что такое высокий спрос в яндекс такси

Как высокий спрос в Яндекс Такси влияет на цену поездки

В часы максимальной активности стоимость поездок всегда дорожает – это закономерное явление, обусловленное балансом между спросом и предложением. Численность пустых машин, которые в определенный момент доступно в заданном районе – значимый фактор, отражающийся на цене поездки. Высокий спрос в Яндекс Такси помогает водителям больше зарабатывать. Пассажиры в свою очередь недовольны повышением цен.

В системе используется термин увеличенного коэффициента, формирующегося по алгоритму. Повышение спроса позволяет пользоваться услугами таксистов пассажирам, у которых нет возможности отложить поездку. Но за это придется переплатить, иногда стоимость увеличивается в 2-3 раза.

Как экономить пассажирам?

У нас есть несколько работающих советов для пассажиров, стремящихся экономить на поездках в такси. Для каждого времени суток применимы определенные рекомендации, поэтому остановимся на всех вариантах по очереди.

Самым пиком считается период с 8:30 до 8:45. В большинстве организацией в столице рабочий день начинается с 9:00, поэтому люди вызывают машины именно в этот временной промежуток. Чтобы экономить на поездках, старайтесь выезжать хотя бы на 15-20 минут раньше. В таком случае получится уменьшить чек примерно на 20%.

Если вы не привязаны к расписанию, выезжайте позже. Удачным для клиента утренним временем считается 9:15, так как ближе к 10:00 коэффициент снова начинает расти.

Вечер

В вечерние часы пиковым периодом считается с 18:00 до 18:50. Именно в это время завершается рабочий день. За 5-10 минут до 18:00 численность поступающих заказов резко подскакивает и сохраняется эта тенденция в течение 40-50 минут, после чего немного стихает. Несмотря на это, в вечерние часы пик все равно не так высок, как в утренние.

Лучше вызывать авто не за 10 минут, а за 20-25 до завершения рабочего дня, или же делать это после 19:00.

Вечер пятницы и субботы

В эти дни недели пиковым временем считается период с 22:00 до 03:00. Поездок меньше, чем утром и вечером в часы пик, но и выходящих в эти часы водителей тоже значительно меньше. Чтобы не попасть под высокий спрос в Яндекс Такси машину лучше вызывать за 10-20 минут до целого часа, то есть в 23:40-23:50 или в 00:40-00:50.

Погодные условия

Число поступающих заказов всегда поднимается в непогоду: дождь, снег, ветрено, холодно. С началом дождя в Москве количество заявок в Яндекс Такси возрастает в несколько раз, так как многие отказываются от общественного транспорта в пользу более комфортного такси. Ситуация усугубляется, когда плохие погодные условия возникают в часы пик. Возникают пробки, что увеличивает время поездки. В такое время сэкономить пассажиру почти не удастся, если только не переждать время увеличенной активности.

Вы планируете поездку с ребенком? Узнайте об особенностях Яндекс Такси с детским креслом.

Высокий спрос со стороны водителя

Повышение коэффициента зависит от времени суток, погодных условий и массовых мероприятия, проходящих в конкретном районе. Система Яндекс Такси автоматически распределяет между водителями заказы, определяет подобные места и устанавливает цены. При этом водителям стоит знать несколько хитростей, позволяющих использовать высокий спрос на поездки Яндекс Такси с личной выгодой.

Как понять, где спрос выше?

Индикатор, позволяющий определить зоны с завышенным коэффициентом, очень прост и понятен. Он отчетливо виден на карте в мобильном приложении Таксометр, где все подобные зоны обозначаются фиолетовым цветом. Находитесь в фиолетовой зоне и вы получите дорогие заказы.

Как растет цена?

Повышение стоимости поездки из-за высокого спроса возможно двумя способами, но в каждом конкретном городе действует обычно один из них:

Все пассажиры перед оформлением заказа видят условия повышенного тарифа, а приложение автоматически учитывает это в момент расчета общей стоимости в конце пути.

