ООО МКАД | о Яндекс Такси

О мечтах пассажиров и водителей, доставке еды и конкуренции с общественным транспортом — в интервью РБК, первом после объединения бизнеса «Яндекс.Такси» с Uber, рассказал глава созданной компании Тигран Худавердян

«Машина приехала не за три минуты, а оказалась рядом мгновенно»— В феврале была закрыта сделка по объединению бизнеса «Яндекс.Такси» и Uber в России, ​​нескольких странах СНГ и Балтии. Видите ли уже какие-то эффекты от объединения? Например, анонсировалось, что компании перейдут на единую технологическую платформу.— Мы находимся на завершающей стадии объединения технологических платформ «Яндекс.Такси» и Uber. Сейчас проходят эксперименты — первым городом, в котором 100% поездок осуществляется​ через новую единую платформу, стал Воронеж, вторым — Уфа. Мы видим, что после объединения увеличилось совокупное количество водителей на линии за счет того, что водители, которые ранее пользовались приложением Uber Driver, теперь принимают заказы через «Яндекс.Таксометр» (приложения для таксистов. — РБК). В Воронеже и Уфе это снизило среднее время подачи автомобиля, потому что теперь у водителей куда больше шансов получить заказ рядом с тем местом, где они находятся. Это, в свою очередь, позитивно повлияло на заработок водителей, потому что теперь они максимально эффективно работают: большую часть времени за смену они ездят с пассажирами, а не тратят на дорогу к клиентам или в ожидании заказов.
Реклама

— Каким стало среднее время подачи машины после объединения платформ?

— В тех городах, где платформы объединяются, оно составляет сейчас 3–3,5 минуты. Там, где объединение еще не состоялось, среднее время зависит от дня недели, времени суток, площади и дорожного устройства города, но оно более-менее одинаковое везде, где сервис достаточно развит, и составляет 4–5 минут. Самая важная задача, которая решается объединением, — избежать длинных подач, когда вы на окраине города вызываете машину и ждете ее 10–15 минут. Одна такая поездка может значительно повлиять на восприятие сервиса конкретным пользователем.

— Не возникает ли у пассажиров путаницы, что из приложения «Яндекса» приедет машина с логотипом Uber?

— Мы пока этого не знаем, потому что тестируем такую схему на маленьком количестве поездок. Но надеемся, что проблемы не будет. Самое важное, что нужно людям в такси, — чтобы поездка была недорогой и машина приехала быстро. Нет предела совершенству ни в скорости подачи, ни в стоимости. Это две вещи, которые больше всего волнуют людей. Чтобы машина приехала не за 3 минуты, а оказалась рядом мгновенно, через 10 секунд, — об этом человек мечтает.

— У Uber есть свои алгоритмы, которые используются для распределения машин и поиска попутчиков, как, например, в сервисе совместных поездок UberPOOL, благодаря чему машина меньше простаивает, а поездки становятся дешевле. При объединении вы учитывали их технологии или использовали свои?

— У «Яндекса» и Uber очень много похожих технологических решений. Но платформа объединилась именно вокруг технологий «Яндекс.Такси». Технологическая часть Uber остается только в клиентском приложении, оно продолжит поддерживаться командой Uber. Все, что связано с распределением заказов, оптимизацией маршрутов для движения водителей, использованием алгоритмов динамического ценообразования, которые определяют стоимость поездки в моменты пикового спроса, все политики по скидкам, которые мотивируют людей больше пользоваться сервисом, — это все будет работать на технологической платформе и алгоритмах «Яндекс.Такси».

Такое объединение — очень сложный технологический проект. Нужно соединить две линейки технологий, которые были созданы в разных частях света. Переход на новую платформу ведется двумя командами: в Москве и Сан-Франциско, между которыми 10-часовая разница во времени. Это дополнительно усложняет коммуникации. По плану надеемся, что в первой декаде июня практически во всех городах и странах, где присутствуют сервисы, они будут переведены на новую платформу.

— Согласно условиям сделки между Uber и «Яндекс», российская компания может обменять свои 2% в объединенной компании на акции глобальной Uber. Зачем «Яндексу» эти акции?

