. Вы торговались, слушали фразы типа «за тыщу вас никто не повезет» и, наконец, уезжали домой.

С приходом агрегаторов такси мы с радостью отказались от такой процедуры. Теперь достаточно указать в приложении, куда вы хотите поехать, и дождаться машины. Давайте поговорим о том, как агрегаторы воздействуют на таксистов, чтобы предложить вам удобный сервис.

Упрощение выбора

Подумайте о том, как чаще всего вы заказываете такси. Нажав на кнопку «Найти машину», вы даете агрегатору на поиск не две минуты и даже не одну. Большинство начнет раздражаться, если машина не будет найдена через 30-40 секунд после клика, а некоторые спустя это время откроют приложение конкурента и запустят поиск там.

Чтобы избежать такого сценария, агрегаторы пытаются найти подходящего вам водителя как можно скорее. Они делают это путем последовательного предложения заказа, скажем, трем водителям, которые находятся к вам ближе всего. Сначала заказ показывается водителю А, потом водителю Б и затем В, при этом каждому отводится на раздумье около 10 секунд.

Но как сделать так, чтобы ваш заказ согласился взять сразу водитель А, и время вашего ожидания составило 10 секунд, а не 30, после которых ваше терпение кончится?

Ответ оказался простым, но очень эффективным: агрегаторы упрощают для таксиста выбор. Как правило, на экране предложения заказа в водительских приложениях таксист не видит ни стоимости, ни места, куда поедет пассажир. Информацию о последнем водитель получит, когда приедет к клиенту, а стоимость — только после завершения заказа.

Так предложение заказа видят водители Яндекс.Такси: на нем нет ни стоимости поездки, ни места, куда поедет клиент

Эффективность такого способа объясняется тем, что наличие выбора увеличивает время на принятие решения. Если ваш шкаф ломится от одежды, вы будете дольше выбирать, что надеть. Эксперименты Netflix показали, что наличие слишком большого числа сериалов на главной странице снижает конверсию в подписку.

Если вы таксист и видите все параметры поездки, включая цену и точку Б пассажира, вы с большей вероятностью откажетесь от заказа, который посчитаете невыгодным, тем самым увеличив время ожидания клиента. По этой же причине на принятие решения о том, брать ли заказ, водителю отводится не более 10 секунд, после чего окно с заказом пропадает.

Чем меньше времени на принятие решения вам дается, тем меньше вы думаете об альтернативах.

Мотивация баллами, а не деньгами

«Окей, но почему водитель не может просто отказаться от невыгодного заказа, приехав к пассажиру и поняв, что везти его слишком далеко?»

Отмена водителем заказа, особенно, когда вы готовы сесть в машину или уже в ней — это, пожалуй, один из самых быстрых способов снизить вашу лояльность к данному агрегатору. Вы опаздываете, ругаетесь с таксистом, обращаетесь в поддержку и, скорее всего, обещаете себе больше никогда не пользоваться этим сервисом.

«Как сделать так, чтобы водители выполняли все заказы, даже те, которые не устраивают их из-за дальнего расстояния или маленькой цены?», подумали агрегаторы и придумали балльную систему. Такая система в том или ином виде существует во всех агрегаторах и выступает как в роли как негативной, так и позитивной мотивации.

В первом случае водители штрафуются за непринятие заказа или его отмену, во втором — за выполнение заказа, дезинфекцию машины или наличие брендинга агрегатора на авто. Если водитель отменяет заказы слишком часто, он отключается от сервиса на несколько дней или навсегда. Напротив, большое количество баллов позволяют получать приоритет при распределении заказов и достигать новых уровней в программах лояльности.

За что водители Ситимобил могут получить баллы и лишиться их

Балльная система направлена на то, чтобы вы как можно реже сталкивались с неприятным опытом в ходе пользования сервисом. Кроме того, это изящный способ агрегаторов уйти из плоскости денежных отношений, чтобы мотивировать водителей не реальными деньгами, а чем-то вроде ачивок.