Источник

Как перехитрить час пик

И сэкономить, когда спрос на такси выше обычного

В часы пик поездка на такси часто дорожает. Это происходит потому, что принцип работы современных онлайн-сервисов для заказа такси основан на автоматическом балансе спроса (заказов пользователей) и предложения (машин на линии). Количество свободных машин, доступных в конкретное время в районе, где находится пассажир, — это один из главных факторов, влияющих на цену поездки. Если желающих заказать такси больше, чем водителей поблизости, то стоимость поездки автоматически умножается на так называемый повышающий коэффициент.

Повышающий коэффициент автоматически формируется алгоритмом — это временная и вынужденная мера. Во время высокого спроса она помогает воспользоваться такси пассажирам, которые не могут отложить поездку. Иначе система попросту не могла бы найти для них свободную машину. Когда спрос на такси снижается, повышающий коэффициент тоже снижается и исчезает.

Специалисты Яндекс.Такси проанализировали стоимость поездок и количество заказов в часы пик в Москве и составили рекомендации, в какое время лучше заказывать такси, чтобы сэкономить.

Все временные промежутки в тексте приблизительны и могут незначительно варьироваться в зависимости от обстоятельств.

Это самое «горячее» время суток. В Москве рабочий день у большинства организаций начинается в 9:00, поэтому спрос на такси достигает своего пика за полчаса до этого.

Как сэкономить

Выезжайте на работу чуть раньше — например, в 8:15. Тогда поездка будет стоить на 15-20% дешевле.

Проще всего тем, кто не привязан к чёткому расписанию и может выехать на работу позже. Лучшее время для заказа утром — 9:15 (важно помнить, что ближе к 10 утра коэффициент снова немного повысится) или после 10:00.

Повышенный спрос в плохую погоду

Количество заказов активно растёт и в плохую погоду — если идёт дождь, снег, на улице слишком холодно или ветрено. Например, когда в Москве начинается сильный дождь, в течение нескольких минут количество заказов возрастает в 3–4 раза, потому что гораздо больше людей предпочитают ехать «от двери до двери».

И хотя Яндекс.Такси прогнозирует спрос в том числе и с учётом погоды, за несколько минут ни один таксопарк физически не может утроить количество водителей на линии. Повышающий коэффициент в такие дни, особенно в часы пик, может быть больше обычного. В непогоду лучше планировать поездки заранее.

Второй ежедневный час пик — вечерний, когда горожане разъезжаются из офисов. Рабочий день во многих организациях заканчивается в 18:00. За 5-10 минут до этого времени количество заказов резко увеличивается и остается высоким в течение примерно 50 минут.

Но всё-таки максимальный коэффициент вечером не такой высокий, как утром, а спрос на такси — более равномерный.

Как сэкономить

Попробуйте заказывать машину не за 10, а за 20 минут до конца рабочего дня (например, в 17:40) или уже после 19:00.

В это время повышающий коэффициент, как правило, ниже, а стоимость поездки — меньше.

Вечер пятницы или субботы

Отдельно стоит отметить поздние вечера и ночи пятницы и субботы, когда люди едут на вечеринки или домой после них. Это ещё один, третий час пик — он начинается около 22:00 и продолжается до 3:00 субботы или воскресенья. Поездок в это время меньше, чем днём, но и работающих на линии водителей тоже меньше.

Как сэкономить

Лучше всего вызывать такси за 5–20 минут до наступления целого часа. Например, в 0:40–0:45. В это время спрос немного снижается.

Источник

Работа в такси

Вся правда о Московском такси

Коэффициенты в Яндекс.Такси. Сиреневая молния или цифры 1.2, 1.5, 2.0.

Коэффициенты в Яндекс.Такси. Что это такое?

Что такое коэффициенты в Яндекс.Такси знает почти каждый таксист, если он в такси не первый день. А вот пассажиры не знают, потому что у них в приложении — это высокий спрос. Но как бы это не звучало, означает одно…что стоимость поездки будет выше, чем обычно. Но к сожалению для таксиста не всегда.

У меня для нашего времени уже приличный стаж в такси, особенно в яндекс такси, поэтому я смело могу сказать, что яндекс обманывает, что это контора, которая старается при любой возможности кинуть водителя, а иногда и пассажира. И вот коэффициенты не исключение. Это не один способ обмана водителей, поверьте, их на много больше.

