अकाउंट में क्रेडिट होने पर ज़्यादा किराया वसूलता Uber

 (viewfromthewing.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-09-23 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Uber ऐप में American Express का $15 मासिक Uber क्रेडिट वाले अकाउंट्स पर राइड बुकिंग किराया सामान्य से अधिक और Lyft से महंगा दिखने के मामले साझा किए गए
  • अगर ऐप कुल किराये में से बाद में क्रेडिट घटाने के बजाय इसे क्रेडिट कटने के बाद की राशि की तरह दिखाए, तो यूज़र के लिए यह समझना मुश्किल हो जाता है कि असल बेस किराया बढ़ा है या नहीं
  • एक पाठक ने बताया कि Costco से 20% छूट वाला Uber gift card लोड करने के बाद, नियमित रूप से लगभग $20 रहने वाला उसी रूट का scheduled fare बढ़कर लगभग $30 हो गया
  • उसी रूट को Uber बैलेंस न रखने वाले किसी दूसरे व्यक्ति के फोन पर देखने पर Uber और Lyft दोनों में लगभग $20 का किराया दिखा, जिससे अकाउंट-आधारित pricing difference की संभावना सामने आई
  • यह पुष्टि नहीं हुई है कि क्रेडिट होना ही असली कारण है, लेकिन बैलेंस वाले यूज़र्स के लिए Uber का किराया सीधे मान लेने के बजाय Lyft या किसी दूसरे अकाउंट की कीमत से तुलना करना ज़रूरी हो सकता है

क्रेडिट वाले अकाउंट्स में दिखा प्राइस बदलाव

  • Uber ऐप में राइड रिक्वेस्ट करते समय अकाउंट में American Express का $15 मासिक Uber क्रेडिट मौजूद था
  • राइड का किराया पहले पूरी राशि दिखाकर फिर Uber क्रेडिट को payment method के रूप में लागू करने के बजाय, क्रेडिट घटाने के बाद की net amount की तरह दिख रहा था
  • दिखाया गया राइड किराया सामान्य से अधिक लग रहा था और उसी स्थिति में Lyft से काफी महंगा था
  • इस तरह की display method से यह शक पैदा हुआ कि कहीं क्रेडिट वाले अकाउंट्स को ज्यादा कीमत तो नहीं दी जा रही
    • यूज़र को लग सकता है कि उसकी वास्तविक cash spending कम हो रही है
    • अकाउंट से जुड़ा क्रेडिट वैसे भी Uber के भीतर ही इस्तेमाल होने वाला बैलेंस है

Uber Eats में अलग पैटर्न

  • राइड बुकिंग के बजाय Uber Eats में Uber क्रेडिट इस्तेमाल करने का फैसला किया गया
  • Uber Eats की कीमतें सामान्य दिखीं
  • क्या क्रेडिट राइड pricing को प्रभावित करता है, इसकी आगे भी जांच ज़रूरी है

पाठक Charles का मिलता-जुलता मामला

  • Charles अक्सर उसी जगह और उसी समय पर Uber राइड पहले से schedule करते थे, और आम तौर पर कीमत लगभग $20 पर स्थिर रहती थी तथा Lyft से थोड़ी सस्ती होती थी
  • Costco से face value के मुकाबले 20% discount वाला Uber gift card खरीदने के बाद अजीब बदलाव दिखा
    • पहले $50 gift card को Uber अकाउंट में लोड करने पर सब सामान्य रहा
    • बाद में airport trip से पहले अतिरिक्त $200 लोड किए गए
    • इस तरह लोड किया गया Uber Cash scheduled rides के payment में इस्तेमाल नहीं हो सकता था
  • इसके बाद उसी नियमित रूट का Uber किराया लगभग $20 से बढ़कर लगभग $30 हो गया
  • उसी रूट पर Lyft की कीमत अब भी लगभग $20 थी

दूसरे फोन पर कीमत की तुलना

  • Charles ने Uber बैलेंस न रखने वाले किसी दूसरे व्यक्ति के फोन पर उसी रूट की Uber कीमत देखी
  • उस फोन पर वही रूट सामान्य स्तर यानी लगभग $20 दिखा
  • इस तुलना में एक ही रूट के लिए बैलेंस वाले और बिना बैलेंस वाले यूज़र्स को अलग-अलग displayed price दिखे
  • हालांकि, किस वजह से यह price difference बना, यह पुष्टि नहीं हुई

