Яндекс Такси раскрыл, как складывается цена поездки
Буферный балковый подход Однако при жадном подходе ближайшего водителя получит тот, кто первый заказал такси. При этом некоторые пользователи могут вообще остаться без машины. При повышенном спросе, когда начинается конкуренция за исполнителей, жадный подход не годится.
Информация
Чтобы максимально удовлетворить спрос даже в самые нагруженные часы, мы используем множество подходов и алгоритмов. Один из них — буферное балковое назначение водителей на заказы. В его основе лежит хорошо известная задача из области комбинаторной оптимизации — задача о назначениях.Нужно назначить каждой задаче такого исполнителя, чтобы сократить суммарное время выполнения всех работ при этом один исполнитель может взяться только за одну работу. При решении такой задачи о назначениях наша «стоимость» выполнения работы заказа исполнителем таксопарком и водителем — значение функции скоринга от времени подачи автомобиля к пользователю.
Задачу можно описать в терминах двудольных графов: с одной стороны — заказы, с другой — исполнители. Между заказами и исполнителями есть взвешенные рёбра скоринг.
- У Федеральной антимонопольной службы (ФАС) есть серьезные замечания к «Яндекс Такси», в том числе из-за алгоритма ценообразования, заявил в.
- Nov , Динамическое ценообразование – это постоянный поиск баланса между спросом и предложением, чтобы пользователям всегда были доступны свободные машины, в том числе за счет механизма
- Всем привет. Меня зовут Саша Борзых, я работаю в отделе эффективности платформы Яндекс Такси, руковожу сектором разработки ценообразования. В статье расскажу, как мы переделали платформу .
Таким образом, одна из наших целей — минимизировать суммарное время подачи автомобилей, максимизировав количество выполненных заказов максимальное паросочетание. Один из наиболее известных способов решить такую задачу — венгерский алгоритм. Теги: яндекс. Теперь можно просто поделить количество заказов на количество водителей, получить коэффициент и какой-то формулой возможно, линейной превратить его в наш сурдж.
Но в этой задачке есть небольшая проблема — считать заказы вокруг пользователя может быть уже слишком поздно. Ведь заказ — это почти всегда уже занятая машина, а значит, повышение нашего коэффициента всегда будет запаздывать. Поэтому мы считаем не созданные заказы, а намерения заказать машину — пины.
Report Page
Пин — это метка «А» на карте, которую ставит пользователь, запуская наше приложение.Сформулируем задачу: нам нужно считать мгновенные значения машин и пинов в какой-то точке пользователя. Считаем количество пинов и машин вокруг Когда положение пина меняется пользовать выбирает точку «А» , приложение пользователя присылает в бекенд новые координаты и небольшую простыню дополнительной информации, которая помогает оценивать пин более точно например, выбранный тариф.
Jun , В статье расскажу, как мы переделали платформу динамического ценообразования, сокращая time to market, то есть уменьшая время с момента появления идеи до ее проверки в продакшене. Посмотрим, что Mar , В «Антологии технологий “Яндекс Такси“» компания расскажет, как работает ценообразование, откуда берётся повышенный спрос, за что водители ставят низкие баллы пассажирам и «почему Mar , В выпуске про ценообразование детально разбирают, из чего складывается цена поездки
Мы стараемся придерживаться микросервисной архитектуры, где каждый микросервис занимается обособленными задачами.Подсчетом сурджа занимается микросервис Surger. Он регистрирует пины, сохраняет их в базу данных, а также обновляет слепок пинов в оперативной памяти, в которую они достаточно неплохо умещаются. Отставание кэша при такой работе всего несколько секунд, что приемлемо в нашем случае. Несколько слов про базу данных При регистрации каждый пин асинхронно складывается в MongoDb с TTL Index , где TTL — «время жизни» пина, при котором мы считаем его активным для подсчета повышающего коэффициента.
Пользователь не ждет, пока мы совершаем эти действия. Даже если что-то пойдет не так, потерять пин не такая большая трагедия. Значит план остатков показывает «пик» в четверг вечером и «яму» утром понедельника вспоминая сердечные такты логистики мы видим на плане кардиограмму.
А что такое «простой». Допустим у вас есть склад, где работает 10 человек в смену. В понедельник на него падают задачи загружающие 5 человек из 10, значит вы платите зарплату 5 сотрудникам обосновано, а 5 получают зарплату не «за работу», а «за выход», то есть впустую с точки зрения бизнеса. В четверг на склад падают задачи на 15 человек, ваши 10 человек работают с перегрузкой и возможно вам нужно вывести из резерва дополнительных людей.
Это дополнительные затраты на вызов человека с выходного, да и вместит ли ваш склад 15 человек и не будут ли они «толкаться локтями». А ваш погрузочный блок может обслужить в 1,5 раза больше машин. А у вас есть такое количество авто. А в магазине могут принять объем в 1,5 раза больше и успеть выложить.
Другие публикации
В общем и целом, затраты на единицу растут, ведь вы закладываете в него «простой» понедельника и двухкратную оплату выхода с выходного в четверг.Конечно, на небольшом складе можно особым образом спроектировать смены в течении недели, но, если у вас 50 складов в каждом из которых человек, вы уже не решите эту задачу простым планированием смен. Но и на небольшом складе у вас половину недели хранится товар, а это дополнительное пространство, ведущее к росту аренды. Резюмируя данный пункт, эта часть задачи не связана напрямую с наличием товара, но очень важна для директора по функции и влияет на экономику логистики в целом. Описанные выше принципы несколько усложняют задачу от уровня «перевезти товар из точки А в В» до уровня «сформировать план перевозки всех товаров между всеми точками, обеспечивая минимальное и достаточное количество товара в каждой точке и балансируя общую нагрузку на логистическую сеть».
Также из указанных принципов следует ключевые параметры эффективности KPI для оценки работы блока в целом. Как правило это:.
Nov , С появлением Яндекс Такси, Сити Мобил, Gett заказывать такси стало намного быстрей. Но согласитесь, что цены порой кусаются. Давайте разбираться в ценообразовании. Итоговая стоимость поездкиТо есть логистика принимает на себя обязательство обеспечить наличие определенного ассортимента. Тот ассортимент, что есть в наличии вероятнее всего меньше, чем тот, который ожидается. Плюс сам термин «наличие» имеет разный способ расчета. Если товара 1 штука — это достаточное наличие. Вероятно, для одних товаров да, а для других остаток не должен упасть ниже штук.
Отношение факта к ожиданию и есть оценочное состояние качества решения этой задачи.
Те ритейлеры, которые не научились строить эти сложные модели обычно работают с динамикой этого параметра стремясь каждый год его улучшать. Затраты логистики costs — способ оценки экономики логистики в сравнении с другими компаниями. Обычно считается как отношение затрат логистики к выручке всей компании в деньгах.
Наши проекты
Получается процент затрат, что позволяет использовать эту величину с бенчмарками рынка.Компания А сравнивается с компанией В путем сравнения этих величин из публичных отчетов.
Aug , Цена может меняться от базовой и слегка повышенной к повышенной и высокой. Факторы, из-за которых цена может вырасти, много, основные — Jun , В пресс-службе «taxicomfort161.ru» RTVI объяснили, что стоимость поездки для пассажира складывается из нескольких факторовтарифа, количества Mar , Яндекс Такси будет стимулировать пассажиров меньше отменять заказы Новый алгоритм, учитывающий отмены поездок, поможет сдерживать цены на
Это в целом верно для простых сравнений, но для стратегического целеполагания несет в себе ошибки, более того это опасный путь. Тут небольшое отступление. Дело в том, что процент затрат — это не только затраты на ресурсы и персонал, но следствие той инфраструктуры, которой обладает ритейлер.- Oct , «Яндекс» через два дня повысит цены на такси в Москве. Другие города удорожание пассажирских перевозок пока не затронуло.
- Feb , Замечания ФАС к «Яндекс Такси» связаны с алгоритмом ценообразования компании, сообщил замруководителя службы Иванов. Он также отметил, что из-за моратория на проверки до конца -го ФАС не
- такси не зависит от дороговизны модели смартфона, с которого делается заказ, заявил «taxicomfort161.ru». Ранее объяснить, почему цена на одни и те.
- Эксперимент показал, что стоимость поездки в «Яндекс. Такси» и Uber не зависит от модели смартфона, а определяется спросом на количество машин в.
Если мы имеем две абсолютно одинаковые по макропараметрам сети, то безусловно более экономная сеть выглядит выгоднее чем, та, что тратит больше.
И именно так рынок оценивает две компании между собой. Затраты на логистику уже давно находятся в публичной отчетности любой компании с размещением акций. Но даже непубличные компании все равно сравниваются по этой метрике путем небольшого шпионажа. Важен тот факт, что термин эффективность — это сложный термин. Он включает в себя затраты и их соответствие стратегическим целям. И как правило о «соответствии стратегическим целям» забывают, вынося на первый план только фактические затраты.
На практике более высокие затраты это не обязательно ошибки менеджмента в части управленческих решений, но и вполне разумные резервные вложения, направленные на исполнение стратегических решений:.
На YouTube стартовал проект «Антология технологий» — он расскажет о том, как устроен сервис Яндекс Такси. Первый выпуск посвящен ценообразованию. В сериале объясняют, из чего складывается стоимость поездки и ценообразование яндекс такси она может измениться за считанные секунды. Предоставят слово водителям и пассажирам, а также разработчикам агрегатора.
Например, устойчивость напрямую коррелирует с тем, какой у вас ресурс — собственный или аренда. Когда на рынке начинается нестабильность она мгновенно влияет на компанию, переложившую свои проблемы на 3PL и аут-стафф.Тут уже нет возможности оперировать термином «лояльность» если это не ваши сотрудники. Или нет возможности отложить рост затрат на ресурсы путем управления объемом сделки, 3PL это отдельный от вас бизнес, он живет в своей стратегической модели.
Руководитель Яндекс Go в Казахстане Тайыр Байдуйсен рассказал, почему в пиковые часы такси стоит в несколько раз выше и как происходит ценообразование .Способность к гибкой реакции на точечные изменения зависит от ваших резервов, которые стоят дополнительных затрат. Компания со своим штатом всегда растит замены линейного персонала и менеджеров внутри себя, перекрывает отпуска и больничные своими собственными штатными сотрудниками, а HR постоянно имеет некое понимание о стоимости среднего специалиста на рынке и понимает, как нужно увеличить ФОТ чтобы закрыть вакансии или снизить текучку в конкретной части цепи поставок.
Также понимает цену обучения собственных сотрудников. Любому росту предшествует рост затрат, сначала надо потратить деньги на строительство склада, его конфигурирование и последующее комплектование персоналом, а потом он начинает генерировать возврат вложений. Конечно, грамотный финансовый директор может немного схитрить и вынести затраты на строительство в инвест-вложения исключаемые из затрат до расчета прибыли и не включать их в стоимость логистики, но ФОТ нового персонала, который вы наняли заранее для обучения туда уже не отнесешь.
Так как метрика стоимости логистики обычно фигурирует в публичной отчетности, директору по функции часто ставят в цели снизить эту величину, чтобы выглядеть привлекательным для инвестора, но в своей практике я наблюдал как цели по этой метрике ставились несвоевременно. Например, компании в быстром росте ставили задачу сократить инвестиции или компании, прошедшей предшествующий год с проблемами, на новый бюджетный год ставили задачу пройти еще дешевле, без учета того, что проблемы являлись следствием недофинансирования прошлых периодов.