Как выглядит высокий спрос в яндекс такси?

У пассажиров высокий спрос в приложении выглядит так:

Здесь все просто. Фиолетовая молния, фиолетовая сумма поездки, короче все фиолетовое. А вот так выглядит заказ с коэффициентом у водителя яндекс.такси:

Есть адрес подачи, есть размер коэффициента, есть фиолетовая шкала принять, где на раздумье дается 10 секунд, ну и конечно же есть конченный комментарий про ветрянку. Ветрянка сейчас к делу не относится, но думаю эти пассажиры уехали исключительно на «англоговорящем» водиле из средней Азии, или на том, кто совсем не читает комментарии. Но нужно им отдать должное и сказать спасибо за то, что предупредили.

Обман с высоким спросом в яндекс.такси.

А в чем же обман, спросите вы? Я сейчас отвечу.

Обман начинается с того, что яндекс позиционирует высокий спрос нехваткой автомобилей в определенном районе. По их словам, если не хватает машин, то автоматически увеличивается стоимость поездки, т.е. возрастает коэффициент. Но я, как опытный водитель могу с уверенностью сказать, что в этой ситуации яндекс думает только о своем кармане. На самом деле нет никакой нехватки машин. В теории, если бы машин не хватало, заказы стреляли бы как из пулемета. А на практике все наоборот. Заказов в зоне высокого спроса становится на много меньше, увеличиваются простои.

Вы можете сказать мне, что спад заказов в зоне высокого спроса объясняется тем, что тарифы стали выше, поэтому люди решили переждать и не заказывать такси. Тогда с какого хрена появился высокий спрос, если нет заказов? Замкнутый круг какой-то.

Так же, у нас в Москве есть определенные районы, где почти круглые сутки есть высокий спрос. Ну как бы там не хватает автомобилей, по мнению яндекса. На самом деле, машин в этих районах предостаточно. Но я знаю точно, что половина таксистов в подмосковье уходит с линии и там они не работают. И почти всегда в таких местах не хватает машин. Но высокого спроса от нехватки автомобилей не возникает. Не беру в пример Люберцы и Красногорск. Там всегда машин предостаточно, но однако же коэффициенты возрастают.

Вот этот пример с высоким спросом — это просто выдумка яндекса. Ведь весь этот лохотрон происходит в одних и тех же районах в одно и тоже время, в одни и те же дни недели. В яндексе все уже давным давно просчитали, где пассажиры смогут заплатить за поездку в два раза дороже обычной, и при этом не будут особо возмущаться.

Как яндекс.такси обманывает водителей на коэффициентах.

Но описанное выше меня как таксиста особо не интересует, потому что, чем дороже поездка, тем лучше для меня. Если пассажир заказывает поездку за двойную цену, значит его это устраивает. А если не устраивает, всегда есть альтернатива, например нищебродский ситимобил, который тоже не против н…бать водителя.

Но то, что я напишу ниже, меня просто раздражает. Но я к этому уже привык, и меня не проведёшь этой темой, иногда я этим пользуюсь в своих целях. А вот зеленым таксистам эта информация будет очень полезна. Ну и пассажирам я думаю тоже будет интересно.

Все мы знаем, как в водительском приложении (он же таксометр) выглядит зона высокого спроса, по нашему — коэффициенты, или просто КЭФЫ. Вот так:

Вот она, любимая картина таксиста, которая даже поначалу во сне снится. А как же яндекс старается в полную силу, что бы заманить в эту зону водителя. Постоянно всплывает окно, приезжайте в зону высокого спроса, коэффициенты до 3,5. Зарабатывайте больше. Какая забота. Даже СМСки присылают. В общем только надоедают, раздражают и отвлекают от работы, когда ты находишься на линии.

Естественно все мы попадали в этот лохотрон. Казалось бы, чем фиолетовее зона, тем дороже заказ. Так и должно быть, но не в яндексе, где весь бизнес построен на обмане. Это я сейчас для новеньких таксистов. Не ведитесь на эту тему, работайте там, где работали. Не тратьте свое время и бензин для поездки в зону высокого спроса, вас один хер кинут. И ни в коем случае не пользуйтесь проводником.

КЭФ 2,5….уже лечу. Блин, поездка 2 км.

КЭФ 2,7…еду, на красный проехал, вот…вот..я уже тут…с….ка, опять поездка 2 км.

КЭФ 3,0…разворот через две сплошных, бабку чуть не сбил…вот я…бл…. опять поездка 2 км.

Ну вот сейчас-то точно поймаю дальняк. Ага…Триппер ты поймаешь. Даже не мечтай. Знаешь почему? Запомни, поездка, которая стоит в обычное время 1000 рублей, никогда не умножится на 3 и не станет 3000 рублей. Дорогие поездки ты поймаешь максимум с коэффициентом 1,3. Исключение — 1,5. Здесь яндекс тоже все давно просчитал за тебя. Пассажир с вероятностью 95% от поездки в 3000 рублей откажется, если она раньше была 1000 рублей, и найдёт альтернативу, скорее всего в этом же ситимобиле. А вот за 1300 поедет, ведь разницы практически нет. Ну поставь себя на место пассажира, сразу поймешь, где подвох. Да и тем более яндекс зарабатывает бабки объемом. Ведь ему выгоднее, если мы сделаем пять поездок за 1300, чем одну за 3000. А водителей на линии для этой работы почти всегда хватает. Это у них идёт еще с яндекс.директ. Лучше 5 кликов по 100, чем один за 300.

Поэтому, сколько бы ты не старался, как бы глубоко в эту фиолетовость не забирался, результат будет один — тебя кинут, как последнего петуха.

Но есть и один плюс. Если по каким-то причинам не хочешь уезжать с этого района далеко, вот тебе лайфхак (терпеть не могу это слово). Принимай заказы с коэффициентом от 2,0 — это 100% короткая поездка, и далеко из зоны тебя не утащит. Почему? Да потому. Что было 100 рублей, легко умножается на 2 и даже на 3 и 3,5. Сумму 200 — 300 рублей потянет почти каждый. Это же не 3000. И поверь, на таких заказах заработаешь на много больше, чем на дальних. Пробеги будут минимальными.

Если хочешь уехать чуть дальше, принимай кэфы 1,5-1,9. Это будут поездки средней дальности. По сумме они хорошие, но из зоны высокого спроса такая поездка тебя утащит по любому. Тебя из зоны и так утащит достаточно быстро, поверь мне на слово. Ведь яндекс не станет подбирать короткие заказы именно тебе. Что появилось рядом, то робот и подкинет. Можно пропускать маленькие кэфы до бесконечности, и ловить только большие. Если конечно не запаришься самолет запускать. Но это отдельная тема, и вроде как на сегодняшний день работает только в Москве.

А ещё очень частый кидок от яндекса с коэффициентами в том, что даёт поездку с кэфом, а стоит она так же, как и обычная. Будь готов и к такому раскладу.

Внимание. Все работает совершенно по другому только в определенные даты. Таких дат не много. Например в новогодние праздники, числа до пятого января. Там есть шанс поймать дальнюю поездку, которая реально будет дороже обычной раза в два-три. Или 7-марта.

Начинающий таксист. Хочешь верь, хочешь не верь. Все, что я рассказал про коэффициенты, это чистая правда. Опытные водилы, если не трудно, подтвердите в комментариях. Спасибо.

Источник

Динамическое ценообразование, или Как Яндекс.Такси прогнозирует высокий спрос

Пользователи Яндекс.Такси часто обзывают «яшу» нехорошими словами за «развод», «грабительские цены» и т.д. в условиях высокого спроса. Думаю им, да и моим бывшим коллегам — таксистам будет интересно прочитать, зачем это сделано и как это работает. Техническую часть можно промотать, там немного )

Статья размещена сегодня на Хабре.

Раньше для вызова такси приходилось звонить на разные номера диспетчерских служб и ждать подачу машины полчаса или даже больше. Теперь сервисы такси хорошо автоматизированы, а среднее время подачи автомобиля Яндекс.Такси в Москве около 3-4 минут. Но стоит пойти дождю или закончиться массовому мероприятию, и мы вновь можем столкнуться с дефицитом свободных машин.

Меня зовут Скогорев Антон, я руковожу группой разработки эффективности платформы в Яндекс.Такси. Сегодня я расскажу читателям Хабра, как мы научились прогнозировать высокий спрос и дополнительно привлекать водителей, чтобы пользователи могли найти свободную машину в любое время. Вы узнаете, как формируется коэффициент, влияющий на стоимость заказа. Там всё далеко не так просто, как может показаться на первый взгляд.

Задача динамического ценообразования

Самая главная задача динамического ценообразования – предоставлять возможность заказать такси всегда. Достигается она с помощью коэффициента surge pricing coefficient, на который умножается рассчитанная цена. Мы называем его просто «сурдж». Важно сказать, что сурдж не только регулирует спрос на такси, но и помогает привлечь новых водителей, чтобы повысить предложение.

Если выставить сурдж слишком большим – мы снизим спрос слишком сильно, будет избыток свободных машин. Если выставить слишком низким – пользователи будут видеть «нет свободных машин». Нужно уметь выбирать такой коэффициент, при котором мы будем ходить по тонкому льду между отсутствием свободных машин и низким спросом.

От чего этот коэффициент должен зависеть? Сходу на ум приходит зависимость от количества машин и заказов вокруг пользователя. Теперь можно просто поделить количество заказов на количество водителей, получить коэффициент и какой-то формулой (возможно, линейной) превратить его в наш сурдж.

Но в этой задачке есть небольшая проблема – считать заказы вокруг пользователя может быть уже слишком поздно. Ведь заказ – это почти всегда уже занятая машина, а значит, повышение нашего коэффициента всегда будет запаздывать. Поэтому мы считаем не созданные заказы, а намерения заказать машину – пины. Пин – это метка «А» на карте, которую ставит пользователь, запуская наше приложение.Сформулируем задачу: нам нужно считать мгновенные значения машин и пинов в какой-то точке пользователя.

Сформулируем задачу: нам нужно считать мгновенные значения машин и пинов в какой-то точке пользователя.

Считаем количество пинов и машин вокруг

Когда положение пина меняется (пользовать выбирает точку «А»), приложение пользователя присылает в бекенд новые координаты и небольшую простыню дополнительной информации, которая помогает оценивать пин более точно (например, выбранный тариф).

Мы стараемся придерживаться микросервисной архитектуры, где каждый микросервис занимается обособленными задачами. Подсчетом сурджа занимается микросервис Surger. Он регистрирует пины, сохраняет их в базу данных, а также обновляет слепок пинов в оперативной памяти, в которую они достаточно неплохо умещаются. Отставание кэша при такой работе всего несколько секунд, что приемлемо в нашем случае.

Несколько слов про базу данных

При регистрации каждый пин асинхронно складывается в MongoDb с TTL Index, где TTL – «время жизни» пина, при котором мы считаем его активным для подсчета повышающего коэффициента. Пользователь не ждет, пока мы совершаем эти действия. Даже если что-то пойдет не так, потерять пин не такая большая трагедия.

Горячий кэш строится с индексом по геохэшу. Мы группируем все пины по геохэшу, а затем собираем пины для нужного радиуса вокруг точки заказа.

С машинами мы поступаем также, но в другом сервисе под названием Tracker, в который Surger просто ходит с вопросом «а сколько водителей находятся в этом радиусе».

Так мы считаем мгновенные значения коэффициента.

Кейс: вы стоите в Москве на Садовом кольце и хотите заказать машину. При этом цена прыгает достаточно часто и это раздражает.

Уже зная механику, можно понять, что такое может быть из-за того, что на условном светофоре скапливаются водители в момент запроса сурджа и также быстро оттуда уезжают. Из-за этого сурдж и цена могут заметно «прыгать».

Чтобы избежать подобного, мы кэшируем значение сурджа по пользователям. Когда пользователь приходит за сурджом, мы смотрим – есть ли для этого пользователя сохраненное значение сурджа в допустимом радиусе (линейный обход по всем сохраненным сурджам пользователя). Если есть – отдаем его, иначе рассчитываем новый и также сохраняем.