अपुष्ट परिकल्पना और यूज़र पर असर

  • सटीक कारण पता नहीं है, लेकिन अकाउंट क्रेडिट होने पर कीमत अलग दिखने जैसा अनुभव कई बार सामने आया
  • यह पुष्टि नहीं हुई परिकल्पना है कि Uber कुछ यूज़र्स पर pricing experiment चला रहा हो सकता है
  • Uber क्रेडिट होने पर यूज़र राइड किराये को सीधे स्वीकार करने के बजाय Lyft से तुलना कर सकते हैं या किसी दूसरे अकाउंट/डिवाइस पर कीमत देखकर अंतर जांच सकते हैं

Uber pricing display और भरोसे का सवाल

  • Uber पर यह आलोचना होती रही है कि वह अब स्पष्ट surge pricing नहीं दिखाता, लेकिन अधिक रकम चार्ज करके भी उसे अलग से नहीं बताता
  • Dara Khosrowshahi के Expedia से Uber CEO बनने के बाद कंपनी के अधिक user-friendly होने की उम्मीद थी, लेकिन आकलन यह है कि राइड्स ग्राहकों के लिए महंगी होती जा रही हैं और ड्राइवर कम कमाते दिखते हैं
  • जब अकाउंट क्रेडिट और price display method साथ जुड़ते हैं, तो यूज़र के लिए असली बेस किराया और discount के असर में फर्क समझना मुश्किल हो सकता है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-09-23
Hacker News की राय

  • दुनिया बदलने का जुनून अच्छी बात है, लेकिन मैं ज़्यादा व्यावहारिक तरीके से सिस्टम का उल्टा फायदा उठाकर अभी कुछ डॉलर बचाने पर ध्यान देता हूँ
    पिकअप और डेस्टिनेशन डालकर ऐप बंद कर देता हूँ, फिर कोई दूसरा ride-hailing ऐप खोलकर कुछ मिनट इंतज़ार करता हूँ, तो Uber नोटिफिकेशन भेजता है कि कीमत कम हो गई है
    नाम पूरा नहीं, सिर्फ initials और फोन नंबर देता हूँ, gender भी नहीं डालता। ड्राइवर को positive rating भी शायद ही देता हूँ, और अगर कोई negative experience न हो तो review skip कर देता हूँ, ताकि यह संकेत न जाए कि मैं service को “पसंद” करता हूँ
    अगर 1 मिनट से ज़्यादा में ride assign नहीं होती, तो request cancel करके “Other” चुनता हूँ। मेरे हिसाब से यह लगभग “मैं बस taxi ले लूंगा” वाला option है, इसलिए मुझे लगता है कि मैं churn risk वाली list में चला जाता हूँ
    virtual card इस्तेमाल करता हूँ और कभी-कभी balance खाली रखता हूँ ताकि ride के बाद payment fail हो जाए, फिर अगली ride request पर limit adjust करके पिछला किराया चुका देता हूँ; मेरे हिसाब से इससे मैं “गरीब और परेशान passenger” वाली list में चला जाता हूँ। काफी अच्छी तरह बचाव कर रहा हूँ

