В Uklon оптимизировали формирование тарифа с помощью анализа больших данных

Как бы это не выглядело стандартным пресс-релизом от компаний, однако мы не могли не рассказать о нововведении в процессе автоматизированного подбора тарифа в сервисе такси Uklon. Возможно, он все таки действительно работает;)

В компании таким образом хотели побороть явление, когда автоматический коэффициент в часы пик зашкаливал и пользователь не мог вызвать водителя за вменяемую сумму. Многие пользователи, как и сотрудники нашей редакции неоднократно сталкивались с тем, что все автоматизированные сервисы вызова автомобилей в часы пик выдают десятизначные значения.

Благодаря использованию технологий анализа больших данных, был предложен алгоритм, который высчитывает оптимальную цену тарифа при формировании стоимости поездки. В данном случае задачу решал пакет программ Microsoft Azure. Однако стоит отметить, что не стоит безоговорочно соглашаться на цену предложенную сервисом и обращать внимание на адекватность предложенной алгоритмом суммы.

«Внедрение новых алгоритмов уже привело к увеличению интереса и лояльности клиентов компании Net Promoter Score (NPS) в Киеве, где максимальная оценка NPS основного конкурента (Uber, прим. ред.) компании снизилась с 43 до 22, а индекс Uklon повысился до 30. Использование аналитики и машинного обучения увеличило возможность успешного заказа такси в среднем на 18% в час-пик.»

В планах украинской компании расширить эту успешную бизнес-модель в другие города. Использование технологий Искусственного Интеллекта позволило конкурировать на отечественном рынке даже с большими международными компаниями.