Wie man Probleme mit steigenden Stornierungen bei Uber löst

Lösung für häufige Interviewfragen: Debugging oder Root-Cause-Analyse

• Die Frage nach einem Anstieg der Stornierungen bei Uber ist ein häufiges Beispiel für Debugging- oder Root-Cause-Analyse-Fragen.

• Es ist wichtig, die Metrik, die sich erhöht hat, klar zu definieren, um spezifische Hypothesen aufstellen zu können. Ist es die Stornierungen von Fahrgästen oder Fahrern? Handelt es sich um die Stornierungsrate oder die Gesamtanzahl der Stornierungen?

• Die Zeitperiode des Anstiegs ist ebenfalls entscheidend, um unwahrscheinliche Hypothesen ausschließen zu können. Hat der Anstieg über einen längeren Zeitraum stattgefunden oder ist er plötzlich innerhalb der letzten Wochen aufgetreten?

• Die Veränderung des Prozentsatzes im Vergleich zum Benchmarkwert hilft dabei, die Tragweite des Anstiegs zu verstehen und Hypothesen einzugrenzen.

• Es ist ratsam, während des Interviews die eigene Denkweise bei der Klärung von Fragen zu teilen, um dem Interviewer zu zeigen, dass man logisch denken kann.

Lösung für häufige Interviewfragen: Debugging oder Root-Cause-Analyse

Analyse des Produkt- und Nutzerflusses

• Es ist wichtig zu erkennen, dass es bei der Beantwortung dieser Fragen nicht nur eine richtige Antwort gibt. Vielmehr geht es darum, wie Kandidaten Probleme diagnostizieren können.

• Die Identifizierung der Hebel, die uns helfen werden, Hypothesen zu verstehen und zu entwickeln, ist ein wesentlicher Teil des Rahmens. Nach mobile Nutzergruppen wie Fahrer und Fahrgäste zu unterscheiden, ist eine wichtige Analyse, da dies Angebot und Nachfrage betrifft.

• Der Nutzerfluss des Produkts wird ebenfalls detailliert betrachtet. Vom Öffnen der App bis hin zur Auswahl eines Fahrservices und der Fahrervermittlung gibt es verschiedene Phasen, in denen es zu Stornierungen kommen kann.

• Des Weiteren wird die Möglichkeit der Segmentierung in Betracht gezogen, um festzustellen, ob Stornierungen aus bestimmten Regionen oder an bestimmten Tagen stärker auftreten. Dies könnte auf externe Faktoren wie Wetter oder Veranstaltungen zurückzuführen sein.

• Eine detaillierte Analyse der Regionen, Tage und anderer relevanter Faktoren wird durchgeführt, um potenzielle Ursachen für die erhöhten Stornierungen zu identifizieren.

Analyse des Produkt- und Nutzerflusses

Analyse der steigenden Stornierungsquoten bei Fahrdiensten

• Die Stornierungsquoten bei Fahrdiensten sind in den letzten zwei Wochen drastisch angestiegen, von fünf Prozent auf zehn Prozent verdoppelt.

• Es gibt keine regionale oder tagesbezogene Segmentierung, sodass es sich um ein problemübergreifendes Phänomen zu handeln scheint.

• Die Autorin stellt Hypothesen auf, um die Gründe für die gestiegenen Stornierungsquoten zu ergründen, wie beispielsweise die Möglichkeit, dass Änderungen in der Benutzeroberfläche oder im Algorithmus zu fehlerhaften Adressangaben führen könnten.

• Um diese Hypothesen zu validieren oder zu widerlegen, schlägt die Autorin vor, die Benutzerflussdaten zu verwenden, Kunden zu befragen oder direkte Rückmeldungen von Kunden einzuholen, die ihre Fahrten storniert haben.

• Es ist wichtig, dass die Hypothesen spezifisch auf das diskutierte Produkt oder die Fragestellung zugeschnitten sind, und nicht zu generisch formuliert werden, um genaue Erklärungen für den Anstieg der Stornierungen zu finden.

Analyse der steigenden Stornierungsquoten bei Fahrdiensten

Analyse der Hypothesen zu Fahrdiensten

• Eine der Hypothesen bezieht sich auf Wettbewerbsanalysen. Ist es möglich, dass die Preise der Konkurrenten in den letzten zwei Wochen gesunken sind, um den Kunden günstigere Angebote zu bieten? Dies könnte durch einen direkten Vergleich der Preise von Lyft und Uber an bestimmten Standorten validiert werden.

• Eine weitere Hypothese betrifft die Stornierungen während der Phase, in der ein Fahrer gefunden wird. Es ist wichtig, herauszufinden, ob die Stornierungen hauptsächlich in diesem Stadium oder erst nach der Fahrerzuweisung erfolgen. Die Analyse der durchschnittlichen Bearbeitungs- und Vermittlungszeit für Fahrten sowie die Anzahl der aktiven Fahrer und Aufträge in den letzten zwei Wochen könnte Aufschluss darüber geben, ob es eine Veränderung im Angebot und der Nachfrage gibt.

• Schließlich könnte eine Hypothese darauf hindeuten, dass lange Wartezeiten dazu führen, dass Kunden Fahrten stornieren. Es ist wichtig, zu untersuchen, ob die Wartezeit auf einen Fahrer in den letzten zwei Wochen zugenommen hat und ob dies zu erhöhten Stornierungen geführt hat. Eine mögliche Ursache könnte ein Mangel an Fahrern sein, was zu längeren Wartezeiten führt.

Analyse der Hypothesen zu Fahrdiensten

Analyse und Lösungen für Probleme bei der Fahrdienstvermittlung

• Es wurde festgestellt, dass die Stornierungsrate seit den letzten zwei Wochen von 5 Prozent auf 10 Prozent gestiegen ist. Dies führt zu zwei Hauptannahmen: Erstens könnte dies an der Preisgestaltung liegen, und zweitens an der längeren Wartezeit der Fahrgäste.

• Die Preisproblematik könnte durch eine Anpassung an die Preise von Lyft, einem Wettbewerber, gelöst werden. Alternativ könnte die Marketingstrategie darauf abzielen, bestimmte Merkmale hervorzuheben, wie eine schnellere Fahrervermittlung oder besondere Sicherheitsmerkmale.

• Die langen Wartezeiten könnten auf einen Mangel an Fahrern oder zu viel Angebot zurückzuführen sein. Dies könnte durch erhöhte Anreize für Fahrer oder die Anpassung des Fahrervermittlungsalgorithmus gelöst werden, um die Effizienz zu steigern und flexibler zu sein.

Analyse und Lösungen für Probleme bei der Fahrdienstvermittlung

Conclusion:

Die Analyse von Ursachen und die Entwicklung von Lösungen für steigende Stornierungsquoten bei Fahrdiensten erfordern ein gründliches Verständnis des Produktnutzerflusses. Durch das Aufstellen spezifischer Hypothesen und deren Validierung können Probleme effektiv angegangen und Stornierungen reduziert werden.