    • ऐसा रवैया कभी-कभी दुनिया को और खराब बना देता है। अगर हर कोई ऐसा करे तो सिस्टम खुद ढह सकता है
      ड्राइवरों की रोज़ी-रोटी rating पर निर्भर होती है, और अगर आप जानबूझकर अच्छी rating नहीं देते, तो पहले से मुश्किल से गुज़ारा कर रहे ड्राइवर को नुकसान होता है। अपने फायदे के लिए सिस्टम manipulate करने की कोशिश में असल दुनिया के किसी व्यक्ति को नुकसान पहुँचाने का यह अच्छा उदाहरण है
    • मुझे नहीं पता कि इससे सच में पैसे बचते हैं या नहीं। उल्टा algorithm आपको खराब drivers के साथ match कराने लग सकता है
      अगर Uber अभी की तरह customer retention phase में है, तो repeat usage बचाने के लिए अच्छे customers को अच्छे drivers से और खराब customers को खराब drivers से जोड़ना स्वाभाविक दिशा होगी
    • पैसे बचते हैं या नहीं, पता नहीं, लेकिन अगर बचते हैं तो यह काफी मेहनत करके बचत करने जैसा है
    • मुझे तो लगता है कि ऐसे तरीके पर उल्टा कड़ा penalty मिलना चाहिए। मैं जिसे optimize करना चाहूँगा, वह यह है कि जब Uber supply कम हो और requests ज़्यादा हों, तो मुझे queue के आगे priority assignment मिले
      इसलिए आम तौर पर सिर्फ Uber इस्तेमाल करता हूँ और high rating बनाए रखने की कोशिश करता हूँ। इसका सच में असर होता है या नहीं, पता नहीं
      पहले जब Uber में Platinum/Diamond जैसे tiers थे, तो airlines की तरह ज़्यादा इस्तेमाल करने पर benefits दिखते थे; लेकिन अब वह चीज़ गायब हो गई है, इसलिए सिर्फ Uber पर टिके रहने के बजाय कई apps मिलाकर lowest fare चुनने की तरफ झुक रहा हूँ
    • अमेरिका के बाहर अगर driver rating 4.8 से कम है, तो काफी संभावना है कि आप किसी गुस्सैल व्यक्ति द्वारा चलाई जा रही roller coaster ride में बैठेंगे
      ऐसे driver assign होते ही मैंने कई बार cancel किया, तो अब लगभग perfect rating वाले drivers ही आते हैं। समय भी ज़्यादा नहीं लगता
      बात यहाँ तक पहुँच गई, यह दुखद है, लेकिन आखिरकार algorithm को अपने पक्ष में चलवाना पड़ता है

  • शायद यह सच होने की संभावना कम है। यह उस urban legend जैसा है कि डिवाइस की बैटरी कम होने पर Uber ज्यादा चार्ज करता है [0]
    ऐसे दावों को असल में गलत साबित करना मुश्किल होता है, और Uber के पास अपना pricing algorithm सार्वजनिक करने की कोई वजह भी नहीं है, इसलिए ये खूब clicks लाते हैं। ध्यान से देखने पर अक्सर ये किस्से ऐसे समझाए जाते हैं कि लोगों ने अलग-अलग fare tiers चुने थे, या कई फोन ने एक ही route search किया जिससे demand बढ़ने का signal बना और बाद की searches में कीमत बढ़ गई
    ठीक से experiment करना हो तो अलग-अलग conditions वाले दर्जनों फोन से random order में searches करनी होंगी, और variables तथा prices के correlation को देखना होगा। लेकिन किसी वजह से ऐसे experiments लगभग कभी नहीं किए जाते
    अभी मैंने अपने account में Uber credits होने की स्थिति में airport जाने के लिए Lyft से compare किया, और Uber थोड़ा सस्ता निकला
    0. https://www.wkyc.com/article/news/verify/verify-does-uber-ch...