Для этих же целей используется водительский рейтинг. Вместе с баллами он служит основанием для отключения водителя от сервиса: например, таксисты Яндекс.Такси теряют возможность работать, если их рейтинг падает ниже 4.5 за последние 150 поездок.

Заимствованная из игр, такая система мотивации проста (нельзя набрать больше 100 баллов и 5.0 по рейтингу) и предсказуема (размер вознаграждения и наказания известен заранее), что позволяет водителям не путаться и увлекаться этим «квестом». И они действительно увлекаются и стараются заработать драгоценные баллы, судя по обсуждениям в водительских чатах:

Управление передвижением

Бывают моменты, когда вам приходится ехать на такси в течение 10-15 минут за 500+ рублей. При этом, несмотря на высокую цену поездки, водитель находится быстро, и вы без проблем добираетесь до места назначения. Как агрегаторам удается быстро подобрать для вас машину, даже когда будним вечером из центра вместе с вами пытается уехать половина города?

Вывезти всех помогают так называемые «повышающие коэффициенты». Они увеличивают стоимость поездки для клиентов, тем самым привлекая в зоны высокого спроса водителей, которые хотят заработать больше.

А чтобы водители знали, куда конкретно ехать, агрегаторы показывают им тепловую карту, где наиболее концентрированный цвет означает самые высокие цены на поездки. Придуманная в Uber, такая механика позволяет направлять в зону повышенного спроса достаточное количество водителей, чтобы точно подобрать для вас машину.

Так водители видят места, в которых сейчас высокие цены на поездки, в приложениях Яндекс.Такси и Ситимобил

Однако у повышающих коэффициентов есть ограничение: нельзя показать вам как клиенту необоснованно высокую цену, иначе вы вообще решите не ехать на такси. В этом случае при слишком высоком спросе агрегаторы фактически работают в минус, доплачивая водителям: вы заплатите за заказ 500 рублей, а водитель получит 800, из которых 300 — это доплата агрегатора, без которой он бы не приехал в данный район.

Бесконечные заказы

Однако и повышающих коэффициентов, и доплат водителям иногда бывает недостаточно, чтобы привлечь в зону высокого спроса достаточное количество водителей и быстро найти для вас машину в час пик. Чтобы все же увезти клиентов, агрегаторы полагаются не на привлечение новых водителей, а на максимизацию «полезности» тех, кто уже рядом с вами.

Это делается с помощью так называемой «цепочки заказов», которая по умолчанию включена у всех водителей. Она позволяет назначать новый заказ на водителя, который почти закончил предыдущий, создавая тем самым для таксиста практически бесконечный цикл поездок.

В итоге оказывается доволен и клиент, и водитель. Вы можете уехать быстрее (даже увидев текст типа «Водитель закончит текущий заказ и направится к вам») и не уйдете в приложение конкурента, устав ждать.

На таксистов же эта механика влияет таким образом, что они проводят на линии больше времени. Схожая логика используется в Youtube и Netflix, которые включают следующее видео или эпизод автоматически, заставляя вас просматривать контент несколько часов вместо планируемых 20 минут.

В случае с агрегаторами такая опция оказывается даже более эффективной, так как позволяет водителям заработать больше, не вызывая при этом раздражения или чувства вины, как в случае с пользователем Netflix, слишком увлекшимся сериалом.

Итого

На первый взгляд может показаться, что бизнес агрегаторов крутится вокруг пассажиров: вам дают кэшбек за поездки, рекламируют программы лояльности и призывают заказывать еду в приложении для такси. В реальности это только часть большой системы, работоспособность которой во многом обеспечивается работой водителей.

Агрегаторы научились делать так, чтобы сами таксисты были заинтересованы в развитии сервисов. Никто из водителей уже не надеется на возвращение «доагрегаторных» времен, поэтому они сами решают включаться в эту «игру»: принимают все заказы, копят баллы для получения золотого статуса, а также едут в зоны высокого спроса, чтобы заработать больше денег за меньшее время.

