Советы и лайфхаки: как получать много заказов в Яндекс Такси
Система распределения заказов работает автоматически. Когда пользователь заказывает такси, она начинает подбирать автомобиль, подходящий под определённые требования, который ещё и сможет приехать быстрее других. Бывает, что поблизости есть несколько подходящих автомобилей — тогда заказ получит автомобиль с более высоким приоритетом, пусть он и чуть дальше от пользователя, чем другие машины.
Как распределяет заказы система Яндекса
Одна машина нашлась в метрах от него, но у неё совсем нет приоритета. Вторая чуть дальше — в метрах, но у неё есть приоритет.Заказ получит вторая машина. Приоритет не влияет на распределение заказов в электронной очереди аэропорта, как получить заказ там, читайте в специальной статье. Статья была для вас полезной.
- May , Алгоритмы распределяет заказы между водителями автоматически. На распределение никак не влияют ни диспетчеры таксопарков, ни сотрудники
- Итак, как же работают алгоритмы распределения заказов в Яндекс такси. .
- Алгоритмы распределения заказов в такси. Если раньше заявки на перевозку между водителями распределял диспетчер такси, то сегодня этот процесс максимально автоматизирован. .
- задачу распределения заказов посвоему. Наиболее распространенным является подход, когда город делится на части (районы) и в каждой части (райо не) организуется стоянка .
Как работает приоритет в распределении заказов Последнее обновление 22 мая Информация о баллах приоритета — на главном экране в левом верхнем углу.
Там можно подробно увидеть, за что именно начислены баллы и за что можно получить ещё. Нажмите на значок в левом верхнем углу, чтобы узнать подробно о своём приоритете. В разделе видно, за что вам уже начислены баллы и что ещё можно сделать, чтобы баллов стало ещё больше. Yan, H. Zhu — , опубликованной исследователями из отдела Uber Marketplace, по мотивам которой этот краткий ознакомительный обзор и создан.
Описание главных алгоритмов За последнее десятилетие индустрия транспортных решений развивается стремительными темпами благодаря новым концептуальным идеям и технологиям, таким как онлайн-платформы пассажироперевозок, разработка самоуправляемых автомобилей и автомобилей с электродвигателем.
Влияние рейтинга на распределение заказов
Синергия этих технологий, над которой одновременно работают многие компании и лаборатории, обещает огромный прорыв в снижении удельной стоимости пассажироперевозок не много не мало в 10 раз на дистанции в пару десятилетий.Наиболее взрывной рост из этого списка технологий на данный момент демонстрируют онлайн-платформы пассажироперевозок. Например, компания Uber за 10 лет своего существования сгенерировала более 10 миллиардов поездок в более чем 80 странах и городах по всему миру [Figure 1]. Мировой рынок таких онлайн перевозок обещает достигнуть невероятного размера в миллиардов долларов к году. Поэтому неудивительно, что эффективность таких платформ, динамически контролирующих двухсторонний рынок пассажиров и водителей, имеет огромное практическое значение.
Эмпирические исследования показывают, что автоматизированные алгоритмы обработки данных, маршрутизации, ценообразования и назначения заказов позволяют онлайн-платформам добиться более высокой утилизации рабочего времени водителей и менее длительного ожидания автомобиля пассажирами по сравнению с классическим сервисом такси. Причем две эти ключевые характеристики системы утилизация времени водителей и время ожидания пассажиром тесно связаны с надежностью и устойчивостью сервиса: внезапные локальные вспышки спроса например, по завершении крупного концерта или в канун Нового Года могут существенно ухудшить обе метрики, делая тем самым использование сервиса малопривлекательным для обеих сторон рынка.
Это происходит из-за того, что находящиеся на линии в зоне высокого спроса водители быстро получают малую часть общего числа заказов, а на оставшуюся часть заказов назначаются водители из удаленных районов. Это увеличивает время подачи автомобиля, которое чаще всего не оплачивается водителю а значит уменьшает его заработок в единицу времени , и одновременно формирует негативное впечатление у пассажира.
Feb , От грамотно выстроенной системы распределения заказов такси зависит качество и скорость их выполнения, а также прибыль компании. В Feb , Чтобы максимально удовлетворить спрос даже в самые нагруженные часы, мы используем множество подходов и алгоритмов. Один из нихбуферное ( Feb , И вот каким образом это реализуется на практике: когда пользователь заказывает такси, автоматическая система распределения заказов начинает
Таким образом обе стороны, использующие платформу, начинают меньше ее использовать.Из-за этого обе метрики начинают ухудшаться еще больше, тем самым закручивая нисходящую спираль производительности платформы в направлении нулевой эффективности. Две ключевые технологии, направленные на повышение устойчивости и производительности платформы — это алгоритмы распределения заказов и динамического ценообразования. Первая технология контролирует диспетчерские решения, а динамическое ценообразование в режиме реального времени балансирует крайне волатильное соотношение спроса и предложения на пассажироперевозки.
Динамическое ценообразование критически необходимо для поддержания работоспособности системы, снижения времени ожидания подачи автомобиля и повышения количества водителей в периоды высокого спроса. Более того, эмпирические и теоретические исследования показывают, что динамическое ценообразование позволяет уменьшить масштабы патологически опасного эффекта WGC. Несмотря на свою простоту и неплохие практические показатели эффективности, легко показать, что данный алгоритм является малоэффективным в большом количестве часто возникающих ситуаций.