    • वह article यह साबित नहीं करता कि battery वाली कहानी urban legend थी। Uber ने तो सरकारी अधिकारियों को fake data दिखाने तक का system बनाया था
      https://www.bbc.co.uk/news/resources/idt-f2971465-73d2-4932-...
      https://www.nytimes.com/2017/03/03/technology/uber-greyball-...
      Apple कर्मचारियों को धोखा देने वाला system बनाकर वह App Store से लगभग निकाले जाने की नौबत तक पहुंच गया था
      https://financialpost.com/technology/personal-tech/uber-was-...
      journalists को धमकाने की कोशिशों के दूसरे तरीकों को देखते हुए, सिर्फ journalist के अपने phone या journalist के अक्सर जाने वाली जगहों के आसपास की गई verification से यह तय करना काफी नहीं है कि बात सच है या नहीं। खासकर अगर मामला पहले ही viral हो चुका हो, तो वे switch off करके attention खत्म होने तक झूठ बोल सकते थे
    • इसका unfalsifiable होना ही अपने आप में समस्या है। Uber pricing algorithm से हर तरह की चाल चल सकता है, और उसके पास ऐसा न करने की कोई वजह भी नहीं है
      Pricing algorithms private नहीं होने चाहिए। Free market transparent pricing पर निर्भर करता है
    • हमेशा की तरह असली कहानी ऐसे बेकार anecdotes के नीचे दबी रहती है। कमरे में कई हाथी हैं
      पहला, location-based pricing है। कुछ geocodes की price elasticity होती है। उदाहरण के लिए hospital जाने वाला व्यक्ति कीमत को लेकर कम संवेदनशील होता है। time-based price elasticity भी इस्तेमाल होती है; आधी रात को concert venue से निकलने वाले व्यक्ति के पास शायद बहुत कम विकल्प हों
      दूसरा, driver bonuses और passenger coupons marginal trips को optimize करते हैं। कीमत की सीमा पर मौजूद passengers और drivers आम तौर पर वे लोग होते हैं जो आसानी से switch कर लेते हैं। अगर आप किसी particular app के loyal हैं, तो संभव है कि आपको ऐसे coupons या bonuses शायद ही दिखें
    • 2019 के बाद से Lyft और Uber जैसी कंपनियों के New York City के पूरे trip data Taxi & Limousine Commission से download किए जा सकते हैं ऐसा लगता है [1][2]
      लगता है इस data में fare, date और time, pickup/dropoff TLC taxi zones जैसी जानकारी शामिल है [3]
      सोच रहा हूं कि इस level की granularity से क्या यह तय किया जा सकता है कि किसी खास समय किसी taxi zone में Uber fare, Lyft या दूसरे competitors की तुलना में काफी अलग या volatile है या नहीं
      [1] https://www.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/trip_record_use...
      [2] https://www.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page
      [3] https://www.nyc.gov/assets/tlc/downloads/pdf/data_dictionary...
    • battery की बात नहीं, लेकिन यह पक्का है कि Uber हर passenger के लिए अलग price लगाता है। मैंने order, passenger rating, discounts आदि को control करके experiment किया और 50% तक का अंतर भी देखा
      Uber support भी कई सवालों से बचता रहा, फिर आखिरकार मान लिया
      “संपर्क करने के लिए धन्यवाद। यह सही है कि trip prices और promotions user-specific होते हैं। आगे अगर आपको कोई trip बहुत महंगी लगे, तो inquiry खोलकर उस trip को attach करें, हम खुशी से review करेंगे। दुर्भाग्य से discount apply होने से पहले trip rate को व्यक्तिगत रूप से बदलने का कोई तरीका नहीं है। आपका दिन शुभ हो।”

  • मैं बहुत ज्यादा इस्तेमाल नहीं करता, लेकिन जब Google Maps को anonymous तरीके से शुरू करके Uber, Lyft वगैरह की prices compare कराने वाला rideshare button दबाता हूं, तो देखा है कि app से सीधे शुरू करने की तुलना में click करने के बाद prices लगातार कम आती हैं
    पता नहीं यह coincidence है या नहीं, लेकिन अगर समय हो तो try करने लायक है

    • इसे करीब 15 बार repeat करके हर बार numbers record कर लें, तो उदाहरण के लिए spreadsheet में डालने भर से भी 95% confidence level पर hypothesis prove करने के लिए statistical test काफी आसानी से चला सकते हैं
      अपनी observation को दूसरों के सामने justify करने की जरूरत नहीं है, लेकिन अगर conclusion साफ निकले तो यह अच्छा blog post material हो सकता है
      साथ ही, ChatGPT statistical test वाले हिस्से में मदद कर सकता है
    • दिलचस्प है, क्या Maps में login नहीं किया हुआ है?
      मेरे Maps का rideshare tab सिर्फ time/distance/traffic estimate दिखाता है, price नहीं दिखाता। login होने पर भी और incognito mode में भी यही होता है। price देखने के लिए “Open App ->” दबाना पड़ता है
      desktop version में rideshare tab नहीं है, इसलिए मैंने सिर्फ Android पर try किया

  • हमेशा सोचता/सोचती हूँ कि ऐसी “features” को code करने वाले developers अपने बारे में क्या सोचते हैं, और दूसरे उन्हें कैसे देखते होंगे
    बेशक, पता है कि उन्हें ऐसे सवाल न पूछने के लिए ही पैसा मिलता है, लेकिन मन के किसी कोने में थोड़ा भी पछतावा या अपराधबोध होता है क्या, या बस “मेरी समस्या नहीं” कहकर salary लेने चले जाते हैं
    थोड़ी अलग बात है, लेकिन इसी वजह से मुझे लगता है कि software development में भी ज़्यादा regulation की ज़रूरत है। असल engineering fields में compliance सुनिश्चित करने के लिए बहुत ज़्यादा supervision और सरकारी agencies की निगरानी होती है। Software ऐसे दौर में आया जब safety pressure कमज़ोर हो चुका था, और नतीजा bottom की ओर unlimited race बन गया

