Кейс продуктовой команды «Везёт»: как мы сделали дистанционный фотоосмотр в такси
Привет! Меня зовут Дмитрий Поташников, я продакт-менеджер в ГК “Везёт” (сервис заказа такси). Ранее мои коллеги уже писали про MVP и о том, как устроен наш продуктовый процесс. В этой статье я расскажу, как это работает на практике, на примере создания сервиса дистанционного фотоосмотра в водительском приложении.
Что такое фотоосмотр и зачем мы решили его делать?
Вызывая такси, мы все рассчитываем, что к нам приедет самый лучший автомобиль. Ну ладно, пусть не лучший, но точно целый и чистый. Для этого сервис заказа такси регулярно контролирует состояние автомобилей, которые выходят на линию.
В каждом городе присутствия у сервиса “Везёт” есть офисы, куда регулярно приезжают водители для показа автомобиля. Команда водительского приложения решила пересмотреть этот процесс и реализовала дистанционный фотоосмотр, в котором водитель отправляет фото автомобиля через мобильное приложение, а менеджер на основе фото проверяет:
соответствует ли автомобиль тому, который указан в системе;
есть ли на автомобиле обязательные для такси обозначения (например, шашки на крыше и на крыльях), а также фирменная оклейка сервиса;
- соответствует ли автомобиль требованиям сервиса (отсутствие повреждений и наклеек сервисов-конкурентов).
В некоторых городах присутствия “Везёт” мы уже более 10 лет реализуем дистанционный фотоосмотр. Обработкой этих запросов занимаются операторы контактных центров. Система выстроена удобно, но в силу технических особенностей платформы мы не можем её дорабатывать и масштабировать. Кроме того, операторы работают по скриптам и не так погружены в стандарты, как менеджеры водительских офисов. Поэтому в этой статье речь идет о разработке более технологичного подхода к созданию функциональности фотоосмотра на собственном ПО.
Фотоосмотр стал важнейшим шагом в реализации стратегии цифровой трансформации процессов и улучшил работу операционных подразделений компании.
Исходные условия и требования
100+ городов по всей РФ: сервис должен корректно работать для 100% водителей в любом городе.
Должна быть возможность постепенного внедрения фотоосмотра среди водителей, чтобы не допустить недостатка водителей на линии.
- 2 отдельные платформы ПО (мы рассказывали о нашем наследии в статье Redmadrobot): единый сервис должен работать с обеими платформами.
Прежде чем приступить к реализации, мы рассмотрели фотоосмотр с точки зрения метрик и их влияния на бизнес компании:
количество офисов и задействованных в них сотрудников: операционные затраты могут быть снижены за счет применения технологий;
- время, которое водители тратят на проведение регулярного осмотра в офисе с учетом дороги: чем больше времени водитель проводит на линии, тем больше заказов он выполняет;
- повторные заказы пассажиров: качество и состояние автопарка напрямую влияет на клиентский опыт и безопасность поездок.
Первый шаг: этап исследования (Discovery)
Мы провели тестирование в 2-х городах, чтобы убедиться, что процесс фотоосмотра приживется в “Везёт” и принесет пользу. Тест совпал с началом изоляции: за 1 день был сделан бот в “Телеграм”, с помощью которого водители отправляли фото автомобиля, а менеджеры смотрели их через платформу “Юздеск”. Согласно плановому базовому качеству время ожидания ответа не должно было превышать 1 час, на практике обращения обрабатывались в среднем за 10 минут.
Мы рассказали водителям о телеграм-боте с помощью PUSH-уведомлений, и в течение недели 80% перевозчиков, получивших сообщения, успели воспользоваться им.
Проанализировав результаты, мы перешли ко второму этапу.
Проектирование (Define)
Проектирование началось с разбора текущего процесса. Я обратился к менеджерам наших офисов в нескольких городах и сформировал историю “AS IS”, где была описана последовательность действий водителя и менеджера.
На основе текущего процесса, пожеланий и просмотра аналогов была сформулирована первая версия продукта и ее поэтапное улучшение. Каждый этап последовательно улучшал предыдущую версию продукта и повышал базовое качество.
Для записи истории, разбитой на этапы, я использовал Google Sheets:
столбцы – это итерации проекта;
верхняя часть строк – описание выборки, объем доработок, цель и базовое качество;
- нижняя часть строк – описание последовательных шагов процесса (цветом выделено изменение по сравнению с предыдущей итерацией).
Для передачи требований команде разработки было сформировано итоговое описание, охватившее несколько итераций (для этого используем Confluence) и подготовлены макеты интерфейсов. Это дает возможность сразу проектировать систему с заделом на будущее.
Интерфейс менеджера для проверки фотоосмотра (данные для примера)
Дмитрий ПоташниковРазработка (Develop)
Состав команды:
1 backend-разработчик
- 1 Android-разработчик
- 1 frontend-разработчик
- 2 тестировщика
- 1 дизайнер
- 1 продакт-менеджер
Для разработки первой версии были приняты следующие ограничения:
- 3 города на одной платформе ПО;
- только Android;
- единые настройки для всех городов.
