Яндекс создал приложение, способное агрегировать сразу все маршруты и способы доставки из точки А в точку Б

«Яндекс» добавил в приложение Go раздел «Хаб», который агрегирует сразу все доступные маршруты из точки А в точку Б: на общественном транспорте, на каршеринге, на самокате, и на такси. И это не просто новая фича а сдвиг в философии развития сервиса, рассказал в интервью  гендиректор «Яндекс Такси» Александр Аникин. Это шаг к составлению мультимодальных маршрутов, например: «самокат плюс трамвай» или «такси плюс пешком».

Можно сказать что «Яндекс Такси» постепенно вырастает в «Яндекс Мобилити» в широком смысле.

«Чтобы доехать куда-то, нередко приходится переключаться между несколькими приложениями: проверять цену на такси в одном месте, рассчитывать время в метро в другом, пополнять проездной в третьем. - Сказал в интервью Гендиректор «Яндекс Такси» Александр Аникин. - В идеале нужно сделать так, чтобы пользователь мог не только наглядно сравнивать цены и время в пути, но и видеть, что можно добраться и по-другому, не так, как он привык, и что это может быть быстрее и дешевле» .

В итоге все придет к тому, что мы сможем оплатить весь составной маршрут прямо в Go, включая общественный транспорт. Причем «Яндекс» в апреле уже запустил оплату проезда в транспорте через Go в Ярославле и Рыбинске. Технически это работает либо через QR-код, либо через подключение к Bluetooth-метке в салоне. Компания планирует в скором времени подключить также возможность пополнять и покупать транспортные карты, в первую очередь «Тройку».

При этом, если в результате часть пассажиропотока «Яндекс Такси» перераспределится на другие виды транспорта, то это может сдержать цены на транспортные услуги. Пользователи будут часть пути проезжать на одном транспорте, а часть - на другом. Но «Яндекс такси» это не пугает. По их оценкам спрос на услуги сейчас значительно превосходит предложение.

«Если однажды сможем сказать, что большинство приходит к нам не за такси, это будет круто» - заметил Александр Аникин

Дальше разработчики платформы планируют персонализировать подборку маршрутов с помощью нейросетей, чтобы в будущем система в точности понимала пользователя и контекст: смотрела не просто на пробки, но и на привычки, погоду, персональную скорость ходьбы и т.д.