Поиск машины яндекс такси

Как отследить Яндекс Такси по номеру машины

Служба Яндекс Такси работает по всей территории нашей страны и пользуется большой популярностью. Иногда после поездки пассажиру необходимо разыскать таксиста. Существуют проверенные способы, как найти водителя Яндекс Такси по номеру машины.

В каких ситуациях возникает необходимость связаться с водителем Яндекс Такси

После поездки пассажир может обнаружить, что забыл в такси свои вещи. Наиболее часто невнимательные граждане забывают телефоны, сумки, папки с документами, планшеты, детские принадлежности и т. д.

Если быстро созвониться с водителем, вероятность возврата забытых вещей достаточно высокая.

Как найти водителя Яндекс Такси по номеру машины

Если клиент забыл свой телефон в машине, но помнит госномер авто, необходимо обратиться к диспетчеру Яндекс Такси.

Диспетчерской службе потребуются следующие данные:

Сотрудник службы вправе задавать дополнительные вопросы для полного выяснения всех обстоятельств случившегося. Если предоставленная информация признаётся достаточной, то диспетчер осуществит поиск данного заказа в компании по внутренней базе данных. Затем он свяжется с водителем и поставит его в известность о поступившем заявлении. Если искомый предмет найден, таксист сам перезвонит хозяину и решит с ним вопрос о возвращении потери.

Компания Яндекс Такси стремится упрочить своё положение на рынке услуг. Случаи, касающиеся потери вещей, быстро рассматриваются, и имущество возвращается владельцу.

Может ли диспетчер отказать в предоставлении информации

Юридически таксист не отвечает за забытое пассажирами имущество. Автомобиль не всегда осматривается на предмет посторонних вещей после каждой поездки. Поэтому всегда есть вероятность присвоения потерянного предмета очередными пассажирами. В этом случае диспетчер не сможет предоставить исчерпывающую информацию хозяину забытого имущества, так как оно не было найдено.

Другие полезные рекомендации по поиску

Если в таксомоторе забыта ценная вещь, которую обязательно нужно вернуть, в первую очередь следует посмотреть, не осталось ли в телефоне СМС-подтверждения о том, что машина подана. Данное сообщение приходит в случае, если такси было заказано через диспетчерскую службу или на сайте Яндекс Такси.

СМС содержит сведения о марке и номере госрегистрации таксомотора. Есть там и номер телефона водителя. Нужно сделать звонок по указанному номеру и переговорить непосредственно с таксистом.

Таким образом, можно существенно повысить шансы отследить судьбу забытых вещей, если отказаться от привычки сразу же после поездки удалять СМС-оповещения, откуда можно узнать информацию, которая поможет в поисках.

В СМС-сообщении можно узнать марку и номер автомобиля, а также телефон для связи с водителем.

Если поездка заказывалась при помощи приложения Яндекс, то есть возможность созвониться с водителем в течение 24 часов или до следующего заказа. Для этого нужно войти в «Историю поездок» и кликнуть на клавишу «Позвонить».

Другой вариант связи с компанией — электронная почта, в случае если потерян телефон. Кроме того, информацию можно сообщить, воспользовавшись обратной связью на сайте Яндекс Такси в разделе «Поддержка».

Источник

Как в Яндекс.Такси ищут машины, когда их нет

Хороший сервис для заказа такси должен быть безопасным, надёжным и быстрым. Пользователь не станет вдаваться в детали: ему важно, чтобы он нажал кнопку «Заказать» и как можно быстрее получил машину, которая доставит его из точки А в точку Б. Если рядом нет машин — сервис должен сразу об этом сообщить, 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.

В этой статье я хочу рассказать о том, как при помощи машинного обучения мы решали задачу поиска машин на территории с малой плотностью (проще говоря — там, где, на первый взгляд, нет машин). И что из этого вышло.

Предыстория

Про ETA в пине, расчёт цены и выбор наиболее подходящего водителя мы уже писали. А это история о поиске водителей. Когда создаётся заказ, поиск происходит два раза: на пине и на заказе. Поиск на заказе проходит в два этапа: набор кандидатов и ранжирование. Сначала находятся свободные водители-кандидаты, ближайшие по дорожному графу. Потом применяются бонусы и фильтрации. Оставшиеся кандидаты ранжируются, и победителю приходит предложение заказа. Если он соглашается, то назначается на заказ и едет к точке подачи. Если отказывается, то предложение приходит следующему. Если кандидатов больше нет, то поиск запускается заново. Это продолжается не более трёх минут, после чего заказ отменяется — сгорает.

