Обсуждение: Как повысить эффективность каршеринговых автомобилей
Вчера прочитал интервью Никиты Лихачева c cооснователем YouDrive Борисом Голиковым. И зацепился за мысль, что в каршеринге важнее не количество автомобилей, а эффективность их использования.
Есть места в городе, в которых машины не простаивают вообще, но все они перемещаются в одну и ту же часть города, где могут долго простаивать. В этом и заключается проблема. Раньше мы предполагали, что каршеринг может работать органически и всё будет круто, что все сами будут возвращать машины обратно, а регулировать ситуацию можно скидками — и так далее.
По факту этого не получается сделать, причём ни у кого — ни у «Яндекса» с динамическими тарифами, ни у «Делимобиля» с трёхрублёвыми утренними тарифами.
Человека очень сложно заставить поехать, если ему это не нужно. Даже если ты даёшь 50% скидки, то он всё равно не поедет, потому что ему не надо. А те, кому надо, готовы заплатить полную цену.
Сложно не согласиться. В первой половине дня каршеринговые машины чаще всего концентрируются в центре города вокруг кварталов с наибольшим количеством офисов. А во второй — вокруг больших жилых массивов. При этом стоит пройти два-три квартала в сторону — машин уже нет.
Идеальная ситуация — когда автомобили равномерно распределены на карте. Так, чтобы из любого места города в любое время можно было уехать на каршеринге, пройдя 10 минут до автомобиля.
Эффективное распределение каршеринговых автомобилей — очень интересная продуктовая задача. И, как мне кажется, без использования алгоритмов её не решить.
Одна из идей — привязать скидку на поездку не ко времени заказа, как это делается сейчас, а к точке завершения поездки. Если пользователь будет указывать в приложении точку назначения, алгоритм сможет предлагать ему альтернативные места для завершения поездки. Например, припарковал автомобиль за пару кварталов до дома в точке, где спрос превышает предложение, и получил скидку 30% за поездку.
Как бы вы решили эту задачу?