В Ситидрайве рассказали, как они развивают систему динамического ценообразования: что это такое на практике, почему это так важно для каршеринга и с какими сложностями они сталкиваются.

Под динамическим ценообразованием в каршеринге понимают механизм, при котором базовая стоимость аренды (поминутная, почасовая и т. д.) зависит от плавающего коэффициента, который в свою очередь зависит от спроса, времени суток, локации и многих других факторов.

Это важно, так как:

В компании рассказали, как пришли к системе динамического ценообразования, которая существует сегодня.

На старте пользователям была предложена простая базовая модель (ML-модель).

Автомобили в течение дня могут перемещаться между районами с разным уровнем спроса. Если, например, в каком-то месте по утрам стабильно высокий спрос, система это учитывает и применяет корректировку. Такой подход помогает сервису сделать так, чтобы автомобили были под рукой в том месте и в то время, когда они нужны.

Второй подход: «Hex-based», и почему он удобен:

Город был разделён на шестиугольники (гексагоны), популярный формат в геоанализе:

Такой подход закрывал базовые потребности на старте, но сервис стремится к автоматизации, а в данном случае таблицу с коэффициентами, например, обновлять нужно было вручную.

В дальнейшем стало понятно, что события «здесь и сейчас» (пробки на дорогах, резкий всплеск спроса в определённом районе) могут сильно повлиять на загрузку автопарка. На втором этапе необходимо было при расчётах задействовать онлайн-факторы: активных пользователей в зоне, общее количество онлайн-заказов за недавний промежуток, количество доступных авто. При этом также учитывались (и при подведении итогов) время суток, выходные дни и другие внешние факторы.

По итогам данного подхода было выявлено, что ценообразование стало гораздо чувствительнее к реальной обстановке. Сервис получил более гибкую схему ценообразования.

Третий подход: «Car-based»

На этом этапе было принято решение сделать персональный коэффициент для каждой машины, так как они все отличаются по модели, состоянию, пробегу, цвету, уровню топлива и другим факторам. Всё это влияет на то, насколько быстро автомобиль возьмут в аренду — а значит, и на оптимальную цену.

При построении «Car-based» был проведён ряд исследований: анализ временных рядов (предсказание активности машин и пользователей), разделение городов (разные города имели разные паттерны спроса и поведения водителей), синтетические признаки (рассматривались такие признаки как время суток и количество топлива) и другие.

В итоге был проведён двухнедельный тест модели, который показал, что «Car-based» даёт меньше простоя, чем комбинация предыдущих подходов, но внедрить её сложнее.

Четвёртый подход — Глобальная оптимизация

Смысл четвёртого подхода свёлся к тому, чтобы поддерживать некоторую долю машин свободными. В сервисе сознательно шли на жертву частью выгоды, оставляя машины свободными, чтобы можно было найти авто в пешей доступности.

Таким образом, выводы по четырём подходам в ценообразовании следующие: