---

هل تساءلت يومًا كيف تقوم تطبيقات التكسي الذكية مثل Uber أو Careem بتحديد سعر رحلتك بدقة مذهلة وكأنها آلة حاسبة تعرف كل تفاصيل الشارع؟
في عالم تطوير التطبيقات، لا يقلّ نظام التسعير أهمية عن الكود البرمجي ذاته؛ فهو العمود الفقري الذي يحمل تطبيق النقل من مجرد فكرة على الورق إلى منصة حقيقية قادرة على المنافسة والبقاء في بيئة مليئة بالتحديات.

في هذا المقال، سنغوص في أعماق آليات تسعير تطبيقات التكسي، ونستكشف كيف تبنى هذه الأنظمة كما تُبرمج محركات الألعاب الرقمية: دقيقة، ديناميكية، ومبنية على ذكاء صناعي يقرأ حركة الشوارع كما يقرأ الكود ملفات المشروع.

مفهوم تسعير تطبيقات التكسي وأهميته

تخيل أن تطبيق التكسي هو سفينة ضخمة، ونظام التسعير هو البوصلة التي تحدد اتجاهها في بحر المنافسة.
في برمجة التطبيقات، يعتبر التسعير عملية مركزية تربط بين واجهة المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX)، وبين الجانب التجاري الذي يضمن بقاء التطبيق على قيد الحياة.
كلما كان التسعير ذكيًا ومتناسبًا مع احتياجات السوق، كلما زادت معدلات التحويل (Conversion Rates) وارتفع معدل الاحتفاظ بالعملاء (Retention Rate).

النموذج الأساسي للتسعير (Base Fare Structure)

في أبسط صوره، يشبه التسعير الأساسي إعداد قاعدة بيانات بسيطة: كل حقل (Field) يحمل معلومة محددة:

• تعرفة البداية (Base Fare): تكلفة ثابتة بمجرد بدء الرحلة.

• تعرفة الكيلومتر (Per Km Rate): سعر لكل كيلومتر مقطوع.

• تعرفة الدقيقة (Per Minute Rate): سعر محسوب بناءً على الزمن.

• رسوم إضافية: مثل رسوم الحجز أو خدمة استخدام التطبيق.

مثال حسابي:
0.5 دينار (تعرفة بداية) + (0.25 دينار/كم × المسافة) + (0.03 دينار/دقيقة × الزمن)

تمامًا مثل استدعاء API يحتوي على عدة بارامترات، يتم جمع هذه المكونات لاحتساب السعر النهائي.

آلية التسعير الديناميكي (Dynamic Pricing)

التسعير الديناميكي هو بمثابة استخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي (AI Algorithm) تقوم بتحديث الأسعار لحظيًا كما تُحدّث قاعدة بيانات Firebase في الوقت الفعلي (Realtime).

يتم رفع الأسعار أوتوماتيكيًا في حالات مثل:

• ساعات الذروة.

• قلة عدد السائقين المتاحين.

• الأحوال الجوية السيئة.

من خلال التكامل مع خدمات مثل Google Maps API أو Waze API، يستطيع النظام قراءة حالة الزحام أو الطقس وتطبيق نسبة رفع سعرية تلقائية (مثلاً 20%).

إنه تمامًا مثل برمجة سيرفر سحابي (Cloud Server) لتوسيع الموارد تلقائيًا مع ارتفاع الطلب!

التسعير حسب المنطقة الجغرافية (Zonal Pricing)

يشبه تقسيم المدن إلى مناطق تسعيرية بناء بيئة عمل (Environment) مختلفة لكل منطقة داخل التطبيق.

• المناطق ذات الكثافة العالية أو قربها من معالم رئيسية تحصل على سعر أعلى.

• المناطق الطرفية تحصل على أسعار أكثر اقتصادية.

مثال: المطار = سعر أعلى، بينما الأحياء السكنية البعيدة = سعر أقل.

باستخدام Geo-Fencing، يمكن لتطبيق التكسي التعرف تلقائيًا على موقع الراكب وضبط السعر بناءً على منطقته.

التسعير حسب نوع المركبة (Vehicle Class Pricing)

تخيل أن كل مركبة هي بمثابة “باقة اشتراك” داخل التطبيق:

• اقتصادي (Economic): سيارات صغيرة وسعر منخفض.

• عائلي (Family): سيارات أكبر مع تكلفة أعلى قليلاً.