— Поскольку эта часть сделки была между головным «Яндексом» и Uber, вопрос правильно задавать им. Но в корпоративном мире принято обмениваться акциями — это создает кросс-интерес. Если компании не просто имеют финансовые взаимоотношения, но и потенциально могут развить стратегическое партнерство, то такой способ обмена акциями их сильнее сближает. У «Яндекса» много технологий, интересных Uber, — картография, ​​​маршрутизация, машинное обучение, беспилотники. Обмен акциями — это предпосылка для такого партнерства.

— Операционный и финансовый директор «Яндекса» Грег Абовский говорил, что объединенная компания «Яндекс.Такси» и Uber может провести IPO. Насколько вероятно размещение акций? Сколько денег планируете привлечь?

— Для реализации наших краткосрочных планов у нас достаточно денег, мы хорошо капитализированы. Есть разные способы привлечения средств. Во-первых, начать их зарабатывать. Второй способ — IPO. Третий — привлечь новых частных инвесторов.

Сколько денег понадобится, сейчас сказать не могу. Но текущего капитала точно достаточно для того, чтобы провести первые масштабные экспансии на крупные международные рынки. Мы сначала тестируем наши бизнес-модели, продукты, потом уже будем замахиваться на что-то большее.

— Какова доля объединенной компании на рынке агрегаторов такси в России, если считать по числу поездок, например, за день?

— Мы не раскрываем свои оценки, как и количество поездок. Могу сказать, что в январе 2018 года, не в самый сезон, их было больше 62 млн — это за месяц. Компания сейчас быстро растет, это касается и заказанных через сервисы поездок, и их совокупной стоимости. Результаты, которые мы показываем в этом году, лучше, чем мы ожидали. Вообще, объединение с Uber вывело компанию на новый уровень, существенно повысив наши амбиции как бизнеса. Проекты такого масштаба в России происходят достаточно редко. И это очень вдохновило команду. Нам сейчас намного проще разговаривать о новых масштабных проектах, о международной экспансии — просто потому, что компания больше в себя поверила. И мы в действительности смогли доказать свою состоятельность: мы создаем технологии мирового уровня, и компания с другого конца Земли заметила нас, села за стол переговоров и приняла решение объединиться. Это очень важное событие, и я даже не знаю, какие еще подобные примеры были за много лет на российском рынке, не связанные со сферами, подконтрольными государству.

«Яндекс.Еда» — это сейчас такой же эксперимент, каким было в свое время «Такси»

— Не так давно «Яндекс» вышел в новый для себя сегмент — доставки еды. Почему сервис «Яндекс.Еда» вошел именно в объединенную компанию?

— Просто так получилось. Когда мы обсуждали с Uber процесс объединения, то у них был бизнес UberEATS, который тогда только запускался в России и был небольшим. Конечно, мы могли закрыть этот проект, но нам стало интересно. В частности, потому, что управляющий директор «Яндекс.Такси» Даниил Шулейко в свое время был сооснователем компании Delivery Club (сервис доставки еды; сейчас принадлежит Mail.Ru Group. — РБК). Поэтому здесь была эмоциональная привязанность к индустрии. Вообще еда — это хорошо. Я человек с юга, на юге любят вкусно есть, поэтому как-то все совпало.

— Uber планировал, что UberEATS будет тесно интегрирован с приложением такси: пока пользователь едет в машине, он может заказать еду домой, и пока он доедет, придет и заказ. Как будет реализована интеграция «Яндекс.Еда» и «Яндекс.Такси»?

— То, о чем вы говорите, называется экосистемой: когда уже есть критически важные компоненты, технологии, сервис, они друг друга взаимодополняют и улучшают. В случае UberEATS была успешная попытка создать такую экосистему, тогда как у «Яндекса» она уже существует последние 15 лет: от единого аккаунта пользователя, когда он, зарегистрировавшись в одном сервисе, использует эту же учетную запись в другом, до использования единой линейки технологий. Все это вместе является фундаментом для «Яндекс.Еда», ведь сервис так же, как «Яндекс.Такси» и как все остальные, использует общую платформу «Яндекса». Это огромный актив, который есть у «Яндекса», — сама экосистема и умение ее использовать.

— Конкретные сценарии, когда работала подобная экосистема, можете назвать?

— Например, перед запуском «Яндекс.Драйв» (сервис каршеринга. — РБК) в 2017 году нужно было одновременно разместить много машин в городе и мгновенно привести к ним очень большую аудиторию. В каршеринге ты не можешь начать с одной машины и одного пользователя, а потом плавно увеличивать эти показатели. Нужно все и сразу. Чтобы набрать пользовательскую базу до запуска, мы придумали такую акцию: 20% от стоимости поездок, которые пользователь совершал через «Яндекс.Такси», приходило на его счет в «Яндекс.Драйв», чтобы потом он мог тратить их на аренду машины. Вот пример работы экосистемы. Ведь те, кто пользуется такси и каршерингом, — это практически одни и те же люди: либо у них нет собственного автомобиля, либо они пользуются им редко. Кроме того, у нас сквозная система авторизации, общий бренд и тому подобное, поэтому такая точечная программа лояльности между «Яндекс.Такси» и «Яндекс.Драйв» наиболее выгодна.

— Foodfox, сервис доставки еды, который вы купили, стал «Яндекс.Еда», а что будет с брендом UberEATS?

— Пока сервис продолжает работать.

— «Яндекс.Еда» объявила, что запустится в регионах. Хотя ваш конкурент Delivery Club решил, наоборот, сосредоточиться на Москве…

— Мы считаем, что людям в регионах, так же как в Москве, нужны сервисы доставки еды. У Delivery Club, возможно, есть какие-то свои бизнес-соображения на этот счет. Действительно, между Москвой и любым другим городом есть разница в экономическом состоянии, платежеспособности населения, но при этом там люди тоже ходят в рестораны, спрос на эту услугу есть. И он не меньше, чем в Москве. Мы считаем, что российский рынок очень привлекательный в этом отношении, не только в столице, но во всех крупных городах России. Поэтому будем пробовать. Может быть, мы узнаем что-то, чего сейчас не знаем, тогда тоже примем решение сосредоточиться на Москве, но пока настроены на экспансию оптимистично.

«Яндекс.Еда» — это сейчас такой же эксперимент, каким в свое время было «Такси». Это очевидная бизнес-возможность, потенциально большая, которую мы сейчас проверяем. Надо понимать, что команда сервиса пока не очень велика и запуск одновременно в 20–30 городах приведет, например, к снижению качества услуги. Поэтому будем двигаться постепенно, и, конечно, на всех рынках, на которых работает «Яндекс.Такси», потенциально может быть запущен сервис доставки еды.

— Рассматриваете ли вы возможность сделок M&A на этом рынке?

— Если будет какая-нибудь компания и команда в России или в какой-нибудь стране, которые покажутся нам привлекательными, обязательно рассмотрим. Сейчас у нас нет переговоров ни с кем, мы сосредоточены на том, чтобы сделать текущие продукты лучше.

«Самая большая конкуренция — с личным автомобилем»

— Ваш давний конкурент Mail.Ru Group в апреле объявил об инвестициях в такси-сервис «Ситимобил». Видите ли угрозу в их выходе на этот рынок? Кого считаете своими конкурентами?

— Мой личный подход — никогда нельзя недооценивать ситуацию. По умолчанию мы видим угрозу отовсюду: начиная с «Ситимобила», «Максим», «Везет», InDriver, заканчивая некоторыми таксопарками и диспетчерскими службами. Могу привести одну аллегорию. Как-то читал статью про рыбу, название которой не могу вспомнить. Ее долго не могли транспортировать в живом виде, потому что в обездвиженном состоянии она погибала. Нашли способ: на сотню таких рыбешек в емкость для транспортировки стали пускать одну зубатку. Она постоянно покусывает соседей, и те вынуждены двигаться и не погибают — так научились транспортировать эту рыбу на дальние расстояния живой. Наша команда очень сильно приуныла бы, если бы не было всего этого биологического разнообразия, не с кем было бы бороться. У каждого из наших конкурентов, о которых мы говорим, есть какие-то качества, которым мы учимся. Мы знаем, что есть аудитория, которая пользуется этими сервисами, потому что у них есть что-то, чего у нас нет. Конечно, с точки зрения бизнеса мы всегда начеку. И свое лидерство никому не отдадим.

— Помимо объединения «Яндекс.Такси» и Uber на российском рынке также была сделка между компаниями «Сатурн», «Везет» и Fasten, о которой стало известно в мае 2017 года. Видите ли позитивные последствия от консолидации рынка?

