Zdravo! Danes vam bom pokazal, kako lahko dobite ček za vožnjo s taksijem Yandex. Če potrebujete potrditev, da ste uporabljali taksi in ga plačali, ga je zelo enostavno dobiti. Za vsako potovanje s taksijem lahko dobite ček in ga po želji natisnete. Vse je zelo preprosto! Glej naprej!
Potrebovali boste prijavo za taksi Yandex. Lahko ga namestite na svoj telefon Android s spletnega mesta google play.
Odprite aplikacijo. Na glavni strani zgoraj levo kliknite gumb Meni.
Nato boste videli stran s čekom. Če želite natisniti potrdilo, ga prenesite v računalnik in natisnite. Obstajajo tudi posebne android aplikacije za tiskanje neposredno iz telefona. V Googlu Play poiščite tiskanje iz telefona na tiskalnik ob pozivu. Obstajajo aplikacije za različne pametne telefone.
Obstaja več možnosti:
Vse je pripravljeno! Tako enostavno in hitro lahko dobite taksi Yandex!
Vsak od nas poskuša natančno ugotoviti ceno pred nakupom izdelka ali storitve. Jasno je, da včasih obstajajo zgodbe, ko končni stroški močno presežejo načrtovane. In če je s popravilom avtomobila ali stanovanja to že postalo običajno, potem je v drugih primerih razlika med pričakovanji in resničnostjo precej moteča.
Do nedavnega so plačali tudi stroški vožnje s taksijem. Tudi spletne storitve so znesek izračunale le približno - končni strošek je nastal šele na koncu potovanja. Cena vozovnice je običajno trije: stroški vkrcanja (včasih z vključenimi kilometri in / ali minutami), stroški kilometra in stroški minute. Seveda je bilo mogoče prej izračunati okvirno ceno potovanja, vendar se je na koncu lahko spremenila zaradi dejstva, da je na primer voznik zamujal v zastoju med potjo. Jasno je, da to potnikom ni bilo vedno všeč.
Zdi se, da ni nič lažjega kot uporaba podatkov usmerjevalnika v Yandex.Navigatorju in podatkov prometnih zastojev, tako da Yandex.Taxi od samega začetka izračuna natančno ceno, ki se po koncu potovanja ne bi spremenila. Toda v resnici ogromno dejavnikov vpliva na stroške, ne samo na tarifo. Pomembno je, da ga ne moremo samo izračunati. Po eni strani bi morali biti stroški za uporabnika privlačni in ob upoštevanju ne le trenutnega stanja na cesti, ampak tudi na primer zastojev, ki še niso na poti, a se bodo kmalu pojavili. Po drugi strani pa mora biti cena takšna, da vozniki ne izgubljajo zaslužka, četudi je bila pot od točke A do točke B daljša ali daljša od načrtovane. V tem članku vam bomo povedali, kako smo rešili težavo in kako smo iskali uravnotežen algoritem, ki bi bil koristen vsem udeležencem platforme Yandex.Taxi.
To je precej zapleten sistem, ki gradi pot od ene točke do druge na podlagi drugega preprostejšega sistema - cestnega grafa. Graf je videti tako naravno, kot si verjetno predstavljate: vsaka cesta ustreza enemu ali več robovom, križišča in razvejanosti cest pa so v ogliščih. Ta graf je usmerjen (saj so tudi ceste usmerjene stvari).
Naslov - »vrh« navideznega grafa - je sestavljen iz roba cestnega grafa in smeri gibanja vzdolž njega: 
Kaj se zgodi, ko v aplikaciji rezervirate vožnjo? Usmerjevalniku pošljemo zahtevo, da poiščemo optimalno pot od prevzemne točke (A) do cilja (B), ki je navedena v naročilu. Usmerjevalnik projicira točko A na graf in poišče svoj "naslov" - kombinacijo roba in smeri. Enako se zgodi s točko B. In že tu se kaže prva značilnost sistema: postopek določitve najkrajše poti poteka ne v prvotnem, "naravnem" cestnem grafu, temveč v določenem "virtualnem". Njeni vrhovi niso več križišča, ampak ravno tisti »naslovi«, robovi pa niso ulice, temveč »manevri«, torej prehodi z enega »naslova« na drugega.
Najenostavnejši primer takšne funkcije je lahko dolžina robov, ki sestavljajo manever, deljena s povprečno hitrostjo gibanja vzdolž teh robov - tako imenovani "geometrijski čas". Ta metrika je dobra zaradi svoje preprostosti, vendar pogosto ne upošteva številnih značilnosti določenega manevra. Za primer vzemite levi ovinek. Očitno je, da se s sekundarne ceste v urejenem križišču sploh ne ujemate z izvozom po avtocesti. Posebnosti vsake posamezne situacije lahko znatno podaljšajo čas za izvedbo celotnega manevra, in da bi jih upoštevali, smo se odločili, da vsak manever opišemo z vrsto lastnosti: dolžino sestavnih robov, geometrijski čas potovanja, funkcionalnost cestne razrede, prisotnost posebnega voznega pasu za javni prevoz itd. Tu so se seveda pojavili »znaki prihodnosti«: na primer, lahko vnaprej izračunamo čas za izvedbo mavra, pri čemer upoštevamo prometne zastoje, ki bodo nastali, ko se bomo približali temu manevru.
Kot rezultat smo dobili več kot 70 različnih znakov, ki vplivajo na "stroške" poti, njihovo število pa nenehno narašča, saj nenehno dodajamo nove signale, ki lahko postanejo znaki in pomagajo pri naši nalogi.
Druga značilnost našega pristopa je, da smo prvotni problem razdelili na dva: izdelava poti in določitev časa potovanja po njej. Te modele smo poimenovali "pot" in "časovni", zato je vredno podrobneje povedati, kako se med seboj razlikujejo in zakaj potrebujemo dva modela.
Model poti se uporablja za izbiro optimalne poti od točke A do točke B med različnimi možnostmi glede na dolžino poti in čas potovanja po njej. Ulov je v tem, da mora model poti dati odziv zelo, zelo hitro, saj po njem sistem potrebuje čas, da te izračune uporabi v nadaljnjih procesnih verigah. Na primer, 100 milisekund za izračun 1000 manevrov je preveč, potrebujete red velikosti manj. Model poti mora biti v smislu izračunov čim cenejši, zato upošteva zmanjšan nabor funkcij. Ko pa že imamo optimalno pot, želimo čim bolj natančno poznati čas potovanja po njej in tukaj nismo več tako povezani s hitrostjo, privoščimo si 100 milisekund.
Za to obstaja časovni model, katerega edina naloga je razjasniti čas potovanja po že izbrani poti. Časovni model upošteva celoten nabor funkcij za posamezen manever ter parametre uporabnikove zahteve iz aplikacije: trenutni lokalni čas in različne makro značilnosti poti - na primer koeficient prekomernega potovanja (razmerje med dolžina dejanske poti od A do B do razdalje med temi točkami v ravni črti). Na izhodu časovni model podaja določen čas potovanja.
Če povzamemo: naš začetni problem, "kako najnatančneje zgraditi pot in predvideti čas potovanja po njej", je bil več korakov. Najprej smo iz "naravnega" grafa z oglišči-križišči in robovi-ulice prešli v "virtualni" graf, katerega robovi so manevri, to je prehodi z "naslova" na "naslov". Vsakega od teh manevrov smo opisali z več kot 70 funkcijami. Drugič, da bi optimizirali delovanje usmerjevalnika, smo se odločili, da bosta obstajala dva napovedna modela: pot, ki hitro, a nesramno, izbere želeno pot med različnimi možnimi in čas, ki določa čas potovanja po optimalna pot. Zdaj o tem, kako delujejo ti modeli.
