Osnivač Ubera objasnio je zašto aplikacija gotovo uvijek krivo procijeni kad će vam stići vozač
Uberove statističke procjene obično su pogrešne ali u prosjeku precizne, kaže
Osnivač Ubera Travis Kalanick u nedjelju je serijom twittova objasnio zašto vozači na naručene lokacije gotovo uvijek stižu kasnije nego što je najavljeno u aplikaciji. Raspravu je pod hashtagom #firstworldproblem u nedjelju na Twitteru pokrenuo ulagač Jason Calacan. Travis Kalanick, koji se rijetko daje izjave, u nizu twittova koje možete pročitati malo niže, objasnio je zašto.
https://twitter.com/Jason/status/683702090103836672
Uber daje statističke procjene vremena dolaska vozača što je “gotovo uvijek” različito od stvarnog vremena dolaska, ali u prosjeku ipak precizno, napisao je Kalanick. Izvan centra grada dulje se čeka jer vozači koji preuzimaju vožnju mogu biti udaljeniji od korisnika, ali u centru grada prosječno vrijeme čekanja nije dulje od 3-4 minute.
@danprimack @Jason 1) during busy times 90%+ of all cars are being dispatched to at any given moment w/ 1000's of requests fulfilled/min..
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
@danprimack @Jason 2) highly likely the cars you see when you request are matched before your request is even processed
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
@danprimack @Jason 3) sometimes you get car that ends up further away than original closest car, sometimes you get closer car than original
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
@danprimack @Jason 4) in burbs w/ less liquidity, if 1st driver doesn't accept request, then likely next closest driver is further away
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
Korisnik u aplikaciji vidi gdje su mu najbliži automobili, a aplikacija po tim pozicijama statistički određuje vrijeme dolaska vozača. No najbliži automobili koje korisnik vidi na aplikaciji mogu već biti zauzeti kad on naručuje Uber, a vožnju preuzeti udaljeniji vozač. Moguć je i suprotan primjer, da vožnju preuzme vozač koji je bliži od automobila koji se na aplikaciji prikazuje kao najbliži.
@danprimack @Jason 5) the best way to min time differential issue is to communicate statistically expected time, which will.. (next tweet)
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
Kalanick tvrdi da je statistička procjena vremena dolaska i dalje najbolji način. U pojedinačnim slučajevima često se razlikuje od stvarnog vremena dolaska, ali ne i u prosjeku.
@danprimack @Jason 6) which will result in almost always being different than actual (i.e. wrong), but will be less different/wrong on avg.
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
Jedan od razloga odstupanja može biti i odnos ponude i potražnje, u velikim špicama kada je na raspolaganju vrlo mali broj automobila u odnosu na broj narudžbi, situacija se mijenja iz minute u minutu.
@danprimack @Jason 7) for perspective, in major cities, TOTAL wait time is averaging around 3 minutes!
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016
@danprimack @Jason 8) during NYE you can have less than 5% of cars available w/ 1000's of cars getting dispatched or becoming avail each min
— travis kalanick (@travisk) January 3, 2016