И это недофинансирование не покрывал даже рост компании или инфляция. Циклы для таких компаний выглядели так — пришел новый директор по функции, получил задачу снизить затраты costs , стремясь получить бонус срезал как можно больше, в том числе жизненно важные функции, в коротком периоде это не привело к остановке работы из-за инерции, получил бонус, ушел в другую компанию оставив своему наследнику невыполнимую задачу с большим количеством воспаленных участков, руководство компании ищет топ-менеджера готового еще больше срезать затраты.
Дальше цикл повторяется до первого крупного кризиса. После чего компания делает дикие вливания средств в эти статьи, порой выше, чем если бы компания делала все своевременно. Я бы добавил в публичную отчетность пункт про то, сколько текущий директор по функции занимает свой пост или сколько их сменилось за последние 5 лет, причем речь не только про функцию логистики, но и про остальные публикуемые метрики.
Я сознательно сделал такое большое отступление про затраты несмотря на то, что статья про Soft-логистику, а затраты генерирует в основном Hard-логистика. Забегая вперед — позже в статье мы рассмотрим, как Soft-логистика может помочь директору по логистической функции найти внутренние резервы без вливаний в покупку складов или транспорта. В самом начале этой статьи мы говорили о делении комплексной задачи на множество простых задач.
Если у вас есть сложная задача, то иногда вы можете разложить ее на простые подзадачи и добившись улучшения на маленькой задаче получить общее влияние на результат. Для примера возьмем задачу из области логистики. Для Hard-логистики это, например задача пробега при комплектации заказа специалистами отборщиками на складе. Ваши сотрудники суммарно ежемесячно проходят расстояние до луны. Берем маршрут одного сотрудника при сборке одной строчки в заказе и работаем с ним.
Меняем логику расстановки товара в зонах склада, логику WMS в размещении товара в местах хранения относительно мест отборки, формируем задания на спуск таким образом, чтобы не терять время на сборку одного заказа. К сожалению, далеко не все задачи могут быть разложены на простые элементы. Речь идет о задачах, имеющих зависимости друг от друга. В примере выше я описал сборку одной строчки заказа с точки зрения процесса отборки.
Но когда сотрудник складывает заказ на паллет или в другую транспортную тару он уже решает задачу сборки груза целиком. И тут нельзя добиться оптимизации работая со складыванием одного товара. Всегда найдется товар с другими весогабаритными характеристиками и его надо принимать во внимание. Будет странно складывать тяжелые аккумуляторные батареи поверх пластиковых бутылок с горючей жидкостью.
Решение этой задачи всегда происходит в комплексе, и система должна комбинировать большое количество вариантов чтобы найти наилучший. В математике эта задача имеет общепринятый пример, на базе которого ее пытаются решить наилучшим образом — это задача о рюкзаке. Каждый элемент имеет несколько измерений, такие как, например, вес, ценность, габариты и представлен ограниченным количеством то есть нельзя взять 10 товаров одинаковой ценности и размеров, надо сложить из имеющихся. Загрузить рюкзак необходимо максимально возможным весом и максимально повысить итоговую стоимость груза.
В логистике можно себе это представить загрузкой грузовика, в который надо сложить товар в одной партии. Ну например вы везете компьютерную технику, у вас есть коробки с клавиатурами, с мышками, мониторы, системные блоки, процессоры, блоки бесперебойного питания и прочие комплектующие. В один грузовик вся партия не влезет и вам надо сделать так, чтобы загрузка объема грузовика была максимальной, а ценность перевозимого груза наибольшей, в этом случае отношение цены перевозимого груза к цене рейса будет наивысшей.
В реальности отвезти надо сборный груз, идеального заказа, состоящего только из процессоров, скорее всего, не получится. Не буду останавливаться на методах решения этой задачи, повторю лишь, что все методы — это различные вариации перебора всех возможных вариантов. Некоторые методы решения сокращают количество перебираемых вариантов отсечением большой ветки «плохих» вариантов, некоторые останавливаются на приближенном решении. Очевидно, что идеальное решение можно найти только взвесив каждый вариант и сравнив с другим.