Ta pristop se je izkazal za koristnega ne samo zato, ker je poenotil metodo strojnega učenja, ampak tudi iz drugih razlogov, med drugim tudi zato, ker je poučevanje časovnega modela klasična naloga, kot pravijo, "iz učbenika". Imamo ogromno bazo podatkov o potovanjih, to pomeni, da obstaja veliko parov poti in časa, ki jih lahko uporabimo kot vzorec za nekatere metode strojnega učenja. Model poti je težje usposobiti, ker ne moremo prisiliti vseh voznikov, da vozijo vse možnosti poti od točke A do točke B, da bi lahko primerjali, katera je hitrejša. Kot rezultat, smo se v prvi fazi osredotočili posebej na urjenje časovnega modela.
Prva ideja je bila preprosto uporabiti linearni model nad vsoto manevrov na poti in za učni cilj vzeti dejanski čas potovanja. Ta pristop ima značilno naravno naravo problema - pravzaprav linearnost. Tako izračunan čas za pot, ki je na primer sestavljena iz dveh manevrov, je enak vsoti časov, izračunanih za vsak manever posebej. Pri razlagi različnih znakov ni bilo težav, kar je vedno lepo: če je teža z znakom velika, potem je znak pomemben.
Kljub kopici prednosti pa so se že prvi poskusi treniranja tega modela izkazali za razočaranje: rezultati so bili nekoliko boljši od "geometrijskega časa", saj smo izgubili veliko informacij, vdelanih v kategorično (torej neštevilčno ) manevrski znaki - na primer funkcionalni razred cest, oblika rebra, nivo ceste nad tlemi in drugi so ostali "čez krov".
Takole se izračuna cena potovanja ob rezervaciji:
Kot vemo, je obračunavanje kategoričnih spremenljivk vedno zastrašujoča naloga, zato ni čudno, da za to obstaja cel CatBoost. Kljub temu smo težavo poskušali rešiti z uporabo tehnike, podobne N-way-split, ki se uporablja v drevesih odločitev.
Upoštevajmo, da so po klasifikaciji Ljudskih zemljevidov ceste razdeljene v 9 funkcionalnih razredov, obstaja pa tudi 5 vrst oblikovnih značilnosti: dva vozišča, krožišče, izvoz, podcenjevanje, vzvratni preobrat. Poleg tega je na cesti bodisi semafor ali ne - to sta še dva pomena. Skupaj imamo 9x5x2 = 90 kombinacij. Zdaj bomo za vsako takšno kombinacijo kategoričnih lastnosti ločeno upoštevali preostale lastnosti, to je, da bomo na začetku vzorec razdelili na 90 neodvisnih fragmentov. Zaradi te razdrobljenosti smo dobili skupaj nekaj tisoč lastnosti, saj smo pravzaprav vsako od njih pogledali 90-krat - za vsako posamezno kombinacijo. Tudi ob upoštevanju velikih vzorcev usposabljanja je takšno "množenje" privedlo do dejstva, da se je model začel hitro prekvalificirati. Ta problem je bil delno rešen zaradi L1-regularizacije (ta je v nasprotju z L2 sposoben nevtralizirati vpliv lastnosti, z ničelnimi utežmi zanje), vendar je bil zaradi tega glede na celoto problemov pristop treba prilagoditi prepoznana kot slepa ulica. Res je bila dobra novica: tak časovni model bi že lahko uporabili kot model poti, ker je imel linearnost pri posameznih manevrih, kar pomeni, da smo se premikali v pravo smer.
Pa vendar je problem ostal: kako ravnati s toliko znaki? Yandex ima Matrixnet, algoritem strojnega učenja, ki temelji na gradientnem pospeševanju dreves odločanja in se uspešno spopade s sto ali celo tisoč funkcijami. Za začetek smo preizkusili "čelni" pristop in Matrixnet vadili v parih "pot - realni čas potovanja". Ta metoda je takoj dala dober rezultat, nadaljnje delo na povečanju števila funkcij in natančnem uravnavanju hiperparametrov algoritma pa je pripomoglo k občutnemu povečanju kakovosti napovedovanja. Toda kljub takojšnjemu "izpuhu" so bile preprosto zaradi moči Matrixneta tudi pomanjkljivosti:
Čeprav je takšna funkcija zelo podobna nalogi razvrščanja pri iskanju (optimizacija rezultatov iskanja kot celote), med pripravljenimi v zahtevani obliki med pripravljenimi ni bilo takšnega orodja Matrixnet, zato smo ga morali implementirati sami.