— Преимущество всех сервисов типа Uber, Didi, «Яндекс.Такси» заключается в том, что у них есть сетевой эффект. Почему люди пользуются социальными сетями? Потому что в них есть друзья. Пока там никого нет, они неинтересны. Как только там регистрируется еще один ваш друг, эта социальная сеть для вас становится еще лучше. Это такой механизм: улучшение в одном фрагменте делает всю экосистему лучше. В такси то же самое. Чем больше машин, тем больше пользователей, значит, лучше всем. К пассажирам быстрее приезжает машина, водители больше зарабатывают за счет большого потока и высокой плотности заказов. Когда система работает на максимальной эффективности, стоимость поездки становится низкой. Когда стоимость поездки становится низкой, приходит больше людей. Это снежный ком, который с каждым разом увеличивается. И с этой точки зрения, консолидация абсолютно позитивно влияет на обе стороны — водителей и пользователей. При этом монополизации рынка не происходит, консолидация дает только положительный эффект.

— Есть мнение, что консолидация приведет к тому, что закончатся «ценовые войны» и в конце концов цены либо стабилизируются, либо начнут расти, что не очень хорошо для пассажиров.

— «Ценовые войны» не закончатся. Самая большая конкуренция у нас все же не друг с другом, а с личным автомобилем. Плюс есть общественный транспорт — в Москве есть метрополитен и автобусы, проехаться там стоит 55 руб. Такая цена для нас экономически недостижима, общественный транспорт невозможно побороть стоимостью, он всегда будет дешевле, популярнее и доступнее. Этот рынок — я сейчас про весь транспорт — очень эластичный. Если мы бы попробовали ради эксперимента увеличить стоимость поездки на 10%, тут же на 10% упало бы их количество. Люди открывают приложение, видят цену и решают, что лучше ехать на метро.

«Беспилотники — это вопрос двух-трех лет»

— В какие страны планируете выйти в ближайшее время?

— Пока не можем назвать. Точно могу сказать, что не собираемся выходить в Австралию и Северную Америку.

— Какие критерии вы учитываете при выборе новых рынков?

— Самый важный — приходится учитывать активность мировых конкурентов, потому что они имеют очень большое финансовое плечо и сильный продукт. Дальше есть очень много факторов — размер рынка, модель потребления в стране, как люди пользуются такси, как устроены общественный транспорт, регулирование, налогообложение, насколько велико проникновение смартфонов и мобильного интернета. Точной формулы нет. Это всегда сложное многофакторное решение.

— Когда, по вашему мнению, беспилотные технологии будут использоваться в сервисах такси?

— Если говорить про мир, Америку, массовое использование, тысячи машин — это вопрос двух-трех лет. У меня нет понимания, когда регулирование разрешит полностью беспилотные аппараты, чтобы вообще водителя не было за рулем. Но беспилотный автомобиль с водителем для подстраховки — это вопрос двух лет максимум. Это что-то, что уже есть сегодня, но требуется время, чтобы доказать, что беспилотные технологии лучше, чем человек. Когда будет доказано, что человек совершает ДТП на каждый 1 млн км, а беспилотный автомобиль — на 1 млн и 1 км, ​все, в этот момент беспилотник станет лучшим. В России, думаю, это займет немного больше времени по большому количеству причин, но это вопрос не 10–20 лет, а что-то, что, надеюсь, увидим мы и наши родители.

Шесть фактов о Тигране Худавердяне
Родился 28 декабря 1981 года в Ереване.
В 2004 году окончил физический факультет МГУ им. Ломоносова.
В 2006 году пришел работать в «Яндекс» на должность менеджера сервиса «Яндекс.Паспорт».
В 2008 году возглавил направление мобильных и программных продуктов «Яндекса», отвечал за запуск приложения «Яндекс.Навигатор» и «Яндекс.Браузер».
В 2014 году стал руководителем «Яндекс.Такси».
В 2015 году после выделения сервиса в отдельную компанию стал ее гендиректором, после сделки с Uber возглавил объединенную компанию.

Источник:
https://www.rbc.ru/interview/technology_and_media/22/05/2018/5afd8d049a7947718ebea04e

Что стоит за бурным ростом, как технологии помогают в условиях дефицита ресурсов и почему «сделал — сразу кати в прод» на самом деле самая правильная стратегия. Публикуем сокращенную версию доклада Даниила Шулейко.