    • बहुत से लोग सच में मानते हैं कि dynamic pricing “सबसे अच्छी service” देती है, और ऐसा मानने के लिए उन्हें पैसे मिलना ज़रूरी नहीं
      इसका विरोध करना मुश्किल इसलिए है क्योंकि “surge pricing नई cars के सड़क पर आने की speed से कहीं तेज़ी से चालू हो सकती है” वाला दावा detail में nuanced है। “service सुधारे बिना बस ज़्यादा पैसा लेना” कहना इस विचार से भी टकराता है कि अगर लोग चाहें तो service की मनमानी कीमत लगाने की छूट होनी चाहिए। “लोगों को transport के लिए आपस में bidding war नहीं करनी चाहिए” भी एक अलग जटिल मुद्दा है
      इस क्षेत्र में लोग किस चीज़ पर focus करते हैं, उसके हिसाब से उनकी assumptions बहुत अलग हो जाती हैं। Uber simple argument के conclusion वाली तरफ़ आराम से बैठा है, और उसकी tactics का विरोध लंबे, subtle और context-heavy arguments के conclusion वाली तरफ़ है। आखिर किसी point पर यह मानना पड़ेगा कि service providers के पास unlimited pricing power होना पूरी society के लिए अच्छा नहीं है, और यह अपने आप में बड़ी मांग है
    • ऐसे काम को सबसे नीचे बैठे आम software engineer पर लागू करने के लिए regulation कैसे लिखना चाहिए, समझ नहीं आता
      शायद एक मजबूत FTC इसे unfair और deceptive practices के तौर पर regulate करे, और software engineers को ठीक-ठाक whistleblower reward दे, तो बेहतर हो सकता है
    • किसी ambiguous और शायद सच भी न होने वाली चीज़ की बजाय, VW emissions cheating जैसी साफ़ तौर पर illegal और वाकई साबित हुई चीज़ का क्या?
      घिनौनी या शायद immoral चीज़ और सचमुच illegal चीज़ में फर्क है क्या? शायद यह जानते हुए गलत करना जितना खराब है, उससे भी ज़्यादा corrosive तरीका खुद को घुमा-फिराकर justify करना हो सकता है
    • मुझे यह उदासीनता से ज़्यादा “अच्छा, इससे bonus मिलेगा!” जैसा लगता है
    • ज़रूरी नहीं कि किसी ने यह सीधे code किया हो। अगर आप purchase prediction engine बनाने की कल्पना करें, तो credit balance गलती से feature के रूप में शामिल हो सकता है
      Machine learning में जैसे इस बात का बहुत ध्यान रखना पड़ता है कि training data में answer या answer का करीबी proxy गलती से न डाल दें। क्योंकि model बस उस proxy को चुनना सीख सकता है
      फिर भी, Uber जैसी service की pricing को government regulate करे, यह सही है या नहीं, मुझे पक्का नहीं। पहली सोच यह है कि इससे फायदे से ज़्यादा नुकसान होगा। Airline ticket prices भी आम तौर पर regulate नहीं होते, तो Uber उससे अलग कैसे है, यह मुझे साफ़ नहीं

  • लोग मान रहे हैं कि किसी villain जैसे PM या engineer ने तय किया कि account में credits हों तो ज़्यादा charge करेंगे, लेकिन सचाई इससे कहीं ज़्यादा mundane हो सकती है
    Pricing के लिए machine learning model इस्तेमाल किया गया हो, और उस model को user के बारे में ज्ञात सारी जानकारी input के तौर पर दी गई हो। उनमें से एक पूरी information bundle में शामिल user credit balance था, और model ने historical data का बहुत analysis करने के बाद यह पता लगा लिया हो कि credits हों तो ज़्यादा charge किया जा सकता है
    जिम्मेदार engineers ने model को black box की तरह treat किया होगा, A/B test चलाकर revenue में 1.3% increase देखा होगा, और फिर deploy कर दिया होगा
    अगर अभी ऐसा नहीं हो रहा है, तो मुझे लगता है कि हमारी industry का भविष्य ऐसा ही होगा

