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Uber, anciennement connu sous le nom de UberCab, est une entreprise technologique américaine. Cette dernière est axée sur le développement et l'exploitation de nombreuses applications mobiles qui mettent en contact l'utilisateur avec les conducteurs. De fait, elle est actuellement la société la plus populaire dans le domaine du transport. Comment l'entreprise utilise le Big Data pour changer nos modes de transport ? Lisez ce dossier pour en savoir plus.
C'est quoi 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 la société connecte l'utilisateur et le chauffeur en utilisant les capacités GPS de leurs appareils mobiles. Ainsi, les deux parties peuvent connaître immédiatement l'emplacement de l'autre.
Le plus intéressant, c'est que la société de technologie traite également tous les paiements impliqués. Dans ce contexte, elle débite la carte de crédit du passager, prélevant une réduction pour elle-même (cela 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 si populaire ?
En plus de son nom accrocheur, Uber a réussi à conquérir sa part du marché grâce à 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 160000 conducteurs.
Comment Uber utilise la machine learning
Uber exploite l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle afin d'optimiser ses services. De plus, elle vise également à offrir une expérience et une satisfaction client améliorées et exceptionnelles.
À titre d'exemple, lorsque l'utilisateur indique un lieu de destination, l'application mobile suggère de nombreuses options basées sur l'historique des trajets et la destination récemment parcourue.
Combler le fossé entre l'offre et la demande
L'équipe Uber peut faire une estimation de l'heure et du lieu de la demande grâce à des données d'archive. Grâce à cela, la société garantit qu'il y a suffisamment de taxis dans la zone demandée et aussi de combler le vide entre l'itinéraire et l'approvisionnement.
Les systèmes de prévision de la demande permettent à l'application d'augmenter légèrement les prix lors des heures de pointe. Cela augmente les bénéfices pour les conducteurs.
Réduction du temps d'attente
L'heure d'arrivée prévue est principalement prise en compte lorsque vous réservez un trajet. En fait, cette durée inclut le temps perdu dans les embouteillages ainsi que le temps d'attente du taxi. Dans ce contexte, avec la machine learning, Uber vise à réduire le temps d'attente prévue. Cela est possible en prévoyant la demande et en préparant les taxis à l'avance.
Optimisation des itinéraires
En général, les conducteurs choisissent les itinéraires en fonction de leurs disponibilités et de leurs présomptions. Par conséquent, le revenu de ces derniers n'est pas stable. En effet, la durée du trajet varie en fonction du trafic, de l'aspect de la route, sans oublier les conditions météorologiques.
Dans ce contexte, le système machine learning d'Uber met à niveau l'application. Ainsi, chaque conducteur a la possibilité de choisir des itinéraires plus agiles. Grâce à ce processus, les chauffeurs peuvent éviter les endroits surpeuplés ou aussi de prendre des raccourcis. Par conséquent, en plus de la satisfaction des clients, les conducteurs peuvent augmenter leurs revenus en effectuant des trajets supplémentaires.
Le chat en un clic
Pour les conducteurs, il est assez difficile de répondre aux messages lorsqu'ils sont au volant. C'est pour cela qu'Uber a mis au point le chat en un clic. Cette dernière utilise la technique de traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique pour formuler des réponses aux messages courants. Grâce à cette solution, les conducteurs peuvent répondre aux messages sans perdre de vue la route. Pour se faire, ils n'ont qu'à cliquer sur l'une des réponses suggérées.
Uber : le Big Data et la science des données
Le processus de réservation chez Uber est très intuitif. En effet, vous n'avez qu'à appuyer sur un bouton, de spécifier le lieu de prise en charge, de demander une voiture, puis, de faire le payement en un clic. Comme vous pouvez le voir, le procédé à suivre est simple. Toutefois, il se passe de nombreuses choses en arrière-plan.
En fait, le Big Data et la science des données sont au cœur de tout ce que fait Uber. Ces derniers sont utilisés pour une prise de décision intelligente et perspicace. Cela inclut la détection de la meilleure voiture, de fausses cartes, de faux trajets, l'évaluation des conducteurs ainsi que l'estimation des tarifs. En somme, la société Uber utilise la science des données et le Big Data afin de réinventer la logistique et le service de transport à l'échelle mondiale.
Le Big Data
Selon Spencer, un chauffeur d'Uber : « la mission globale et la pérennité des conducteurs dépendent totalement de la qualité des données venant de la société. Plus elle collecte les données, plus elle peut tirer d'informations sur les modèles et les comportements. »
En d'autres termes, les données sont le plus grand atout d'Uber et son modèle économique complet est basé sur le principe du Big Data du crowdsourcing. En fait, les conducteurs d'Uber génèrent constamment des données pour la société, même s'ils ne transportent aucun passager. Ainsi, l'entreprise peut suivre le déplacement des voitures, surveiller la vitesse, etc.
L'analyse du Big Data couvre diverses fonctions chez Uber, y compris, l'apprentissage automatique, la détection des fraudes, le marketing, la science des données, etc. En fait, les données Uber comprennent des informations sur la facturation, les trajets, etc.
En disposant une énorme base de données, dès qu'un client demande une voiture, leurs algorithmes font en sorte de lui proposer le conducteur le plus proche en seulement 15 secondes.
La science des données
Le succès commercial de l'entreprise Uber dépend en grande partie de sa capacité à concevoir une expérience utilisateur positive. Tout ceci, grâce à l'analyse de données statistiques. En fait, contrairement à ses concurrents, les informations basées sur la science des données d'Uber ne se limitent pas seulement dans les rapports ou le tableau de bord de l'entreprise. En fait, elle est implémentée en temps réel afin d'améliorer l'expérience utilisateur.
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