Comment faire pour utiliser über ?

Uber, anciennement UberCab, est une société technologique américaine. Ce dernier se concentre sur le développement et l’exploitation de nombreuses applications mobiles qui mettent l’utilisateur en contact avec les conducteurs. En fait, c’est actuellement l’entreprise la plus populaire dans le domaine des transports. Comment l’entreprise utilise-t-elle le Big Data pour modifier ses modes de transport ? Lisez ce brief pour en savoir plus.

Qu’est-ce qu’Uber ?

Pour les passagers, Uber est essentiellement synonyme de voiture avec chauffeur (VTC). Et pour les conducteurs, c’est un service de référence. En effet, l’application Android et iOS développée par l’entreprise connecte l’utilisateur et le conducteur à l’aide des capacités GPS de leurs appareils mobiles. Ainsi, les deux parties peuvent connaître immédiatement l’emplacement de l’autre.

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Le plus intéressant, c’est que l’entreprise technologique traite également tous les paiements . impliqué. Dans ce contexte, elle facture la carte de crédit du passager, en bénéficiant d’une réduction (celle-ci varie de 5 % à 20 %). Ensuite, l’argent restant est déposé sur le compte du conducteur, le tout en arrière-plan et sans espèces.

Pourquoi Uber est-il si populaire ?

En plus de son nom accrocheur, Uber a réussi à capturer sa part de marché avec une excellente application, un excellent marketing sur les réseaux sociaux et une bonne stratégie pour attirer les conducteurs. Dans ce contexte, Uber compte actuellement 8 millions d’utilisateurs, 1 milliard de trajets et environ 160 000 conducteurs.

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Comment Uber utilise-t-il le machine

learning ? Uber tire parti de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle pour optimiser ses services. En outre, il vise également à offrir une expérience et une satisfaction client améliorées et exceptionnelles.

Par exemple, lorsque l’utilisateur spécifie un lieu de destination, l’application mobile propose de nombreuses options en fonction de l’historique des voyages et de la destination récemment parcourue.

Combler le fossé entre l’offre et la demande

L’équipe Uber peut estimer l’heure et le lieu de la demande à l’aide de données d’archivage. Grâce à cela, l’entreprise s’assure qu’il y a suffisamment de taxis dans la zone demandée et comble également le vide entre l’itinéraire et l’approvisionnement.

Les systèmes de prévision de la demande permettent à l’application d’augmenter légèrement les prix pendant les périodes de pointe. Cela augmente les avantages pour les conducteurs.

Temps d’attente réduit

L’heure d’arrivée estimée est principalement prise en compte lors de la réservation d’un trajet. En fait, cette période comprend le temps perdu dans les embouteillages ainsi que le temps d’attente pour le taxi. Dans ce contexte, avec l’apprentissage automatique, Uber vise à réduire le temps d’attente attendu. Cela est possible en anticipant la demande et en préparant les taxis à l’avance.

Optimisation des itinéraires

En général, les conducteurs choisissent des itinéraires en fonction de la disponibilité et des présomptions. En conséquence, le revenu de ce dernier n’est pas stable. En effet, la durée du trajet varie en fonction du trafic, de l’apparence de la route, sans oublier les conditions météorologiques.

Dans ce contexte, le système d’apprentissage automatique d’Uber met à niveau l’application. Ainsi, chaque conducteur a la possibilité de choisir des itinéraires plus agiles . Grâce à ce processus, les conducteurs peuvent éviter les endroits bondés ou prendre des raccourcis. En conséquence, en plus de la satisfaction de la clientèle, les conducteurs peuvent augmenter leurs revenus en effectuant des trajets supplémentaires.

Discutez en un clic

Il est assez difficile pour les conducteurs de répondre aux messages lorsqu’ils sont au volant. C’est pourquoi Uber a développé le chat en un clic. Ce dernier utilise des techniques de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique pour formuler des réponses à des messages communs. Grâce à cette solution, les conducteurs peuvent répondre aux messages sans perdre de vue la route . Pour ce faire, il leur suffit de cliquer sur l’une des réponses proposées.

Uber : Big Data et science des données

Le processus de réservation chez Uber est très intuitif. Il vous suffit d’appuyer sur un bouton, de spécifier le lieu de prise en charge, de demander une voiture, puis d’effectuer le paiement en un clic. Comme vous pouvez le constater, le processus à suivre est simple. Cependant, il se passe bien des choses en arrière-plan.

En fait, le Big Data et la science des données sont au cœur de tout ce que fait Uber. Ils sont utilisés pour une prise de décision intelligente et perspicace. Cela inclut la détection de la meilleure voiture, les fausses cartes, les faux trajets, l’évaluation des conducteurs ainsi que estimation des taux. En bref, Uber utilise la science des données et le Big Data pour réinventer les services logistiques et de transport à l’échelle mondiale.

Big Data

Selon Spencer, chauffeur Uber : « La mission globale et la durabilité des conducteurs dépendent totalement de la qualité des données provenant de l’entreprise. Plus il collecte de données, plus il peut obtenir d’informations sur les modèles et les comportements. »

En d’autres termes, les données sont le principal atout d’Uber et son modèle commercial complet est basé sur le principe du Big Data du crowdsourcing. En fait, les chauffeurs Uber génèrent constamment des données pour l’entreprise, même s’ils ne transportent aucun passager. Ainsi, l’entreprise peut suivre le mouvement des voitures, surveiller la vitesse, etc.

L’ analyse du Big Data couvre une variété de fonctions chez Uber, notamment l’apprentissage automatique, la détection des fraudes, le marketing, science des données, et bien plus encore. En fait, les données Uber incluent des informations sur la facturation, les trajets, etc.

En disposant d’une énorme base de données, chaque fois qu’un client demande une voiture, ses algorithmes lui permettent de trouver le conducteur le plus proche en seulement 15 secondes .

Science des données

Le succès commercial d’Uber dépend en grande partie de sa capacité à concevoir une expérience utilisateur positive. Tout cela grâce à l’analyse des données statistiques. En fait, contrairement à ses concurrents, les informations basées sur la science des données d’Uber ne se limitent pas aux rapports ou au tableau à bord de l’entreprise. En fait, il est mis en œuvre en temps réel pour améliorer l’expérience utilisateur.