    • हो सकता है सही हो, लेकिन इससे यह कम villainous हो जाता है या नहीं, पता नहीं। “चलो ऐसा machine learning model बनाते हैं जो उन suckers को ढूँढे जिनसे ज़्यादा लिया जा सके” वाला फैसला, “credits वाले लोग ज़्यादा देंगे” से मूल रूप से अलग नहीं है
      दोनों ही cases में फैसला यह है कि किससे और ज़्यादा निकाला जा सकता है, उसे ढूँढना है। एक intuition है और दूसरा statistics, motivation वही है
      अगर लोगों को यह evil लगता है, तो अहम बात motivation और outcome है, goal हासिल करने का तरीका नहीं
      Machine learning को black box की तरह इस्तेमाल करने पर यह problematic तरीकों से काम कर सकता है। उदाहरण के लिए model ने पता लगा लिया हो कि Black passengers से ज़्यादा charge किया जा सकता है, और किसी ने देखे बिना उसे deploy कर दिया हो
      Legality भी सवाल है। अगर कोई दुकान gift card इस्तेमाल करने की वजह से ज़्यादा charge करे, तो सब इसे unfair value extraction मानेंगे। यहाँ Uber credits रखने वालों से ज़्यादा रकम लेकर असल में gift card value चुरा रहा है
      “हमारी machine learning ने बस पैसा चुराने का फैसला किया” कोई बहुत अच्छा बहाना नहीं है। वह model इसी लिए बनाया गया था कि एक ही product के लिए किससे ज़्यादा पैसा लिया जा सकता है, यह खोजे
    • User credit data को model में डालना ही इस बात का संकेत है कि वे जानते थे कि वह value pricing factor के रूप में इस्तेमाल हो सकती है
      इसमें machine learning model आ जाने से क्या बदलता है, समझ नहीं आता
    • किसी point के बाद, profit maximize करने के नाम पर परवाह न करने वाला रवैया ही criticism के लिए काफी है
      अगर उन्होंने कोई ऐसा frictionless काम किया होता जो साफ़ तौर पर efficiency बढ़ाता, तो लोगों को परवाह नहीं होती
      लेकिन अगर customers के लिए भयानक होने के बावजूद model जो कहता है उसे बेरुखी से follow करके कुछ customers से ज़्यादा charge किया जाए और कभी-कभी थोड़ा profit बढ़ा लिया जाए, तो लोग नाराज़ होंगे ही
    • यह credits वाले accounts से ज़्यादा charge करने का decision लेने से बहुत अलग नहीं है। “credits होना” machine learning model को दे दिया, और model से decision की ethics washing करवा दी
    • यह वही बात है। Machine learning model ने ऐसा optimize क्यों किया, इस पर आँख मूँद लेने की possibility आपको responsibility से मुक्त नहीं करती

  • Uber मुझे पसंद नहीं है, लेकिन यह confirmation bias जैसा दिखता है। लगता है लेखक ने पहले conclusion बना लिया, और जो भी उसे confirm करता दिखा—भले ही पूरी तरह irrelevant या accidental हो—उसे evidence मान लिया
    इसे “dynamic pricing” कहने की वजह है। Stock market prices की तरह यह सैकड़ों factors के आधार पर तेज़ी से बदलता है
    Credits न हों तब भी आपको अलग price दिख सकता है। दोस्त के phone से compare करें, कभी दोस्त का fare ज़्यादा होगा और कभी कम

    • Dynamic pricing उस समय service की कुल demand पर आधारित होनी चाहिए। इस case में यह कुल demand नहीं, बल्कि user-specific price discrimination के करीब है
    • Stock market prices की तरह सैकड़ों factors से तेज़ी से बदलने वाली analogy सही नहीं है
      कई brokers customer attributes के आधार पर अलग-अलग prices quote नहीं करते। फिर जब आप कहते हैं कि मेरे और दोस्त के fares अलग हो सकते हैं, तो यह comparison कैसे टिकता है, समझ नहीं आता