• مميز (Premium): سيارات حديثة وفاخرة.

• VIP: سيارات فارهة مع سائقين محترفين.

لكل فئة جدول تسعيري واضح يمكن تخزينه في قاعدة بيانات NoSQL لسرعة الوصول والمعالجة.

آليات تسعير الرحلات الطويلة والمشتركة

الرحلات الطويلة:

• خصم تلقائي بعد 25 كم (مثلاً 10%) لتحفيز المستخدمين.

• تخفيضات للرحلات اليومية إلى العمل أو الجامعة.

الرحلات المشتركة (Carpooling):

• خصم يصل إلى 30% إذا شارك الراكب رحلته مع آخرين.

• يتم تقسيم الفاتورة بناءً على المسافة والزمن لكل راكب.

تمامًا كما تقوم خوارزميات تحسين الموارد (Resource Optimization Algorithms) بتوزيع الموارد بكفاءة.

تحديد السياسات المالية (حد أدنى وحد أقصى للأسعار)

كما تفرض أنظمة الأمان في البرمجة حدودًا قصوى (Limitations) لعدد مرات المحاولة أو حجم البيانات، يجب أن يحتوي نظام التسعير على:

• حد أدنى: لضمان عائد مجزٍ للسائق.

• حد أقصى: لحماية العملاء من الأسعار الجنونية أثناء الذروة.

التسعير الذكي حسب سلوك المستخدم (Behavior-Based Pricing)

يشبه هذا النوع من التسعير بناء نظام Machine Learning يتعلم من سلوك المستخدم:

• خصومات للركاب الجدد.

• عروض للركاب غير النشطين لتحفيز عودتهم.

• مكافآت للعملاء المخلصين.

كلها تحفز “نقاط التحول” في رحلة المستخدم (User Journey).

الاشتراكات الشهرية والعروض المسبقة (Subscription and Pre-Booking Discounts)

في عالم تصميم التطبيقات، الاشتراكات الشهرية تشبه خطط SaaS (Software as a Service):

• اشتراك شهري مقابل عدد محدد من الرحلات بخصم مغرٍ.

• خصومات إضافية للحجوزات المسبقة تزيد من استقرار الطلب.

هذه الاستراتيجيات تساعد على تحسين معدل الإيرادات الشهرية المتكررة (MRR).

آليات تسعير الرحلات الخارجية (خارج المدن)

تطبيقات التكسي التي تخطط لتوسيع خدمتها للرحلات بين المحافظات تحتاج إلى نماذج تسعيرية خاصة:

• نموذج التسعير الأساسي: سعر البداية + (المسافة × تسعيرة الكيلومتر خارج المدن) + (الوقت × تسعيرة الدقيقة).

• تسعير المحافظات: سعر ثابت لبعض الخطوط (مثل عمان إلى الزرقاء: 8 دنانير).

• خصومات الذهاب والإياب: خصم 10-15% عند حجز رحلة ذهابًا وإيابًا.

هنا يتم استخدام قواعد بيانات ديناميكية Dynamic Databases لحساب المسافات والأسعار بدقة متناهية.

أهمية الشفافية والذكاء الاصطناعي في تحسين أنظمة التسعير

ختامًا، فإن النجاح الحقيقي في بناء نظام تسعير لتطبيق التكسي لا يعتمد فقط على وضع أرقام؛ بل على برمجة نظام:

• شفاف مثل واجهة مستخدم نظيفة وسهلة التصفح.

• ذكي مثل خوارزمية تعلم عميق Deep Learning تتعلم من كل رحلة.

• مرن مثل بنية Microservices Architecture القادرة على التكيف مع التغيرات في السوق.

باستخدام أدوات مثل A/B Testing، يمكن اختبار نماذج تسعيرية مختلفة وتحليل النتائج بدقة لمعرفة أي نموذج يحقق أعلى مستويات رضا المستخدم وأفضل هوامش ربحية.

في الختام:

في نهاية المطاف، تصميم نظام تسعير مثالي لتطبيق التكسي يشبه برمجة محرك لعبة معقدة: مئات من المتغيرات، ملايين من السيناريوهات، وسعي مستمر لتحقيق أفضل تجربة ممكنة.
فهل أنت مستعد لتطوير تطبيق تكسي بتسعير ذكي ينافس الكبار في هذا العالم سريع التطور؟