Три истории, про которые я расскажу, произошли с «Яндекс.Такси» за последние полтора-два года. Они случились в разное время, и «Яндекс.Такси» каждый раз была разной компанией, на разных этапах переживало разные проблемы.

Первая история — за спрос деньги берут

Первая история про капитализм. Когда-то давным-давно в СССР банка красной икры стоила примерно 3 рубля. Ее мог себе позволить, пусть и на праздники, практически каждый советский инженер. Проблема в том, что икра была сумасшедшим дефицитом, ее невозможно было пойти и купить в магазине — только если улыбнулась удача или по блату.

Такси раньше тоже было примерно такой банкой икры, особенно в час пик. Вот, например, обычное утро обычного буднего дня в Москве.

Этот график иллюстрирует спрос на поездки. Примерно в 7:30 утра спрос начинает активно расти. Девять утра — самое частое время начала рабочего дня в Москве, это подтверждают и наши исследования. Самый армагеддон приходится на 8:40, потому что, как правило, мы заказываем такси к самому началу рабочего дня, а в Москве как раз средняя поездка занимает по длительности 15-20 минут. Проблема в том, что хотя многие водители и выходят работать примерно по такому же графику, в час пик их всё равно не хватает, чтобы обслужить все заказы.

А так выглядит спрос, когда в Москве идет дождь — цвет каждого полигона означает спрос: от зеленого (спрос обычный) до красного (спрос в несколько раз выше, чем обычно в это время в этом районе).

Как только начинается дождь, спрос за несколько минут вырастает примерно в четыре раза — люди хотят доехать «от двери до двери». Если кто-то знает, как за несколько минут сделать, чтобы в этот же самый момент к системе подключилось в четыре раза больше водителей — приходите работать в «Яндекс.Такси».

Таким было приложение «Яндекс.Такси» раньше.

Когда начинался дождь или час пик, сервис превращался в лотерею. То есть пользователь заходил в приложение, чтобы вызвать машину, и если свободная машина находилась — ему повезло. Если нет — то нет. Сервис не выполнял свою самую базовую функцию: гарантированной подачи машины. Точно так же до сих пор работают и классические диспетчерские. Это один из подходов, он имеет право на жизнь. Но нам это показалось неправильным.

Идея простая: когда спрос значительно превышает предложение, необходимо сделать цену такой, чтобы желающих уехать в этот момент было ровно столько, сколько доступно машин. Необходимо вернуть баланс. Кто-то решит уехать прямо сейчас — да, чуть дороже, чем обычно, но к нему гарантированно приедет машина за 2-5 минут.

Кто-то решит подождать, пока появится доступная машина и коэффициент не исчезнет сам собой. К слову, коэффициент привлекает на линию больше водителей, потому что они в этот период больше зарабатывают. Чем больше водителей — тем быстрее снижается и исчезает коэффициент, то есть это саморегулируемая система и баланс.

А теперь история о том, как мы вводили этот повышающий коэффициент.

Ниже на графике представлено, как выглядела наша обычная когорта. По оси X — недели и месяцы после прихода пользователя в наш сервис, по оси Y — уровень заказов. Видно, что после первого заказа частота падает, но потом стабилизируется, и люди даже начинают ездить чаще с каждой неделей.

Так было до того, когда мы внедрили повышающие коэффициенты. Была критика на удорожание поездок, но в целом сервис решал свою задачу: находить свободную машину в любое время и в любом месте. Мы внедрили, и с нашими когортами случилось примерно следующее (график ниже).

Этот момент был самым напряженным. К нам приходили сотрудники, коллеги, начальники, акционеры и говорили, что мы убиваем бизнес, и были в общем-то правы — судя по графикам, так и было. Но это решение казалось нам правильным. Если мы хотим, чтобы люди перестали пользоваться личным автомобилем, то у них должна быть гарантированная доступность такси. Иначе это не сервис. Вот так стала выглядеть когорта через некоторое время:

Она вернулась обратно и стала еще выше, чем прежде — опять же за счет того, что у людей была уверенность, что в приложении они всегда смогут заказать машину.

Мораль этой истории для меня такая: идея всегда важнее графиков.