Работало это неплохо, но бывают и другие ситуации.

Кейс: 2 пользователя запрашивают сурдж. Один заказывает на 30 секунд позже другого, когда машины со светофора из прошлого кейса уже уехали. Получаем картину, где 2 пользователя, заказывающие почти одновременно, могут иметь заметно отличающийся сурдж.

И тут мы переходим от кэша по пользователю на кэш по позиции. Теперь, вместо того чтобы кэшировать значение сурджа только по пользователю, мы начинаем кэшировать его по уже знакомому нам геохэшу. Так мы почти чиним проблему. Почему почти? Потому что могут быть отличия на границах геохэшей. Но проблема не такая существенная, потому что у нас есть сглаживание.

Возможно, читая кейс про светофор, вам пришла в голову мысль, что это как-то нечестно – считать мгновенный сурдж, зависящий от светофора. Мы тоже так считаем, поэтому придумали, как исправить ситуацию.

Мы решили позаимствовать у машинного обучения метод ближайших соседей для задачи регрессии для того, чтобы определить, как сильно значение мгновенного сурджа отличается от того, что сейчас происходит вокруг.

Этап обучения, как и в формальном описании метода, состоит в запоминании всех объектов – в нашем случае рассчитанных значений сурджа в пине, мы всё это и так уже делаем на момент загрузки всех пинов в кэш. Дело за малым – посчитать мгновенное значение, сравнить его со значением в зоне и договориться, что мы не можем отклоняться от значения в зоне слишком сильно.

Так мы получаем систему с быстрым откликом на происходящие события и позволяющую быстро считать значение повышающего коэффициента.

Водительская карта сурджа

Для коммуникации с водителем нам нужно уметь отображать карту сурджа в приложении водителя – таксометре. Это дает водителю обратную связь о том, есть ли спрос в зоне, где он находится сейчас, и куда ему стоит двигаться, чтобы получить наиболее дорогие заказы. Для нас же это значит, что больше водителей приедут в зону с повышенным спросом и урегулируют его.

Мы живем с парадигмой, что устройство водителя – это достаточно слабое устройство. Поэтому рендеринг гексагональной сетки сурджа лежит на стороне бекенда. Клиент приходит в бекенд за тайлами. Это порезанные растровые картинки для непосредственного отображения на карте.

У нас есть отдельный сервис, который периодически забирает слепки пинов из микросервиса Surger и рассчитывает всю метаинформацию, необходимую для рендеринга гексагональной сетки: где какой гексагон и какой сурдж в каждом.

Динамическое ценообразование – это постоянный поиск баланса между спросом и предложением, чтобы пользователям всегда были доступны свободные машины, в том числе за счет механизма привлечения дополнительных водителей в районы с высоким спросом. Например, мы сейчас работаем над более глубоким применением машинного обучения для расчета сурджа. В рамках одной из задач этого направления учимся определять вероятность конвертации пина в заказ и учитывать эту информацию. Работы здесь хватает, поэтому мы всегда рады новым специалистам в команде.

Сообщество таксистов

3.5K пост 7.4K подписчиков

Правила сообщества

1. Нарушать правила его величества Пикабу

2. Разжигать рознь по национальному и политическому признаку

3. Оскорблять других пользователей прямо и косвенно

4. Вводить в заблуждение пользователей не верными/не проверенными утверждениями

5. Рекламировать. Ничего и не под каким соусом (или рекламируйте так, чтоб никто не понял, что это реклама)

6. Писать и/или комментировать пост в костюме единорога

1. Сообщать о нарушениях модераторам сообщества

2. Вносить идеи по улучшению сообщества

3. Пилить годный контент

4. Высказывать свое мнение, оно нам всем очень интересно

5. Есть бананы со сгущенкой перед окном и слушать джаз

Мы называем его просто «Скрудж».

Поэтому рендеринг гексагональной сетки сурджа лежит на стороне бекенда.

А можно ещё раз, только представив, что с третьеклассником разговариваешь?