0
5 комментариев
Популярные
По порядку

Делаю свой агрегатор. Полезно узнать про чужую практику.

1

Сложно найти неочевидную строчку в этой статье

0

Это правильно, таксисту  сложно чем-то думать.

0

Все заказы принимают только новички. Профессионалы умеют выбирать заказы и даже создавать свои платформы.
На каком основании штрафуются водители? Они же не трудоустроены, как и курьеры, выбившие 10 млн. р. у DC в прошлом году.
Больше времени - это 16+ часов в сутки? Это приводит не к большему заработку, а сну за рулём.

0

Таксисты очень заботятся о своей оценке иначе они перестанут видеть куда клиент едет и может заказов меньше давать будут. В итоге клиенты получают лучший сервис, это приятно)

0
Читать все 5 комментариев
История о том, как я привез в Россию самые продвинутые детские клюшки для хоккея. И чем они такие продвинутые

Привет! Меня зовут Александр Тягалов, очень рад нашему «заочному» знакомству. Расскажу вам о создании особенного бизнеса. Три года назад мы с Владимиром Тронько привезли в Россию и продаем (с каждым годом все успешнее) детские клюшки финской марки VIKKELA. У этих клюшек нет аналогов на Российском и Европейском хоккейном рынке, так что, с одной…

Это Элви Рэй Смит: он мечтал создать анимационный фильм на компьютере, соосновал Pixar, но ушёл из компании из-за Джобса Статьи редакции

Смит создал альфа-канал, который используется в Photoshop и других редакторах, работал в Xerox и LucasFilm и убеждал всех, что за компьютерной графикой будущее, однако всерьез его никто не воспринимал – кроме Стива Джобса.

На сайтах с эквайрингом от ПСБ появился Yandex Pay

Покупатели с аккаунтом «Яндекса» смогут оплачивать покупки, не вводя данные карты.

«Хочу супер-пупер мега продукт, начинайте штормить». Разбираемся, как гроуз-хакинг помогает бизнесу расти

Подкаст «Бизнес, роботы мечты» — это клуб предпринимателей, где помогут, если что-то идёт не так; покажут новую цель, если застопорился.

Штраф 10 тысяч рублей за утерю терминала, который банк забрал сам

Здравствуйте! Пишу про СберБизнес.

Лайфхак в подборе: как ATS-системы помогают экономить время и бюджет рекрутеров

Процесс рекрутинга существенно не отличается от компании к компании. Есть несколько типичных шагов, которые проходит рекрутер: размещение вакансии на джоб-бордах, поиск соискателей по базам, согласование кандидатов с заказчиками, собеседование, выдача и проверка тестового задания, проверка кандидата службой безопасности.

Эксперимент: оформляем банковские карты без бумажных документов

Оформление затянулось, но проект все равно продолжили развивать.

Медитация — это Prosto: история самого прибыльного сервиса для заботы о ментальном здоровье
Главная страница приложения Prosto: Медитации и Сон
Сервис аренды электросамокатов Whoosh начнёт работать в Португалии в феврале 2022 года и вложит в запуск $20 млн Статьи редакции

На старте в Лиссабоне будет работать 2500 самокатов.

Whoosh
Минэкономразвития РФ приняло предложения РСПП по совершенствованию рынка интеллектуальной собственности

На актуализации плана дорожной карты ТДК (трансформация делового климата) «Интеллектуальная собственность» в соответствии с пожеланиями бизнес-сообщества настоял первый заместитель председателя правительства Андрей Белоусов.

Kornia - Python библиотека для обработки изображений в задачах CV

В этой статье я хотел бы познакомить читателей с библиотекой для ЯП python — Kornia, имеющей богатый функционал в области computer vision. Библиотека написана с использованием pytorch, в ее основе лежат готовые решения, такие как torchvision, PIL, skimage, tf.image, OpenCV. В Kornia реализована возможность выполнения вычислений не только с…

null