Po nekaj mukah z izbiro pravilne stopnje učenja in števila dreves smo uspeli dobiti model, ki po kakovosti skoraj ni slabši od "čistega" Matrixneta, vendar je imel linearnost. To mu je omogočilo uporabo kot model usmerjanja in odprlo tudi dostop do enostavne uporabe kategoričnih funkcij z digitalizacijo in uporabo CatBoosta.
Zadnje vprašanje - kakšne rezultate smo dobili, ali je s čim primerjati? Seveda bi popoln odgovor zahteval razpravo o številnih dejavnikih in nekaj resne analitike. Lahko pa damo nekaj zelo preprostih ocen.
Kot smo rekli na začetku, če bi naši algoritmi delovali slabo in bi ceno naredili dobro samo za uporabnika, bi to lahko povzročilo znatno izgubo zaslužka voznikov in posledično njihov odbitek. Potem ko je bila cena prikazana še pred potovanjem, je število naročil začelo aktivno naraščati - za mnoge ljudi, za katere so natančni stroški kritični, je postalo psihološko lažje uporabljati Yandex.Taxi. Povečanje naročil je privedlo do znatnega povečanja izkoriščenosti taksijev - torej do deleža na delovno izmeno, ko voznik prevaža potnika ali gre po naročilu, namesto da bi zapravljal čas. To je tudi posledica dejstva, da je rast izboljšala delo drugih storitvenih tehnologij - na primer verige naročil. To je algoritem, ki začne iskati naslednjo stranko, še preden je voznik pripeljal prejšnjo - in ga išče na območju, kamor bo voznik kmalu prispel s sopotnikom.
Pred nami so številne majhne in velike izboljšave modela, na primer povezljivost CatBoost, o kateri vam bomo zagotovo povedali.
Uporaba aplikacije Yandex.Taxi je enostavna, če želite naročiti avto, sledite 7 preprostim korakom.
Pri oddaji aplikacije bo prikazano ustrezno polje z izbiro časa. Privzeto je nastavljen najbližji, lahko pa izberete element »Drugo«, kjer določite čas, do katerega potrebujete taksi.
Po končani prijavi se na dnu zaslona prikaže gumb »Prekliči naročilo«, kliknite - in končali ste.
Taksi lahko naročite ne samo v programu, ampak tudi prek spletne strani. Če želite to narediti, morate iti do njega, vnesti podatke: naslov in čas prihoda, cilj, mobilni telefon. Izberite tudi tarifo (udobje ali ekonomičnost), po potrebi pustite komentar, na primer številko vhoda, da bo voznik lažje našel smer. Po vnosu podatkov kliknite "Pokliči taksi". Če je vse pravilno, bo na telefon poslano SMS sporočilo s številko in znamko avtomobila ter voznikovimi kontakti.
Aplikacija Yandex.Taxi deluje za potnike z gotovino in bančnim nakazilom, lahko izberete bolj priročen način.
Za telefone na platformi Android (4.0 in novejše) in iOS (različice 8.0 in novejše) je potovanje mogoče plačati z bančno kartico. Če želite uporabljati negotovinsko plačilno sredstvo, ga morate povezati z aplikacijo.
Pri oddaji naročila izberite plačilo s kartico in znesek bo samodejno bremenjen.
Če želite odstraniti bančno kartico, pojdite v meni in izberite razdelek »Bančna kartica«. Med priloženimi izberite tistega, ki se ga želite znebiti, pritisnite in pridržite nekaj sekund, nato pa se prikaže okno "Delete" (ali ikona v obliki košare).
Pogovorimo se o najpogostejših vprašanjih, ki jih imajo uporabniki.
Program se zapre na enak način kot druge aplikacije. Če želite prenehati uporabljati storitev, pojdite v nastavitve pametnega telefona (iPhone), na seznamu izberite Yandex.Taxi in kliknite »Ustavi postopek«.
Če imate težave z vstopom v program, ga znova namestite in preverite svojo internetno povezavo. Če to ne pomaga, se obrnite na tehnično podporo.
Ko Yandex.Taxi naročite prek aplikacije na pametnem telefonu, se lahko program sesuje. To je posledica pomanjkanja RAM-a, poskusiti morate počistiti predpomnilnik in zapreti obstoječe programe ali igre drugih proizvajalcev. Po tem bo storitev delovala pravilno.
Prav tako se lahko aplikacija sesuje zaradi notranjih napak, ki bodo popravljene v novi različici programa. Če zgornja metoda ni pomagala, počakajte na posodobitev.
Aplikacija se posodablja podobno kot drugi programi, lastniki iPhonov lahko to storijo v App Store, lastniki pametnih telefonov v Androidu pa na Play Marketu. Poiskati morate Yandex.Taxi in klikniti "Posodobi".
Zgodovine ni mogoče očistiti. Razvijalci niso predvideli take funkcije.
Veliko sem prebral o tem, kakšne metode vozniki pripravijo za prevaro potnikov in Yandex.Taxi. Vendar skoraj nič nisem prebral o tem, kako so v Yandex.Taxi prevarani sami vozniki. Torej, razpravljajmo o tem, saj obstaja razlog. Jasno je, da je veliko obravnavanih težav izhajalo iz dejstva, da Yandex.Taxi ne zaupa voznikom in se bori proti goljufijam v okolju voznika, vendar je na koncu položaj dobil nezdravo pristranskost. Izkazalo se je, da voznik skoraj nikoli nima prav? Ali imate resnično zgodbo o tem, kako so vozniki prevarani v Yandex.Taxi?
Neplačilo potnika za gotovino v Yandex.Taxi
Vsak dan potniki Yandex.Taxi pripravijo vedno bolj dovršene sheme, da ne bi plačevali potovanj z gotovino. Bistvo je v tem, da če potnik izstopi iz avtomobila, ne da bi plačal, voznik skoraj zagotovo ne bo videl denarja za to potovanje. Eden od mojih voznikov je imel to dvakrat na dan - potniki na različnih potovanjih niso plačali 700 rubljev. Ko so prvič rekli, da denarja ni, so kot zavarovanje za prihodnje plačilo pustili bančno kartico in menda šli po denar. Drugič sta dva potnika izstopila iz avtomobila, ne da bi plačala, šla v trgovino in prodajalcu zaračunala 15.000 rubljev. za trgovino z alkoholom po določenem času in pobegnil. Strinjate se, da so metode prevare potnikov vse bolj izpopolnjene.
Prevara s kartico Sberbank
Voznik izpolni naročilo za gotovino, nato pa se potnik (običajno potnik) pretvori, da je denar nakazal na svojo kartico. Pravzaprav potnik preprosto pošlje sporočilo SMS z besedilom, podobnim besedilu v obvestilu o bančnem nakazilu. Besedilo sporočila nakazuje, da je bil na kartico izveden prenos v višini 6.000 rubljev. Nadalje potnik, ki je tak znesek nakazal po pomoti, in prosi voznika, da nakaže na njegovo kartico minus minus znesek potovanja. Voznik opravi tak prenos, nakar potnik odide, voznik pa odkrije, da je denar s kartice izginil.
Video - kako prevarajo voznike Yandex.Taxi
Odpis provizije Yandex.Taxi, ko potnik ne plača potovanja
Odpis provizije Yandex.Taxi v primerih, ko potnik potovanja ni plačal, ni samo nepravičen, temveč je postal tudi represivni ukrep proti voznikom. Pogosto se zgodi, da vozniki namesto, da Yandex.Taxi obvestijo o prevari potnikov, pokličejo pisarno dispečerja in prosijo za preklic naročila! Zakaj se to dogaja? Ker voznik razume, da Yandex.Taxi ne bo vrnil denarja za potovanje, ki ga potnik ni plačal, bo pa v vsakem primeru od voznika vzel provizijo. Izkaže se za popolno neumnost, saj odpis provizije vozniku, namesto da bi iz sistema iztisnili goljufive potnike, privede do kazni samega voznika.
