🏷️Ценообразование: часть 2. Как мы делали dynamic pricing в Яндекс.Такси
🗓️ Во-первых, вспомним про контекст 2017 года, когда в такси появлялся ML в ценообразовании. Был ряд крупных игроков, среди которых Gett, Uber и Яндекс.Такси, которые довольно активно конкурировали. Особенно последние два. Каждый игрок на рынке имел свою тарификацию за километр и за минуту (которые постепенно у всех примерно сошлись), итоговая цена - это стоимость времени плюс стоимость расстояния.
🤔 Можно ли здесь накинуть 20% сверх вашей ценовой политики «просто так» и «потому что купят»? Скорее нет, потому что не купят. Откроют соседнее приложение и закажут там дешевле. А вот когда действительно есть простор для конкуренции, так это когда водители в районе кончились. Если вы можете увезти клиента, а конкурент нет - клиент достанется вам.
💡 Отсюда возникает идея: динамическое ценообразование должно делать так, чтобы водителей всегда хватало, т.е. срезать часть спроса. Здесь есть серьезный плюс и для клиента: если такой прайсинг работает, то клиент всегда сможет уехать на такси, пусть иногда и за дорого.
Таким образом, если водителей много, оставляем обычные цены, а вот если водителей становится меньше, чем спрос на поездки, умножаем базовую цену на повышающий коэффициент. Коэффициент должен выводить систему в состояние баланса: в пик спроса количество освобождающихся рядом водителей должно быть примерно равно количеству заказов, которые сделают в ближайшее время.
⚖️ Уравнение, которое описывает это состояние динамического равновесия (мы называли его «уравнение баланса»), можно записывать по-разному, дорабатывать и модифицировать. Этим занималась команда эффективности платформы под руководством Саши Аникина (ныне СЕО Яндекс.Go).
Моя же команда делала прогнозные ML-модели, которые были нужны для уравнения. Например, про водителей мы еще понимаем, кто и когда закончит поездку в заданном районе. А вот про пассажиров действительно нужно прогнозировать, с какой вероятностью пин превратиться в заказ (в зависимости от цены). Дальше суммируем вероятности в заданном районе, чтобы получить матожидание заказов, и подбираем такую цену, чтобы нам хватило притока водителей в район эти заказы вывезти.
Уравнение баланса можно усложнять и усложнять. Например, можно учесть, что как только водители видят сурдж на карте, они начинают специально переезжать в район подороже. Или можно добавлять вероятность того, что водитель все равно не возьмет заказ. Или вероятность отмены.
☝️Но идейно простой модели уже достаточно, чтобы решать основную задачу - всегда давать пассажиру уехать. Это когда у вас есть такси по цене х2 вы огорчаетесь. А вот я вас уверяю, если все уехали по х1, а вы просто не уедете - это куда обиднее :) Недавно попадал в такую ситуацию в другой стране, совсем не понравилось.
Задавайте в комментариях вопросы про модели ценообразования, в следующем посте я отвечу на популярные мифы и то, что еще поместится в пост :)
P.S.: скорее всего, сейчас алгоритмы уже совсем поменялись, все-таки прошло много времени и рынок теперь другой, но несколько лет с 2017 все работало как-то так
🏷️Ценообразование: часть 2. Как мы делали dynamic pricing в Яндекс.Такси
🗓️ Во-первых, вспомним про контекст 2017 года, когда в такси появлялся ML в ценообразовании. Был ряд крупных игроков, среди которых Gett, Uber и Яндекс.Такси, которые довольно активно конкурировали. Особенно последние два. Каждый игрок на рынке имел свою тарификацию за километр и за минуту (которые постепенно у всех примерно сошлись), итоговая цена - это стоимость времени плюс стоимость расстояния.
🤔 Можно ли здесь накинуть 20% сверх вашей ценовой политики «просто так» и «потому что купят»? Скорее нет, потому что не купят. Откроют соседнее приложение и закажут там дешевле. А вот когда действительно есть простор для конкуренции, так это когда водители в районе кончились. Если вы можете увезти клиента, а конкурент нет - клиент достанется вам.
💡 Отсюда возникает идея: динамическое ценообразование должно делать так, чтобы водителей всегда хватало, т.е. срезать часть спроса. Здесь есть серьезный плюс и для клиента: если такой прайсинг работает, то клиент всегда сможет уехать на такси, пусть иногда и за дорого.
Таким образом, если водителей много, оставляем обычные цены, а вот если водителей становится меньше, чем спрос на поездки, умножаем базовую цену на повышающий коэффициент. Коэффициент должен выводить систему в состояние баланса: в пик спроса количество освобождающихся рядом водителей должно быть примерно равно количеству заказов, которые сделают в ближайшее время.
⚖️ Уравнение, которое описывает это состояние динамического равновесия (мы называли его «уравнение баланса»), можно записывать по-разному, дорабатывать и модифицировать. Этим занималась команда эффективности платформы под руководством Саши Аникина (ныне СЕО Яндекс.Go).
Моя же команда делала прогнозные ML-модели, которые были нужны для уравнения. Например, про водителей мы еще понимаем, кто и когда закончит поездку в заданном районе. А вот про пассажиров действительно нужно прогнозировать, с какой вероятностью пин превратиться в заказ (в зависимости от цены). Дальше суммируем вероятности в заданном районе, чтобы получить матожидание заказов, и подбираем такую цену, чтобы нам хватило притока водителей в район эти заказы вывезти.
Уравнение баланса можно усложнять и усложнять. Например, можно учесть, что как только водители видят сурдж на карте, они начинают специально переезжать в район подороже. Или можно добавлять вероятность того, что водитель все равно не возьмет заказ. Или вероятность отмены.
☝️Но идейно простой модели уже достаточно, чтобы решать основную задачу - всегда давать пассажиру уехать. Это когда у вас есть такси по цене х2 вы огорчаетесь. А вот я вас уверяю, если все уехали по х1, а вы просто не уедете - это куда обиднее :) Недавно попадал в такую ситуацию в другой стране, совсем не понравилось.
Задавайте в комментариях вопросы про модели ценообразования, в следующем посте я отвечу на популярные мифы и то, что еще поместится в пост :)
P.S.: скорее всего, сейчас алгоритмы уже совсем поменялись, все-таки прошло много времени и рынок теперь другой, но несколько лет с 2017 все работало как-то так
BY Kantor.AI
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.
Find Channels On Telegram?
Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.