Главная мысль данной главы заключается в том, что задача по расчету плана движения товаров — это комплексная задача и ее сложность выше сложности остальных задач, в силу того что она является не разбиваемой на простые подзадачи. В ритейле есть и другие задачи, которые могут решаться с использованием комплексного подхода. К ним относится:.
Управление ассортиментом — хороший ритейлер стремится сформировать ассортиментную матрицу по группе, учитывая каннибализацию продаж идентичных товаров между собой и стремясь расширить предложение на все группы покупателей. Ценообразование и промо — если ваши технологии достаточно развиты, то вы, делая скидку на один товар, учитываете цены аналога, чтобы не привести ситуацию к полной потере прибыли.
Совершенно нет смысла два разных бренда в одно время продавать с одинаковой скидкой. Покупатель возьмет свой любимый бренд, а ваша скидка не привела к стимуляции спроса, то есть вы просто «слили» маржу. Конечно, есть нюансы, но учитывать в ценообразовании одного товара цену на другой это рабочий метод. Прогнозирование продаж — по мере усложнения алгоритма продаж, каннибализация должна стать значимым фактором прогноза в силу того, что действия с ассортиментом в рамках одной группы спроса влияет на группу целиком.
Рост продаж одного производителя в нормальном сценарии может привести к замедлению продаж его аналога, просто по той причине, что в одинаковом трафике обычно наблюдается равномерный спрос на определенный вид продукции. Эти примеры отличаются от примера с планом движения товаров так как являются для этих процессов опциональными. Вводя новую ассортиментную позицию и не выводя ее полный аналог, вы на какое-то время переполните полку, но категорийный менеджер вправе рассчитывать на то, что эту ошибку исправит логистика.
Просто через время вы увидите полное замедление заказов по позиции, на которую нет спроса. Неверное ценообразование по двум позициям это нереализованный потенциал прибыли, но не потеря её. А прогноз продаж, не учитывающий продажи аналога при вводе, учтет его с небольшой задержкой, когда более слабая позиция покажет статистически отрицательный тренд. Иными словами, это потенциальные точки роста в этих процессах, которые обычно есть в списке будущих задач, но чаще всего ближе к хвосту бэклога, потому что влияние этих задач на общий результат малозначимо.
Для плана движения товаров или плана пополнения это является базовой частью задачи, так как она всегда должна решаться комплексно. Давайте разберем почему так. В первую очередь план пополнения представляет собой шкалу времени, протянутую от сегодняшнего дня в будущее на несколько циклов. Если пополнение происходит с частотой раз в неделю или чаще, то план обычно строится на уровне дня и на горизонт в дней.
Если пополнение происходит раз в месяц, то план строится на уровне недель и на горизонт недель. На самом деле это просто отраслевая практика, а не незыблемый принцип. Основной влияющий на это фактор это цикличность поставок, в плане должен быть расчет относительно ближайших поставок. То есть план обязательно обладает признаком точки О — стартовая точка, в которую мы приступили к расчету, точка А — ближайшая возможная поставка, точка В, С и т.
Собственно, производя нужные вычисления в каждую из возможных точек мы принимаем решение нужно ли в ней производить пополнение отталкиваясь от локальных ограничений. Заказ нужно производить если есть риск обнулиться до следующей точки и, при этом, сумма заказа должна быть минимальной возможной. Нужно учесть ошибку прогнозирования и прочие параметры, которые заложил пользователь на будущее. Результат расчета этой формулы называется «идеальный план», в отрасли он зовется «неограниченным» потому, что результат расчета не содержит в себе ограничения, задаваемые физическими лимитами объектов и лимитами в контрактах с поставщиками.
