А ещё я прочитал совершенно прекрасную историю на Хабре о том, как Яндекс.Такси «на ровном месте» поднял свой gross booking на 1%. Однако это не финансовая история, а гиковская, про решение одной интересной задачи с помощью машинного обучения.
Любой клиент хочет, чтобы сервис как можно быстрее оформил его заказ и назначил автомобиль. Но если водителей рядом нет, то приложение должно сразу оповестить об этом, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
Подобная ситуация возникает достаточно часто в небольших городах или при выходе на новые рынки, иначе говоря — на территории с малой плотностью. Конкретно в момент поиска такси водитель мог быть на заказе, слишком далеко от пункта назначения или вовсе отключенным от системы. Но его статус может измениться в считанные секунды — освободился, приблизился или снова вышел на линию.
Так вот разработчики Яндекса научились прогнозировать вероятность этих событий. С помощью нового механизма во всех городах и странах уже происходит около 1% успешных поездок. Вы только задумайтесь об этой цифре. Ведь для какого нибудь Убера увеличение объёма заказов на 1% есть плюс в сотни миллионов долларов.
Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%. И это только краткосрочный эффект. Мы не знаем насколько увеличились показатели удержания. Также не известно, какой это плюс к выручке — заказы нарастил алгоритм, без маркетинга и прочих расходов. Шедеврально!
https://ya.cc/5qVjc