Поиск на пине похож на поиск на заказе, только заказ не создаётся и сам поиск выполняется лишь один раз. Также используются упрощённые настройки числа кандидатов и радиуса поиска. Такие упрощения нужны, потому что пинов на порядок больше, чем заказов, а поиск — довольно тяжёлая операция. Ключевой момент для нашей истории: если во время предварительного поиска на пине подходящих кандидатов не нашлось, то мы не разрешаем сделать заказ. По крайней мере, раньше было так.

Вот что видел пользователь в приложении:

Поиск машин без машин

Однажды у нас появилась гипотеза: возможно, в некоторых случаях заказ всё же можно выполнить, даже если на пине не нашлось машин. Ведь между пином и заказом проходит какое-то время, а поиск на заказе более полный и иногда повторяется несколько раз: за это время свободные водители могут появиться. Ещё мы знали обратное: если водители нашлись на пине, то ещё не факт, что они найдутся при заказе. Порой они исчезают или все отказываются от заказа.

Чтобы проверить эту гипотезу, мы запустили эксперимент: перестали проверять наличие машин во время поиска на пине для тестовой группы пользователей, т. е. у них появилась возможность сделать «заказ без машин». Результат получился довольно неожиданным: если машина не находилась на пине, то в 29% случаев она находилась позже — при поиске на заказе! Более того, заказы без машин не сильно отличались от обычных по частоте отмен, оценкам и прочим показателям качества. Число заказов без машин составило 5% всех заказов, но чуть более 1% всех успешных поездок.

Чтобы понять, откуда берутся исполнители этих заказов, посмотрим на их статусы во время поиска на пине:

Добавим надёжности

Дополнительные заказы — это замечательно, однако 29% успешных поисков означают, что в 71% случаев пользователь долго ждал и в итоге никуда не уехал. Хотя с точки зрения эффективности системы в этом нет ничего ужасного, но на самом деле, пользователь получает ложную надежду и тратит время, после чего расстраивается и (возможно) перестаёт пользоваться сервисом. Чтобы решить эту проблему, мы научились предсказывать вероятность того, что машина на заказе будет найдена.

Использование модели позволяет аккуратней создавать новые заказы, не обнадёживать человека напрасно. То есть регулировать соотношение надёжности и числа заказов без машин с помощью precision-recall модели. Надёжность сервиса влияет на желание и дальше пользоваться продуктом, т. е. в итоге всё сводится к числу поездок.

Одна из базовых задач в машинном обучении — задача классификации: отнести объект к одному из двух классов. При этом результатом работы алгоритма машинного обучения часто становится числовая оценка принадлежности к одному из классов, например оценка вероятности. Однако действия, которые совершаются, обычно бинарные: если машина будет — то даём заказать, а если нет — то нет. Для определённости назовём моделью алгоритм, который выдаёт числовую оценку, а классификатором — правило, которое относит к одному из двух классов (1 или –1). Чтобы на основе оценки модели сделать классификатор, нужно подобрать порог оценки. Как именно — сильно зависит от задачи.

Предположим, мы делаем тест (классификатор) на какую-то редкую и опасную болезнь. По результатам теста мы или отправляем пациента на более подробное обследование, или говорим: «Здоров, иди домой». Для нас отправить домой больного человека гораздо хуже, чем зря обследовать здорового. То есть мы хотим, чтобы тест срабатывал для как можно большего количества реально больных людей. Эта величина называется recall =. У идеального классификатора recall равен 100%. Вырожденная ситуация — отправлять на обследование всех, тогда recall тоже будет 100%.

Бывает и наоборот. Например, мы делаем тестирующую систему для студентов, и в ней есть детектор списывания. Если вдруг на какие-то случаи списывания не сработает проверка, то это неприятно, но не критично. С другой стороны, крайне плохо незаслуженно обвинять студентов в том, чего они не совершали. То есть нам важно, чтобы среди положительных ответов классификатора было как можно больше правильных, возможно, в ущерб их количеству. Значит, нужно максимизировать precision = . Если срабатывания станут происходить на всех объектах, то precision будет равен частоте определяемого класса в выборке.