Маркетологи и growth-хакеры говорят: «верьте данным». Но руководствуясь только данными, мы бы все отменили. По показателям все стало хуже, люди перестают пользоваться сервисом, потому что у него цены меняются и «вообще очень дорого». Я считаю, что всегда верить данным нельзя: правильная и прорывная идея далеко не всегда сразу подтверждается хорошими показателями.

Вторая история — про «вопрос жизни и смерти»

Эта история еще про один из случаев, когда мы чуть не потеряли бизнес. Представьте себе овощной рынок, где нет табличек с ценами. Выбираете, взвешиваете, а цена в итоге совсем не та, на которую вы рассчитывали. Можно, конечно, не покупать и отказаться, но вы уже выбрали и взвесили.

В приложении «Яндекс.Такси» раньше тоже было похожим образом. Цена была показана только приблизительная, не факт, что она такой будет в конце поездки, потому что водитель, например, попал в пробку или решил ее объехать по более длинному маршруту.

Год назад мы стали показывать окончательную стоимость поездки перед заказом — когда известна начальная и конечная точки маршрута.

У нас для этого было всё — подробные карты «Яндекса», отличная маршрутизация, умение оценивать и прогнозировать пробки, целая коллекция графов скоростей — в общем, абсолютно всё. Надо было напрячься и сделать, но мы по разным причинам откладывали.

И вот в феврале 2017 года наш основной конкурент выпускает пресс-релиз о том, что цены у него в приложении теперь будут фиксированными. Всё. С этого момента нам сразу становится понятно, что наш бизнес скоро умрет — это киллер-фича, с которой ты больше не можешь конкурировать.

Представьте, что вы занимаетесь ремонтом квартир, где конечная цена в принципе никогда не совпадает с заявленной (хотя и тут есть несколько стартапов, которые хотят это исправить), и тут ваш основной конкурент делает ее фиксированной и неизменной от обычных обстоятельств. Понятно, что не сразу все ваши клиенты к нему перейдут, но по факту вы уже в агонии.

Почему мы не сделали так сразу? Потому что у платформы два основных участника — пользователи и водители, которые друг без друга внутри сервиса не существуют. И любое наше нововведение воспринимается двумя этими аудиториями совершенно по-разному. Чтобы довольны были все, нам нужно было научиться максимально точно прогнозировать цену поездки. Поскольку надо было торопиться, пришлось сплотить всю компанию, сотни человек, которые отложили все свои планы и просто день и ночь делали этот проект.

Вот так стал выглядеть «колокол» — ключевой для нашего бизнеса график, где видны отклонения при прогнозе цены.

Алгоритм расчета удалось сделать очень точным, при том, что нам надо учитывать десятки факторов и уметь считать с большой скоростью в реальном времени, чтобы не страдал UX. Мы написали большой рассказ для разработчиков и аналитиков про то, как делали эту фичу, если интересно — можно почитать на «Хабре».

Можно предположить, что от такого новшества выиграли только пользователи, но на самом деле не только они. Почему выиграли и водители? Вот график, важный для водителей:

По оси Y один из самых важных показателей — мы его называем «эффективность». Это доля времени в каждом часе, в течение которого водитель едет со своим пассажиром, а не ждет заказ, не ожидает клиента и не едет к нему, чтобы забрать. То есть, это время чистого заработка. У онлайн-сервисов эффективность составляет от 45 до 60% за счет «умного» распределения заказов и большой плотности пользователей и водителей в системе одновременно.

С введением окончательной цены еще при заказе —пользователей стало значительно больше, а значит у водителей появилось больше шансов получить следующий заказ рядом с тем местом, где они только что высадили предыдущего пассажира, а иногда и до того, как высадили. Система понимает, где через 5-7 минут выйдет клиент, и следующего ищет в том районе. За счет этого, как видно на графике, значительно выросла доля «полезного» пробега, и водители стали зарабатывать больше, выполняя больше заказов при примерно таком же километраже.

Мораль у этой истории для нас стала такой: если нашли супер-важное продуктовое свойство для бизнеса, то как бы тяжело, сложно и страшно ни было, нужно брать и сразу делать. Иначе есть большой риск стать догоняющим, а не пионером.

История третья — про ограничение ресурсов, которое творит чудеса

Для того, чтобы оперативно решать вопросы пользователей и водителей, у нас есть служба поддержки. И это очень важная часть качества сервиса. Чем больше поездок заказывается через сервис, тем больше обращений. Хотя доля заказов, по которым нужно какое-либо вмешательство службы, меньше 1%.

