Бог любит троицу: три истории, которые чуть ли не стоили жизни «Яндекс.Такси»
Управляющий директор «Яндекс.Такси» Даниил Шулейко на конференции Epic Growth Conference рассказал о трех рискованных стратегиях, которые могли погубить бизнес, но в итоге привели к его процветанию. «360» выделил главное и узнал, бывали ли другие агрегаторы такси в подобной ситуации. Источник фото: РИА «Новости»/Михаил Воскресенский История про банку с икрой Здесь управляющий директор «Яндекс.Такси» Даниил Шулейко проводит параллель между такси и ситуацией с красной икрой в СССР. Дело в том, что последняя стоила столько, что ее мог себе позволить каждый советский инженер, вот только она была в дефиците. То же самое происходит и с такси в час пик: при доступной цене не хватает машин. Перед компанией стояла задача в часы наибольшей загруженности сервиса уравнять количество машин и клиентов. Тогда руководство придумало вот что: повысить цену на поездку в это время. Таким образом, одни согласятся на более высокую цену, а другие подождут пока она опуститься, следовательно нужно меньше машин, чтобы развезти всех желающих. Кроме того, как следствие этих мер: в пиковое время водители начинают зарабатывать больше, поэтому охотнее выходят на линию, что приводит к увеличению количества машин. В результате получается баланс количества потенциальных пассажиров и такси. Первое время после введения такой системы сервис критиковали за дороговизну и статистика была не самой лучшей, но потом она стала заметно улучшаться, пока не обновила прежние рекорды: у пользователей появилась уверенность, что в какое бы время они не открыли приложение, всегда можно будет найти машину. Даниил Шулейко подытожил: не каждый раз нужно верить графикам, потому что бывают случаи, когда правильное решение поначалу показывает неправильные цифры. Источник фото: РИА «Новости»/Антон Денисов Еще одна история про то, как мы чуть не потеряли бизнес Управляющий директор «Яндекс.Такси» рассказывает, что компания очень долго откладывала введение фиксированных цен на поездки, хотя для это у нее были все ресурсы: отличная маршрутизация, умение оценивать и прогнозировать пробки, целая коллекция графов скоростей. В 2017 году такую систему ввел крупный конкурент «Яндекс.Такси». Тогда, как признался Даниил Шулейко, они испугались, что их бизнес не выживет. Тогда им пришлось сплотить команду и в кратчайшие сроки выработать алгоритм, благодаря которому можно было бы максимально точно рассчитать стоимость поездки. Какая выгода в фиксированной цене для пользователей понятно, но вот почему ей должны радоваться водители? Дело в том, что у них есть так называемый коэффициент эффективности, то есть количество времени в часе, которое водитель везет клиента, а не ждет его или едет к нему. У агрегаторов умная система распределения машин, а благодаря фиксированной цене клиентов стало больше, следовательно у водителей появилась возможность больше зарабатывать. Источник фото: РИА «Новости»/Антон Денисов Нехватка ресурсов подстегивает развитие Количество «Яндекс.Такси» выросло в разы, и встал вопрос о расширении штата службы поддержки, чтобы качество обслуживания не понижалось. Можно было нанять только половину от количества людей, которое было нам нужно. И появилась идея найти способ сделать так, чтобы большую часть работы переложить на алгоритмы. Проблема заключается в том, что большинство жалоб не детализированы. Проанализировать ситуацию помогают мета-данные, которые попадают в службу поддержки вместе с оценкой. С помощью этой информации можно проанализировать, что было не так. Специальный алгоритм раскладывает ситуации по нескольким «полкам»: архив (отзывы, не требующие реакции), стандартные ситуации (менеджер отвечает по шаблону: разъяснение работы коэффициента, описанного выше, например) и важные случаи, требующие отдельного разбирательства. Алгоритм может исправлять работник: в таком случае программа дообучается. Источник фото: РИА «Новости»/Владимир Астапкович