Во-первых, он выбирает водителя только из той подгруппы водителей, которые свободны в момент заказа, игнорируя тех водителей, которые могут быть близки к завершению поездки в непосредственной близости от нового заказа [Figure 4]. Во-вторых, этот простой алгоритм учитывает только информацию о системе в данный период времени, в то время как чаще всего платформе может быть доступна достаточно точная информация о том, что произойдет с потоком заказов и пространственным распределением водителей в ближайшем будущем.
Другое популярное семейство диспетчерских алгоритмов основано на идее объединения группы заказов на поездки в рамках небольшого временного интервала и решения агрегированной оптимизационной задачи о попарном назначении.
Если какие-то заказы остаются без назначенного водителя, то они остаются в системе и участвуют в задаче распределения следующего временного шага. Целевая функция оптимизационной задачи, решаемой на каждом шаге, может включать в себя широкий спектр метрик, характеризующих качество генерируемых диспетчерских назначений: время ожидания автомобиля пассажиром, расстояние между заказом и назначенным водителем, вероятность отмены заказа пассажиром или водителем, итд.
На практике диспетчерские алгоритмы выглядят намного сложнее, так как они должны учитывать большое количество особенностей разных продуктов, одновременно представленных в интерфейсе приложения. Например, автомобили, зарегистрированные на платформе, могут быть разных классов комфорта и разной вместимости. Некоторые продукты онлайн-платформ подразумевают одновременное использование одного автомобиля разными пассажирами UberPool, Lyft Line , в том случае если их маршруты оказываются достаточно близки.
Более того, диспетчерские решения часто должны учитывать предпочтения водителей по зонам обслуживания и направлениям поступающих им заказов. Таким образом, спектр возникающих оптимизационных задач, направленных на повышение эффективности диспетчерских решений, которые к тому же необходимо решать в режиме реального времени, непрерывно пополняется новыми все более сложными формулировками.
На рисунке ниже [Figure 5] изображено отношение количества онлайн-запросов на поездки со стороны пассажиров и количества часов, которое водители провели на линии, для двух районов Сан-Франциско: финансового центра и спального района Сансет на окраине города. Данный график хорошо иллюстрирует высокую волатильность и отсутствие баланса между спросом и предложением соотношение которых иногда может принимать крайне высокие значения , а также разнообразие поведения этого баланса в зависимости от географической локации.
Для того, чтобы контролировать баланс спроса и предложения в пространстве и времени, онлайн-платформы используют алгоритмы динамического ценообразования, которые в режиме реального времени повышают базовый тариф, если количество поступающих со стороны пассажиров заказов существенно превышает количество свободных водителей.
Влияние рейтинга на распределение заказов
Польза от динамического ценообразования для поддержания стабильной работы платформы подтверждается большим количеством теоретических моделей, экспериментов и эмпирических наблюдений, связанных с рекордно высокими нагрузками на систему.Такие нагрузки могут случаться из-за большого количества предсказуемых и не очень причин: неблагоприятные погодные условия, массовые мероприятия, неисправная работа системы общественного транспорта, итд. В случае некорректной работы алгоритма ценообразования, при резком увеличении количества запросов со стороны пассажиров или при резком снижении количества доступных автомобилей можно наблюдать очень низкую долю пассажиров, к которым в итоге назначается автомобиль и неудовлетворительно высокое время его подачи.
Ключевая роль динамического ценообразования для онлайн-платформы — это дать возможность любому пользователю в любом месте и в любой момент времени вызвать такси. Даже если предложенный тариф будет выше обычного, это будет более благоприятным вариантом, чем поставить пользователя платформы которому срочно может быть нужна машина в известность, что в данный момент доступных машин нет в наличии. Популярные методы моделирования динамического ценообразования включают в себя экономические модели, описывающие стационарное состояние системы steady-state models , модели динамического программирования, регрессионный анализ, а также оптимизационные модели, описывающие сетевые эффекты network optimization.
Недавние исследования экономистов Castillo, показали, что динамическое повышение тарифа также позволяет платформе избежать попадания в зону негативного эффекта WGC, о котором мы говорили выше.
Распределение заказов между водителями такси Представляем вам мнение Алексея Энтентеева, эксперта в бизнесе такси. Эта статья полезна тем, кто.У динамического ценообразования есть и объективные недостатки. Во-первых, финальная цена на поездку, которую пассажиры видят при заказе такси, может существенно варьироваться из-за волатильности спроса и предложения, тем самым повышая непредсказуемость тарифа на одном и том же маршруте.
С другой стороны, водители онлайн-платформ часто имеют доступ к информации в приложении о тех районах города, где активен повышающий коэффициент. Однако, из-за высокой волатильности этого коэффициента к тому времени как водитель переместится в зону более высоких цен, тариф может вернуться к базовым значениям.
Для каких водителей заказы есть всегда
Работа в Яндекс Такси в основном зависит от самого водителя — чем больше заявок он выполнит качественно, создавая сервису хорошую репутацию, тем больше у него будет возможностей получать заказы в будущем. Если таксист хочет брать много заказов в день, ему придётся работать быстро и не забывать об уровне обслуживания, который соответствует его тарифу.
Как и любой сервис услуг Яндекс Такси для водителей работает по принципу рейтинга, но при алгоритм распределения заказов такси распределении заказов важен не только этот показатель. Решение о том, кто поедет к клиенту, принимает алгоритм, для которого важно прежде всего расположение авто. Но приоритет поможет водителю алгоритм распределения заказов такси больше заказов от Яндекс Такси, если его он выше, чем у ближайших конкурентов.
Изначально система «смотрит» только на расстояние и рейтинг, но есть и дополнительные факторы, которые распределяют вызовы между таксистами.