Spreminjanje načina plačila za potovanje z Yandex.Taxi na poti
Če potnik na kartici nima dovolj denarja za plačilo potovanja, lahko Yandex.Taxi samodejno spremeni način v gotovino. Hkrati voznik prejme obvestilo v Yandex.Taxometer, ker pa je voznik za volanom, morda ne bo opazil tega obvestila o spremembi načina plačila s kartice na gotovino. Tako potnik po koncu potovanja preprosto izstopi iz avtomobila, provizija bremeni voznika, a denarja ne prejme. Nekateri potniki lahko to napako uporabljajo za sistematično neplačevanje naročil: denarja preprosto ne položijo na kartico, način plačila se med potovanjem samodejno spremeni, voznik tega ne opazi in potnik potovanja ne plača, in voznik zanj ne prejme denarja.
Odpis provizije za naročilo Yandex.Taxi, ki ga voznik ni prevzel
Predstavljajte si naslednjo situacijo: voznik je na cilj prispel s potnikom Yandex.Taxi, vendar potnik pod različnimi izgovori noče plačati potovanja v gotovini; voznik zaradi tega še ni končal potovanja. Recimo, da se voznik in sopotnik pol ure prepirata o tem. Medtem voznik prejme naslednja naslednja naročila. Ugani kaj? V teh pol ure voznik ne bo mogel iti do naročila, ki naj bi ga sprejel, Yandex.Taxi pa bo vozniku odpisal provizijo za to nepopolno in nesprejemljivo potovanje. Pravičnost v akciji!
Fiksni stroški potovanja v Yandex.Taxi
Yandex.Taxi je odličen v vseh pogledih in vse bi bilo super, če bi Yandex.Navigator lahko natančno izračunal čas potovanja. V čem je problem? Da ni vedno tako. Recimo, da je Yandex.Navigator rezerviral 1 uro za potovanje in trajalo 1 uro in 40 minut. Uganete, kdo bo plačal napako pri izračunih Yandex.Taxi? Tako je, voznik. Zanimivo je, da se mi vozniki skoraj ne pritožujejo nad takšnimi napakami Yandex.Taxi, vozniki Uber pa se pogosto pritožujejo, Uber pa vozniku zelo pogosto povrne razliko med ocenjenimi stroški potovanja in dejanskimi stroški.
Potnik Yandex.Taxi je dejal, da je pot plačal v gotovini
Iz Yandex.Taxi zelo pogosto prihajajo sporočila, da je tak in tak potnik rekel, da je pot plačal v gotovini in da je bil tudi bremenjen s kartice. Poleg tega se lahko potnik pritoži na potovanje skoraj dva tedna po potovanju. Zelo kul funkcionalnost in dobro bo, če bo voznik opazil ta povratni odpis denarja za potovanje in se čez dva tedna celo spomnil, kako je potnik to potovanje dejansko plačal. Očitno Yandex.Taxi verjame, da ima voznik v glavi računalnik.
Potnik Yandex.Taxi je dejal, da ni potoval po poti
Pri naročilu avtomobila v Yandex.Taxi potnik navede cilj potovanja. Kaj pa, če mora potnik pot nadaljevati po? V tem primeru vozniku preprosto pove, gremo še dlje, stroški potovanja bodo samodejno odpisani. Recimo, da je začetno potovanje stalo 1000 RUB, celotno potovanje pa 3000 RUB. V skladu s tem se potovanje konča, potnik obvesti Yandex.Taxi, da voznik potovanja po njegovem zaključku ni ustavil, potniku pa se na podlagi njegove vloge vrne 2000 rubljev. Voznik zaračuna provizijo za celotno naročilo, plača pa se le za kratko začetno naročilo.