Отправлять неограниченный план в исполнение нельзя, контрагент не выполнит заказы в которых не учтены ограничения, а заказы не учитывающие лимиты «физики» просто не будут выполнены в срок. Если мы определились по одному товару, что его заказ надо сделать в точке А, то следующим этапом мы формируем заказ по всем товарам, которые нам отправляет данный контрагент, просто группируя в заказ все товары, которые тоже нужны в точке А. В простом варианте этот заказ можно отправлять, но тут не учитываются ограничения контракта.
Например, сумма заказа в точке А должна быть больше какой-то суммы в рублях, потому что в контракте написано «заказ меньше чем на Х контрагент не отгружает» его рейсы тоже стоят денег и везти товара на за 50 он не хочет. В этот момент к каждому товару в заказе должны быть применены эти ограничения. То есть каждый товар надо пересчитать так, чтобы суммарные условия были выполнены. Решение этой задачи это решение системы уравнений.
Такая же система уравнений решается если контрагентом выступает внутренний склад, но в этой задаче уже нужно учесть, что на складе могут быть дефициты, выступающие верхней границей. А если принять во внимание, что склад — это тоже объект, пополняемый нашей системой, появляется сложная матричная система зависимостей между уравнениями. Одна система уравнений решает задачу поставки со склада на магазин, а вторая систему поставки от поставщика на этот самый склад. И эти поставки должны быть синхронны между собой.
Если магазину товар нужен на складе 10го числа, то поставка на склад 11го числа становится малополезной. Именно внутренние склады существенно усложняют расчеты. Если предположить, что вы смогли решить задачу с одним эшелоном, то представьте себе реально существующие на практике эшелона. Решенная задача в данном случае — это ограниченный план. То есть в нем, в отличии от предыдущего «идеального» плана уже учтены ограничения первого этапа. Может показаться, что это конечные шаги решения, но тут вступает фактор оптимизации.
Это тот кейс, когда пятничные отгрузки кратно выше отгрузок в понедельник. Это накладывает еще один уровень усложнения решения, но следуя примерам из других сфер ритейла эта задача является опциональной, потому что с точки зрения своих задач снабжение товарами магазинов и складов с учетом ограничений , мы ее выполнили, решив матрицу из систем уравнений. Подводя итог данного раздела, формируется следующий вывод: задача составления плана поставок плана пополнения — это комплексная задача, декомпозиция которой на более мелкие всегда снижает качество общего решения, а в некоторых случаях упрощение до простой логики «перевезти товар из точки А в точку Б» делает задачу нерешенной в принципе.
Если вспомнить эволюционный путь подразделения soft-логистики внутри компании там, где оно зарождается в коммерции и в итоге приходит к SCM , то нужно понимать, что системы компании тоже проходят эволюцию в несколько этапов вместе с самой компанией и функцией управляющей запасами. Когда компания открывает свой первый магазин, то заказы на него считаются вручную человеком, не имеющим вообще никакого отношения к экспертизе по товародвижению. Зачастую это просто менеджер магазина, отвечающий «за все» в новом проекте.
По мере роста и развития подразделения сначала появляются Excel файлы для расчета именно расчета, учет делается в ERP , потом появляются вариации автоматизаций, либо это макросы, либо какие-то надстройки или сервисы к материнской учетной системе собственной разработки. Качественный переход происходит как всегда по Гегелю, после количественных изменений. То есть с открытием новых торговых и складских объектов, по мере появления новых категорий товаров и схем поставок сложность логистики растет, количество сотрудников ответственных за пополнение увеличивается и управление в Excel становится невозможным.
Убытки от ошибок в простых инструментах становятся вполне ощутимыми за счет масштаба, сотрудники жалуются на невозможность решить какие-то задачи без улучшений. К этому моменту ответственный за этот блок понимает, что качественный переход надо производить. Именно в такие моменты принимаются решения о покупке профильных систем для целей товародвижения или их самостоятельной разработке «с нуля». Следующим шагом, как правило, является внедрение несложной системы позволяющей упростить рутину.