Примерно полтора года назад, когда мы росли в 4-5 раза в год по поездкам, ко мне пришел руководитель службы поддержки с бюджетом на персонал и сказал, если мы будем расти так и дальше, то до конца года необходимо нанять в отдел несколько сотен человек, чтобы держать уровень качества. Я сказал, что он может рассчитывать только на половину, и благополучно про это забыл.

А Паша (Павел Бывших — руководитель службы поддержки «Яндекс.Такси») не забыл и ушел думать, как сделать так, чтобы часть работы переложить на алгоритмы, машинное обучение и другие технологии, которые есть у «Яндекса».

Нужно сказать, что задача это нетривиальная, потому что большинство отзывов о проблемных поездках через приложение люди оставляют вот так:

То есть не детализирует, что именно не понравилось и в чем была проблема.

В саппорт такой отзыв попадает с большим количеством мета-данных о поездке, которые формируются автоматически. Например, версия ОС в телефоне (это может влиять на «чистоту» GPS-сигнала); была ли поездка до заказа дольше, чем планировалось; или пользователь долго выходил к такси и поэтому ему начислена дополнительная сумма за ожидание. Вся эта информация дает нам возможность проанализировать, что именно было не так.

Для того чтобы быстрее и точнее обрабатывать такие отзывы мы написали алгоритм, который автоматически раскладывает все обращения (тикеты) на четыре типичных сценария.

В архив — это стрим, в который отправляются отзывы, не требующие реакции. В автоматизированный поток попадают некритичные обращения, для которых настроен стандартный процесс обработки. По этим тикетам, например, алгоритм отправляет машину на фотоконтроль и проверку или передает пользователю промокод.

В стандартной ситуации — менеджер службы поддержки действует по шаблону для самых частых ситуаций или вопросов от пользователей или водителей (например, объясняет, как работает повышающий коэффициент, про который я только что рассказал). Это, к слову, наиболее массовый стрим — так отрабатывается наибольшее количество тикетов.

Наконец, важное — это случаи, требующие отдельной проверки и разбирательства.

Раньше такую сортировку выполняли люди, теперь это делает алгоритм на основе machine learning, который постоянно обучается. Однако отзывы и комментарии нам присылают не только из меню приложений «Яндекс.Такси» или «Таксометра», но и по электронной почте, по телефону, публикуют в социальных сетях. И у таких отзывов нет всех мета-данных, по которым мы можем разобраться в ситуации.

Поэтому следующим шагом стало внедрение системы семантического анализа всех входящих сообщений (в случае с call-центром это данные по итогам звонка, которые фиксируют в нашей внутренней системе операторы). Мы вручную разметили более 50 тыс. текстовых обращений и с помощью машинного обучения научили алгоритм анализировать семантику и автоматически разносить тикеты в разные очереди. Система довольно точная: всего в 2% случаев она ошибается.

При этом, если алгоритм выбрал неправильную очередь для тикета, и сотрудник поддержки меняет ее вручную, алгоритм понимает, что ошибся и дообучается. Следующий этап в процессе работы с тикетами — не только правильно определять тему обращения, но и, если дело касается реакции по уже определенной процедуре, по шаблону, сразу рекомендовать сотруднику наиболее подходящий вариант ответа, который можно быстро изменить для конкретной ситуации.

У этой истории следующий вывод: если бы мы не ушли от масштабируемого найма сотрудников в саппорт и не начали бы оптимизировать систему поддержки с помощью технологий, обработка одного обращения сейчас для нас стоила бы примерно в 8 раз дороже, чем она стоит по факту. А штат «Яндекс.Такси», наверное, на 70% состоял бы из службы поддержки, опять же, просто потому, что на таком объеме поездок даже при низком проценте проблемных заказов в абсолютных значениях их всё же довольно много. Нам пришлось спровоцировать резкую нехватку кадровых ресурсов, и это стимулировало команду быстро принимать меры и искать пути выхода.

источник: https://vc.ru/39508-odnazhdy-v-taksi-tri-istorii-kotorye-mogli-stoit-yandeks-taksi-biznesa-no-priveli-k-ego-burnomu-rostu#comment-747552