  • Uber ने मुझसे मेरे दोस्तों की तुलना में लगातार 20~50% ज़्यादा किराया लिया। वही समय, वही pickup location, वही destination, कोई discount नहीं, किसने पहले search किया या passenger rating—इनसे कोई फर्क नहीं पड़ा। बस screenshots शेयर करने पर मेरी पहचान उजागर हो सकती है
    कई हफ्तों तक Uber support से gaslighting झेलने के बाद, आखिरकार उन्होंने माना कि वे हर passenger से अलग price लेते हैं और मेरे price multiplier को reset नहीं कर सकते[1]। मुझे शक है कि कुछ साल पहले business travel के लिए company card वाला Work profile जोड़ना इसकी वजह बना
    इसलिए मैंने account delete किया, data मिटने के लिए 30 दिन इंतज़ार किया[2], फिर नए email address और middle name हटाकर नया account बनाया। अब price normal है
    इसके ऊपर drivers द्वारा लगातार rides cancel करना भी जुड़ गया, इसलिए अब मैं Uber से जितना हो सके बचता हूं
    [1] Uber support quote: “यह सही है कि ride prices और promotions हर user के लिए unique होते हैं। [...] दुर्भाग्य से discount लागू होने से पहले ride rate को व्यक्तिगत रूप से बदलने का कोई तरीका नहीं है।”
    [2] account deletion request करने के बाद मुझे issue explain करने के लिए email मिला, और पूछा गया कि क्या वे मदद कर सकते हैं; मैंने “नहीं” जवाब दिया तो account अपने-आप फिर से activate हो गया और 30-day timer reset हो गया

    • मैंने अपनी पत्नी और अपने बीच भी ठीक यही behavior देखा है। Uber से plague की तरह बचता हूं, लेकिन अफसोस कि उन्होंने alternatives को खराब कर दिया है
      services में anonymous तरीके से इस्तेमाल करने का अधिकार होना चाहिए। असल service देने के लिए यह जानना जरूरी नहीं कि मैं कौन हूं, लेकिन कंपनियां extra पैसा कमाने के लिए यह जानना चाहती हैं
      हमेशा “anonymous रहना” option होना चाहिए, और seller को relevant information तुरंत delete करनी चाहिए तथा किसी भी identifiable information को service में इस्तेमाल नहीं कर पाना चाहिए। उल्लंघन पर victim को सीधे दिए जाने वाले बड़े fines और attorney fees होने चाहिए, और arbitration clause के जरिए बच निकलने की छूट नहीं होनी चाहिए
    • #deleteuber का बड़ा wave आया था, और Uber customers व employees के लिए कितनी भयानक company थी, इसकी कई कहानियां सामने आई थीं—यह काफी shocking था
      लेकिन कुछ ही सालों में लोग या तो पूरी तरह भूल गए, या मानने लगे कि CEO बदल गया है तो अब सब ठीक है

  • यह कहानी कितनी valid है, मुझे ठीक से नहीं पता, लेकिन एक बात निश्चित है: ज़्यादा transparency चाहिए
    https://youtu.be/OEXJmNj6SPk
    यह report दिखाती है कि एक ही area में मौजूद कई drivers, सचमुच phones को साथ-साथ रखकर, उसी ride के लिए थोड़े-थोड़े अलग quotes पा रहे हैं
    ऐसे differences को किससे explain किया जा सकता है?
    taxi industry भी बहुत अच्छी नहीं थी, लेकिन कम-से-कम prices transparent थे। meter चलते समय fare देते थे। Uber/Lyft पूरी तरह black box हैं
    हो सकता है algorithm यह सीख रहा हो कि कौन-सा driver दी गई amount बस accept कर लेता है, और फिर उससे कुछ dollars काट रहा हो

    • “taxi prices transparent थे” वाले claim को ही लें तो, कुछ देशों में ऐसा हो सकता है, लेकिन दूसरी जगहों पर taxi drivers meter हो या न हो, customers को ठगने के creative तरीके अब भी इस्तेमाल करते हैं
      जहां तक मुझे याद है, Uber आदि ने अपनी service promote करते समय जो मुख्य वजह बताई थी, वह भी यही clear upfront pricing थी

  • modern technology का मकसद अब यह हो गया है कि consumers के पास दिन भर होने वाली हर transaction को एक-एक करके review करने का समय नहीं होता, और इसका फायदा उठाकर व्यक्ति की रोज़मर्रा की हर transaction से programmatically maximum profit निकालना

  • हैरानी की बात नहीं। Uber की reputation कोई सबसे ethical company की तो है नहीं

    • growth phase में उसने शायद सबसे ज्यादा shady चीजें कीं, और साथ ही हर quarter अरबों dollars के record losses भी किए
      वहीं China की DiDi इतनी अच्छी स्थिति में थी कि उसने Uber China को acquire कर लिया, और Travis Kalanick के मुताबिक Uber China सालाना 1 billion dollars से ज्यादा गंवा रही थी