Jakarta, Selular.ID – Sejak 2015, Grab telah memanfaatkan pengolahan Big Data dalam meningkatkan layanan di platformmya.

Dengan menggunakan machine learning atau AI (artificial intelligence), pengguna kini bisa merasakan pengalaman memesan layanan Grab dengan lebih cepat.

Bukan hanya pengguna, benefit AI juga dirasakan mitra pengemudi. Grab mengklaim driver kini bisa bekerja lebih efisien dan produktivitas meningkat.

“Kami tidak punya data pasti karena banyak sekali kasusnya. Kalau mau di-rata-rata, sejak ada AI, pendapatan mitra naik dari 10 sampai 30 persen, termasuk di Indonesia,” kata Kong-wei Lye, Head of Data Science, Grab, pada diskusi media di Jakarta, Kamis (2/8/2018).

BACA JUGA:
Ini Pencapaian Grab Selama 2018

Berkat pemanfaatan Big Data dan AI, driver kini bisa mendapat order lebih banyak dan disesuaikan dengan kebiasaan.

“Misalnya dia tercatat lebih suka mengambil order dengan tujuan A, maka kita beri orderan ke arah sana,” imbuh Kong-wei Lye.

Dengan begitu, persentase cancel order juga menurun, dan penumpang semakin diuntungkan karena lebih cepat mendapat armada.

BACA JUGA:
Hingga Akhir 2018, Grab Mampu Tekan Praktek Order Fiktif Hingga 80%

“Dulu kami pernah beri fitur ke driver yang memberitahukan spot A misalnya sedang banyak order, tapi percuma, karena mereka enggan berkendara ke wilayah yang tidak mereka mau,” ungkap Kong-wei Lye.

Belajar dari pengalaman, akhirnya tahun lalu Grab meluncurkan fitur bernama Booking Marathon, dan awal tahun ini ada My Destination. Keduanya adalah fitur khusus untuk para driver, dan diklaim sukses membantu produktivitas mereka.

Kong-wei Lye menjelaskan Booking Marathon adalah fitur di mana pengemudi bisa langsung mendapat orderan selanjutnya berturut-turut tanpa henti.

BACA JUGA:
Tahun Baru, Grab Banjir Order

Sementara My Destination bisa diset mitra pengemudi saat mereka hendak menuju suatu tempat (biasanya rumah) agar orderan yang masuk pada jam yang ditentukan driver sendiri, semua tertuju ke arah yang diinginkan.

Dua fitur itu dibangun Grab menggunakan machine learning dari pengolahan Big Data perusahaan yang saat ini mencapai 3 Petabyte (atau 3 juta terabyte) dari dua miliar perjalanan sudah dilakukan para mitra driver di 225 kota di 8 negara.