Если алгоритм выдаёт числовое значение вероятности, то, подбирая разные пороги, можно добиться разных значений precision-recall.

В нашей задаче ситуация следующая. Recall — число заказов, которое мы можем предложить, precision — надёжность этих заказов. Вот так выглядит precision-recall кривая нашей модели:

Есть два крайних случая: не разрешать заказывать никому и разрешать заказывать всем. Если не разрешать никому, то recall будет 0: мы не создаём заказов, но зато никакой из них не станет провальным. Если разрешать всем, то recall будет 100% (мы получим все возможные заказы), а precision — 29%, т. е. 71% заказов окажутся плохими.

В качестве признаков мы использовали различные параметры точки отправления:

Подробнее о признаках

Концептуально мы хотим различить две ситуации:

Поэтому хорошими фичами оказались различные показатели системы в окрестностях точки А:

В качестве алгоритма обучения модели применяли CatBoost. Для обучения использовали данные, полученные из эксперимента. После внедрения пришлось собирать обучающие данные, иногда позволяя небольшому числу пользователей делать заказ вопреки решению модели.

Итоги

Результаты эксперимента получились ожидаемыми: использование модели позволяет значимо увеличить число успешных поездок за счёт заказов без машин, но при этом не просадить надёжность.

На данный момент механизм запущен во всех городах и странах и с его помощью происходит около 1% успешных поездок. Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%.

Источник

Рядом нет машин? Водитель приедет из другого района

Придётся немного доплатить — зато вы точно уедете домой с дачи

Иногда нужно вызвать такси, а рядом ни одной свободной машины. Так часто бывает на окраинах или за городом — где водителей меньше, чем в центре. Например, если вы хотите уехать к себе домой, в Москву, после выходного в Подмосковье. Или доехать от дачи под Сестрорецком до ближайшего метро в Петербурге. Раньше в таких случаях приложение сообщало, что машин нет — приходилось обзванивать диспетчерские и долго ждать возможности уехать. Теперь всё проще. Яндекс.Такси найдёт машину — но не рядом, а в районе подальше.

Как это выглядит у пользователя

Дополнительно включать в приложении ничего не нужно. Оно само поймёт, что рядом машин нет, но они есть в близлежащем районе. Рядом со стоимостью заказа появится фиолетовая молния.

Фиолетовая молния означает, что поездка дороже, чем обычно: из-за повышенного спроса или доплаты водителю

Если водитель поедет к вам издалека, поездка выйдет дороже: нужно доплатить ему за долгий путь к пользователю. Сколько — зависит от города, расстояния и других деталей. Оплатить заказ, который взял водитель из соседнего района, можно только безналичным способом.

Отменить вызов бесплатно можно в течение пяти минут. Позже, когда таксист уже проделал большой путь, с вашей карты спишется стоимость отмены. Для каждой поездки она своя, но приложение предупредит о ней заранее.

Как это выглядит у водителя

Заказ из другого района приходит в водительское приложение Таксометр с пометкой «Платная подача». Он видит, как далеко придётся ехать, сколько ему за это доплатят. И сам решает, принять такой заказ или отклонить.

Новая система распределения заказов, которая позволяет искать машину в соседних районах, заработала на всей территории России в последних версиях Яндекс.Такси для iOS и Android.

Источник

Советы в поиске водителя Яндекс.Такси, что важно знать

Практически каждый человек в своей жизни пользовался услугами Яндекс.Такси. Нередко встречаются случаи, когда клиент во время поездки забывает свои вещи на сиденье машины и не замечает этого. В связи с этим появляется потребность найти водителя Яндекс.Такси по номеру его машины, так как другие данные ему недоступны.

Когда необходимо найти и связаться с водителем Яндекс.Такси

После поездки заказчик может обнаружить, что он забыл какую-либо вещь в такси. Кроме того, некоторые предпочитают, чтобы их возил один и тот же водитель, так как он вызывает у них доверие.

Часто забываемые в салонах автомобилей вещи:

Поэтому нередко в службу Яндекс.Такси поступают звонки с просьбой связаться с таксистом. Но возникает ситуация, что клиент запомнил только номер машины, или информация осталась в телефоне.

Как найти водителя, зная номер машины

Для этого существует специальная база автотранспортных средств организации, и при введении номера машины появляется информация о водители с его контактными данными. Скорее всего, клиенту данные предоставлены не будут, так как это конфиденциальная информация, но диспетчер самостоятельно может связаться с таксистом и сообщить о данном обращении.