Разработка в себя включала:
- серверную часть – логика и базы данных;
- сборка водительского приложения Android – новые экраны и взаимодействие с сервером;
- изменения в “админке” – новый раздел “Фотоосмотр”.
Реализация первой версии заняла 2 спринта (1 месяц). Далее начался этап Delivery, а команда инженеров занялась подготовкой к подключению фотоосмотра ко второй платформе ПО.
Тестовый запуск регулярного фотоосмотра (Delivery)
Успешность прохождения фотоосмотра влияет на возможность выхода водителя на линию, следовательно, любая техническая ошибка приведет к снижению доступных автомобилей для пассажиров. Для минимизации этого риска регулярный фотоосмотр запускался постепенно в течение недели, в 3-х городах. Отдел обучения подготовил видео-инструкцию для водителей, а для менеджеров провели инструктаж.
Для контроля метрик функциональности мы использовали:
Amplitude
Отчет по базовому качеству на основе выгрузки из БД
Результаты запуска первой версии фотоосмотра
фактическое базовое качество: 80% фотоосмотров проводилось в течение 1 часа, вместо запланированных 2-х;
более 80% водителей сделали корректные ракурсы фото;
- была выявлена и в последствии устранена проблема в сжатии фото, которая ухудшала качество полученных изображений, в результате чего менеджеры не могли принять решение и водителям необходимо было пройти фотоосмотр еще раз;
- были выявлены 15 моделей смартфонов, на которых водители не могли пройти фотоосмотр – это составило около 12% от всего парка устройств (перед масштабированием эта проблема была устранена);
- получили от менеджеров обратную связь по интерфейсу рассмотрения фотоосмотров и сформировали перечень планируемых доработок.
Вторая версия продукта
Состав версии:
- подключение второй платформы ПО для запуска на следующих 4-х городах;
- гибкие настройки проведения фотоосмотра для каждого города, поскольку требования к автомобилям могут отличаться в зависимости от ситуации в регионе;
- возможность добавления новых ракурсов, чтобы настраивать фотоосмотр для контроля салона и состояния отдельных частей автомобиля;
- уведомление менеджеров через бота в “Телеграм” о появлении новых фотоосмотров для снижения времени рассмотрения;
- единый интерфейс проведения фотоосмотра, работающий с обеими платформами для экономии ресурсов разработки и тех.поддержки.
Запустив вторую версию, мы убедились, что единый процесс может работать с обеими платформами ПО, а благодаря уведомлениям, базовое качество продукта возросло 90% осмотров стали проводиться в течение 15 минут.
Развитие фотоосмотра заключается в его масштабировании и оптимизации. Для этого мы готовим:
привлечение аутсорса (внешних исполнителей) для проведения фотоосмотров при масштабировании на случай, когда своих операционных ресурсов не хватает;распознавание гос.номера – оптимизация времени проведения фотоосмотра;
- распознавание гос.номера – оптимизация времени проведения фотоосмотра;
- контроль загрузки дубликатов – борьба с фродом.
Фотоосмотр станет неотъемлемой частью процесса дистанционной регистрации водителей без визитов в офис, что позволит быстрее привлекать новых перевозчиков и еще больше снизит нагрузку на офис.
Также на базе фотоосмотра мы планируем провести эксперимент по влиянию состояния автопарка на retention пассажиров.
Выводы (промежуточные)
- Проведение фотоосмотра для менеджера требует в 10 раз меньше времени, чем при очном осмотре в офисе. Таким образом, при тех же ресурсах компания контролирует состояние автопарка гораздо эффективнее.
- Более 90% водителей отметили, что прохождение фотоосмотра гораздо удобнее и требует меньше времени, чем визит в офис.
Методологии запуска новых продуктов не просто теория – она работает, позволяя создавать “космолет” частями в короткие сроки.
Самоизоляция послужила катализатором активных действий, а благодаря устоявшемуся продуктовому процессу, MVP фотоосмотра был реализован всего за 2 месяца.
Нужен еще фотоотчет салона делать, чтобы там без ковров всяких...
Он уже есть. Для прохождения фотоосмотра водители делают и отправляют фото заднего сидения.
Вроде во всех такси уже такое есть. Яндекс Такси кажется уже года 3 просит фотоотчеты. У вас 3 года отставание ребята, надо что-то предпринимать.
1 backend-разработчик ... грустно)
Уже более 10-ти лет в в офисах "Везёт" проводится очный осмотр автомобилей, сейчас мы оцифровываем этот процесс.
У нас нет повода для грусти, в статье указан состав только части команды, которая работала именно на этом проекте. Это далеко не все ресурсы компании.
Комментарий недоступен
Фотоосмотр как может определить что автомобиль действительно данного водителя , возможно ведь смена гос номеров либо других махинации , как быть в таком случае , если только верить по фотоосмотру
Как правило, обман происходит с целью получения приоритета за брендирование, которого на самом деле нет. Выявлять такие случаи можно как с помощью фотоосмотра (требование определенных ракурсов, внеплановый осмотр и т.д.), так и с помощью других инструментов ("тайный покупатель", например).
Борьба с фродом - это целое направление нашей деятельности, мои коллеги недавно рассказали как это происходит в отношении поездок https://habr.com/ru/post/512752/