開發者小聚:LINE TAXI 技術長黃佩恩回顧「從 0 到 1」歷程

從 TaxiGo 走到 LINE TAXI,技術長 Hayden 黃佩恩在 LINE 開發者小聚直播裡分享了創業至今的開發歷程。
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▲LINE TAXI 技術長黃沛恩。INSIDE/Mia
▲LINE TAXI 技術長黃沛恩。INSIDE/Mia
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從 TaxiGo 走到 LINE TAXI,技術長 Hayden 黃佩恩在 LINE 開發者小聚直播裡分享了創業至今的開發歷程。

一開始,TaxiGo 時期就相對罕見地選擇使用聊天機器人叫車為主,對消費者端沒有 app 的形式,只有為司機端為持續更新地點定位提供 app 。Hayden 比較了 chatbot 和 app 應用上的優缺點,舉出 chatbot 導入用戶快速低成本、回應直覺等優勢,但另一方面,缺點就是介面相對受限、不易追蹤用戶來源,且對使用者來說需要重新建立使用習慣。

Hayden 也分享了 LINE TAXI 是如何一步步克服這些問題。

活用 API 與 WebView,UI 更多變

LINE TAXI 在早期就是 LINE Protostar 新星計畫的一員,有時可以搶先運用尚未對外開放的 API,在開發過程中也可玩出更多應用,而經過調整後,這些 API 現在也大都已經開放大眾使用。

追蹤使用者來源

因為透過行銷、廣告點擊進到 LINE TAXI 服務的使用者,會先進到 LINE app 內,再加入 LINE TAXI 官方帳號,所以產生了斷層,無法得知使用者的來源,就少了一塊重要資訊。因此 Hayden 分享團隊在「立即註冊」對話按鈕的空白處,埋了一個透明的 Pixel,透過 API 傳到伺服器,用類似 email 偵測信件開啟率的方法,因為讀取圖片是透過一組專屬網址,點擊連結就可以比對使用者。

另外推薦優惠的部分,原本因為無法追蹤來源,必須要手動輸入推薦碼,後來透過上述方法,讓新註冊的使用者點擊推薦者專屬連結,就可以自動比對。

改進了使用者體驗:派車邏輯、Number Masking、評分與叫車質化條件

再來就是隨著營運擴大(最新司機數已經來到 6300 位,先前有公開的使用者數則是 70 萬)改進的系統規劃,例如派車邏輯一開始是直接找距乘客最近的司機,但可能產生派單過於集中一輛車的狀況,後來就改成在一定距離內的車都平均分配一段時間內的單,也優化司機位置更新的頻率。派遣邏輯加上雲端資料庫架構改進分流,瞬間流量負擔減少了約 1/8,而且流量大的時候還可以 autoscale。

現在 LINE TAXI 也會用一些外部服務來輔助,比如 Datadog 監控與分析雲端資料,以及Vault 來管理金鑰。

另外 LINE TAXI 也已新增 Number Masking 功能,取代直接讓司機打電話給乘客 ,現在乘客或司機要用電話聯繫時,會先透過 LINE TAXI 的電話中心轉接,所以雙方都無法直接獲得電話號碼,可以保護使用者的隱私。而播打電話聯繫的功能 2 小時內都有效,若是物品遺失就能方便聯繫。

根據 Hayden,目前 LINE TAXI 會分析叫車的供需,找出熱門時段與地點來優化服務,不過沒有針對行車路線來分析。

未來:改進派車邏輯、multi-cloud 防意外

Hayden 分享,LINE TAXI 加入 LINE 以後已經過不少調整,本身沒有發生大當機,不過像金流端還是有發生過當機無法完成收款的狀況,所以未來目標之一就是在每個環節都做好備援方案,比如做好其他金流方案、後端部署 multi-cloud。

派車邏輯也還有改進空間,因為路線方向和定位誤差,Hayden 說目前有載客在對向的情形,會耗費比較多時間才載到客人。另外因為 LINE TAXI 是派計程車,算是路邊攔車邏輯,載到客人前司機可以棄單不接,所以必須派多輛車,派車邏輯也會跟司機回饋改善。還有在雙北以外地區車輛較少,比較依賴預約單,這方面也會照熱門時段加強在地化調整。

當然除了技術面,營運上 LINE TAXI 也有更多的計畫,包括日日搭訂閱方案,還有接受司機與乘客回饋後的調整,就請使用者們期待囉。

核稿編輯:Chris 

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