Najeti avto je bil blokiran zaradi krivde prejšnjega voznika Yandex.Taxi
Predstavljajte si situacijo: voznik najame avto, se poveže z Yandex.Taxi in takoj ugotovi, da je avto zaklenjen, ker je prejšnji voznik, ki je delal na njem, resno kršil storitvene standarde Yandex.Taxi. Posledično ga je tako kršil, da sta bila on in njegov avto blokirana. Uganete, kaj bo Yandex.Taxi ponudil novemu vozniku, ki ni nič kriv, ni kršil nobenega servisnega standarda in je na splošno čudovita oseba v življenju? Tako je, pridite na stacionarno kontrolno točko, da odblokirate avto, ki je bil po njegovi krivdi blokiran. Logično je!
Razlika med plačilom potnika in prejemnikom voznika Yandex.Taxi
V redu, še nisem slišal, da Yandex.Taxi zlorablja take stvari, vendar tega sploh ne izključujem, ker je bil Uber v Ameriki zaradi tega ujet in prišlo je do velikega škandala. Običajna logika Yandex.Taxi: potnik je potoval za 100 rubljev, Yandex.Taxi vzame 15 rubljev, voznik dobi 85 rubljev. Pozor, čarovnija se začne. In kdo je rekel, da je treba provizijo Yandex.Taxi za potovanje določiti kot odstotek stroškov? Recimo, da Yandex.Taxi ve, da je potnik pripravljen na to potovanje za 400 rubljev, voznik pa je pripravljen na isto potovanje za 200 rubljev. Kakšen smisel ima Yandex.Taxi, da vozniku plača več? V tem primeru lahko Yandex.Taxi od potnika vzame 400 rubljev in vozniku plača 200 rubljev. Provizija 50% od naročila, ni slabo!
Kaj storiti v primeru, ko so prevarani vozniki Yandex.Taxi?
Težava novega ruskega trga e-taksijev je najprej v tem, da so vsi vozniki neenotni. Vozniki svojih pravic ne bodo mogli zagovarjati enega za drugim, celoten elektronski sistem taksijev pa je zgrajen na največji ločenosti voznikov. Ves monopol nad informacijami, kar pomeni, da je vsa moč skoncentrirana v rokah samega Yandex.Taxi. Drugič, v Rusiji skoraj ni razvoja običajnega državljanskega novinarstva, to je novinarstva v interesu družbe. Novinarji se trudijo, da dogodka ne bi opazili, razen če sama družba o tem pošlje sporočilo za javnost.
Edini način, da vozniki zaščitijo svoje interese, je združitev v nekakšno kvazi-javno organizacijo, sindikat vozniki Yandex.Taxi. Takšna zveza bi lahko zastopala kolektivne interese voznikov v pogajanjih z Yandex.Taxi in komunicirala z novinarji, da bi oblikovala dnevni red novic ne le skozi oči potnika in velikega podjetja, temveč tudi skozi oči voznikov. Tako lahko dosežete večjo objektivnost in pravičnost glede na voznike Yandex.Taxi.
Danes je storitev naročanja lahkega prevoza Yandex Taxi ena najhitrejših in najprimernejših ter stroškovno učinkovitih, saj lahko plačilni sistem prilagodite sebi in pogojem svojega mesta. V tem priročniku si oglejte primer, kako lahko naročite taksi in si prilagodite aplikacijo.
Uporaba storitve prek brskalnika je prav tako priročna kot uporaba aplikacije za mobilni telefon, saj se tu morda ne boste registrirali, hkrati pa boste prikrajšani za nekatere funkcije.
V mobilni aplikaciji Yandex boste našli nekaj več možnosti za udobje naročanja. Zahteva tudi manj internetnega prometa, kar pomeni, da deluje hitreje.
Zdaj, ko ste popolnoma obnovili aplikacijo Yandex Taxi, ste pripravljeni na udoben in hiter klic avtomobila.