Если утерянная вещь осталась в салоне машины, то водитель может вернуть ее заказчику, предварительно договорившись о месте.

Есть и другой выход – обратиться в ГИБДД и указать номер транспортного средства, но в этом случае клиент может потерять много времени, а контактный телефон водителя сменится с момента регистрации в службе.

Может ли диспетчер отказать в предоставлении информации

Обращаясь в диспетчерскую службу с просьбой о том, чтобы найти таксиста из Яндекс.Такси, клиенту необходимо будет указать следующую информацию:

Если у диспетчера останутся другие вопросы, стоит уточнить их.

Яндекс.Такси для поддержания своей репутации всегда идет навстречу своим клиентам, поэтому чаще всего проблема решается незамедлительно, и потерянный предмет возвращается своему хозяину.

В некоторых случаях приходится ждать, пока водитель не освободится. Так как он не всегда может ответить на первый звонок из-за занятости. Не стоит переживать, если таксист не перезванивает, стоит повторно совершить звонок.

Но бывают случаи, когда клиенту отказывают в предоставлении информации. Водитель не несет ответственности за вещи, которые были оставлены у него в автомобиле. Это не означает, что он присвоил утерянный предмет себе. Машину не всегда сразу проверяют на забытые предметы, и следующий клиент может забрать его себе.

Но при обращении в суд таксист может быть призван к ответственности, если будет доказано незаконное присвоение чужой собственности.

Важно! Водитель сразу после обнаружения вещи клиента отвозит ее в офис компании. Он не обязан возвращать ее лично клиенту, а также связываться с ним. Но для быстрого возврата забытых предметов клиенты чаще всего стараются связаться с таксистом лично, чтобы тот привез их, оплатив при этом поездку.

Полезные советы

Есть несколько способов найти таксиста, который подвозил вас до места назначения. Но не всегда это представляется возможным. Поэтому стоит прислушаться к следующим советам, чтобы такая ситуация не возникала:

Если предложенные способы связи невозможно использовать, то передать информацию можно через форму обратной связи, расположенную на сайте Яндекс – «Помощь».

Источник

Ехать, отправлять, встречать

Заказ такси, еды, продуктов и доставки посылок, а ещё каршеринг, аренда самокатов и расписание транспорта.

Быстрый заказ такси

Вы указываете, куда ехать, и сразу видите цену поездки и предполагаемое время в пути. Оплатить можно картой или наличными водителю.

Сервис премиум-класса

Ultima — это сервис заказа представительских автомобилей. Внимательные водители и высочайший уровень сервиса для вашего ежедневного комфорта в классах Business, Premier, Élite, Cruise или Driver.

Перевозка ваших вещей

Заказывайте фургон с грузчиками для больших вещей. А маленькие посылки можно доверить курьеру.

Аренда самокатов

Яркие, заряженные — для прогулок и поездок по делам. Во время катания действует страховка, но, пожалуйста, будьте аккуратны. Пока работаем только в Москве и Краснодаре.

Каршеринг

Тысячи машин на выбор. Каждая застрахована и заправлена. Вы указываете конечный адрес, мы показываем цену поездки. Работаем в Москве, Санкт-Петербурге, Казани и Сочи.

Расписание транспорта

Приложение покажет, где едет и когда прибудет ваш автобус, троллейбус или трамвай.

Быстрая доставка любимых блюд

Только проверенные партнёры, локальные заведения и разнообразный выбор блюд: от бургеров до суши, от борща до мороженого.

Магазин, в который не нужно ходить

Заказывайте молоко, креветки, булочки или шампунь, а курьер доставит всё бесплатно через 10-15 минут. Работаем в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге и Казани.

Скачайте приложение

Введите номер, и мы пришлём вам смс со ссылкой на приложение.

Довозить и доставлять

Выполняйте заказы в такси, развозите посылки и грузы

Поездки

Другое

Для бизнеса

Яндекс Go — мобильное приложение для заказа услуг и товаров на условиях, указанных на https://ya.cc/go. Услуги и товары реализуются партнёрами сервисов самостоятельно. 0+
Яндекс.Про — платформа для обработки заказов пользователей Яндекс Go, Uber и других информационных сервисов. 0+

Введите номер, и мы пришлём вам смс со ссылкой на приложение.

Источник