Трындеж за рулём или накипело про Яндекс.Такси

Всем привет из Алматы.

Лайфхак для таксистов

Пользуюсь Яндекс такси давно. Переодически попадаются таксисты, желающие приключений, но поддержка быстро все решала.

Сегодня я сделала удивительное открытие. Оказывается, таксисту не обязательно везти пассажира, он может ехать и один, главное отметиться на точках.

Теперь не обязательно терпеть пассажиров в машине. Можно ездить одному!

Ответ на пост «10 лет Яндекс.Такси»

Ща будет много-много букв.

Несколько лет уже вызываю такси через приложение агрегатора, причём в разных городах. Рейтинг пассажира 5.0. Водители приезжают соответственно с рейтингом от 4.95 и выше. Часто присылают комфорт по цене эконома. Да, не всё всегда идеально, но любая проблема решается в чате с поддержкой в течение максимум 15 минут. От такой эйфории уже и позабыла, каково оно было раньше, но зимой вот случай помог вспомнить.

Уезжаю в командировке из съёмной квартиры. Уже собран чемодан, стою на пороге. И тут мой ОпСоС решает списать с меня денег за ТВ-приставку. Денег на счету 100 рублей, приставка стОит 110. Я тут же ухожу в минус, перестаёт работать интернет. Вай-фая нет. Вспоминаю, что в лифте видела рекламу местного такси. Набираю номер, называю адрес, оператор принимает заказ, уточняю, что у меня чемодан, нужен багажник. Ждите. Жду. Минут через десять звоню снова, мне говорят модель и номер машины, приедет ещё через пять минут. Почему не перезвонили сами, непонятно. Ну ок.

Выхожу во двор. Стою, жду уже не пять, а десять минут. Зима, красиво. Такси нет. Звоню оператору. То, как они разговаривают это вообще отдельная песня, но удаётся выяснить, что таксист не хочет заезжать во двор. Ну ок.

Топаю с чемоданом на улицу. Выясняется, что проехала снегоуборочная машина, и с каждой стороны дороги по целому снежному валу. Моё такси почему-то при этом стоит на другой стороне улицы. Возле этого чуда отечественного автопрома непонятного под слоем грязи цвета стоит и курит пузатый грузин. И смотрит на меня. Я смотрю на него. Он смотрит на меня. Я смотрю на него всё удивлённее, попутно показывая ему на мой чемодан и на его машину. Он продолжает стоять, но почему-то начинает ещё и очень довольно улыбаться. Я понимаю, что эта пантомима может продолжаться ещё очень долго, и мы начинаем с ним перекрикиваться, а потом и переругиваться. В конце концов мне удаётся до него донести, что с чемоданом и на каблуках я через два сугроба просто не смогу перелезть, а идти полквартала в одну сторону до перекрёстка, там переходить, а потом идти обратно полквартала по другой стороне улицы у меня ни времени, ни желания нет, мне тогда проще пройти в другую сторону до остановки 50 метров и уехать на автобусе. Меня с чемоданом недовольно перетаскивают через дорогу под задорные матюки. Ну ок.

Торжественно открывается багажник, мол, давай уже быстрей, клади! Я заглядываю внутрь, вижу какие-то ржавые железки, промасленные тряпки, вековую пыль… и понимаю, что я не хочу туда класть свой светло-серый чемодан. Не изобрели ещё такого средства, которым я потом смогла бы его отмыть. Нет, говорю, спасибо, я лучше его в салон с собой взять попробую. Помощи мне, конечно же, никакой предложено не было, упихалась самостоятельно. Ну ок.

Сели, поехали. В салоне накурено, висят шторки с весёленькой бахромой, на передней панели прибит мебельными гвоздиками кусок рыжего линолеума «под паркет» (да-да, на дворе 2021 год), водитель всю дорогу возмущается, как оборзели пассажиры, и как особенно оборзела именно я…

А я все 20 минут поездки молчала и думала только одну единственную мысль — вот почему я перестала пользоваться услугами местных такси! Минимум пять лет ими не ездила и теперь ещё минимум столько же не поеду!

Источник