То есть простой расчет заказов с учетом небольшого набора ограничений, как правило автоматизируется самый массовый вид документов — заказы на магазин. Крупнейшие ритейлеры начинали с «автозаказа магазинов с встроенным прогнозом на скользящей средней». Более редкие и сложные заказы на склады, в которых нужно учесть многофакторные ограничения продолжают делать эксперты с большой практикой и развитой интуицией.
Они видят прогноз по скользящей средней идущий вниз, недоверчиво оценивают взглядом и экспертным образом закладывают по своей практике увеличенный объем заказа. В компании к этому моменту обычно введена измеряемая система ключевых показателей KPI , а для сотрудников есть система штрафов и поощрений. Ему не хочется терять свой доход допустив ошибку со снабжением, он использует метод собственных перестраховок.
Заказы «на склад» могут считаться вручную, но специалисты зачастую стремятся внедрить внутреннюю автоматизацию на самом раннем этапе, пускай и простыми формулами или макросами. В общем и целом, это действительно рабочий метод использовать Автозаказ для магазинов и Excel для расчета заказов на склады. Так может продолжаться несколько лет, пока измерение KPI и постоянных поиск эффективности не приводит логистику компании к тупику.
Уменьшение «пробега по складу» не дает возможности существенно сократить стоимость логистики ежегодно. Эффективность, достигнутая за первые несколько лет приходит к своему «плато», и грамотный менеджер по функции логистики SCM обращает свой взор на специалистов по управлению запасами. На этом этапе, который обычно предшествует следующему качественному переходу, стандартный диалог руководителя с экспертами строится примерно следующим образом:.
Почему одной части товара критически мало, а другой части с существенным избытком. Операционный бизнес постоянно на это жалуется. Из-за этого мы и получаем «плохие» запасы. Этот ответ отчасти верен, но в целом неверный совершенно. Дело в том, что, задавая вопрос эксперту его спрашивают о том, как он будет делать лучше свою часть работы, но мысля своим фрагментом общей задачи, он не всегда способен рассказать, как повысить качество решения задачи в целом.
Общаясь со своими коллегами, я часто слышал вопрос от топ-менеджеров в стиле «что надо сделать чтобы повысить точность прогноза для заказов. Начнем с того, что постановка вопроса в целом некорректна. Задачу, которую надо решить — это повысить качество решения задачи управления запасами. А через какой подход это уже следующий вопрос. Надо понимать, что эксперту выгодно занимать позицию, в которой его ошибки очень небольшие, а вот внешние факторы влияют на его результат существенно, это не означает что он вредит компании своими действиям, просто он мыслит теми категориями, в которых он профессионал и выдвигает соответствующие гипотезы.
Здесь самый правильный шаг — собрать необходимый срез данных и перепроверить эту гипотезу как я предлагал в начале статьи. С большой вероятностью повышение точности прогноза позволит вам решить только часть проблем и точно не самую большую их масштаб есть на графике выше.
Федеральная антимонопольная служба ФАС высказала «серьёзные замечания» к сервису «Яндекс Такси», которые связаны с завышением стоимости ценообразование яндекс такси, а также ценообразование яндекс такси водителей и пассажиров. За год на компанию более раз пожаловались пассажиры и водители. Об этом в интервью «Известиям» сообщил заместитель руководителя службы Пётр Иванов. В настоящее время мы продолжаем анализ практик ценообразования агрегаторов такси, по которым у службы есть серьёзные замечания к «Яндекс Такси», — отметил представитель регулятора.
По словам Иванова, жалобы от пассажиров и водителей связаны как с ценами на поездки, так и с мерами, которые агрегатор вводит в связи с блокировками. В свою очередь ФАС направила ценообразование яндекс такси письмо о том, что возможные нарушения и соразмерные им меры ответственности относительно блокировок в сервисе «Яндекс Gо» должны быть «исчерпывающе уточнены в документах "Яндекса"».