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让更多声音参与改变,美团外卖“订单分配”算法公开

[罗戈导读]让更多声音参与改变,美团外卖“订单分配”算法公开

9月,我们公布了外卖配送的“预估送达时间”算法。这之后,我们收到许多网友留言,除了配送时间相关问题,他们还想知道“骑手是如何接单的”“为什么这一单会选择这个骑手而不是那个骑手”。今天,我们想继续向大家公开外卖配送中的“订单分配”算法规则。

  “订单分配”算法的运行逻辑及原则   

在后台,我们每天都会收到大量订单。一个订单,往往意味着三端的需求:用户希望早点吃上饭、商家希望一出餐就有骑手取走、骑手希望接到的都是顺路的订单。如何保证三端体验的同时,更合理地分配订单,就是“订单分配”算法要解决的问题。一直以来,我们都在试着给出一个兼顾三端需求的订单分配方式。在综合三端体验的前提下,“订单分配”算法会选择时间更宽裕、更顺路的骑手进行订单配送,让骑手在合理的劳动强度下获得更多收入。同时,针对在新手期的骑手,订单分配机制会给予一定倾斜,如为他们匹配距离近、顺路、配送难度相对更低的订单。

那么,“订单分配”算法如何判断一个骑手的时间宽裕程度和顺路程度呢?当后台接到一个新订单时,“订单分配”算法会基于骑手当前的位置和手头已有订单量,预估出骑手如果新接该订单需要的配送时间,以及对现有订单是否产生超时影响。为保障合理的劳动强度,在预估时间时,算法会为骑手留出一定的富余时间。在对配送范围内所有骑手的送餐情况进行分析后,“订单分配”算法会把订单分配给时间充裕的骑手。关于顺路程度,我们为大家举了个例子:

在送单过程中,骑手可参考系统建议,并根据自己的经验自主决定送单顺序。此外,外卖配送场景复杂且多变,骑手在每一个环节都可能面临一些突发状况,一直以来,我们都在通过骑手恳谈会和实地调研的方式,收集骑手在实际配送中遇到的问题,许多骑手向我们反馈,他们常常遇到商家出餐慢、联系不到用户、电动车突然故障等情况。一些异常情况可能让已分配的合理订单变得不再合理,导致骑手无法按照预估的时间完成配送,影响用户体验。针对这些异常情况,我们优化了算法策略,目前,我们有两项正在持续迭代的调整:一是启动“出餐后调度”试点;二是推出“主动改派”功能。

   启动“出餐后调度”试点 

商家出餐慢是造成骑手与商家矛盾冲突的主要原因之一。为减少取餐环节“人等餐”的现象,骑手可以通过骑手App即时上报获得时间补充,今年以来,我们还启动了“出餐后调度”试点,商家通过我们免费发放的终端智能硬件产品“出餐宝”,可以上报出餐情况,出餐完毕后,后台再调度骑手到店取餐,这样既能帮助减缓等餐带给骑手的配送压力,也能提升商家在出餐环节的体验。目前,全国已经有2400个门店参与试点。在试点城市南昌,首批32家门店试点情况显示:骑手平均等餐时长下降了51%,约72%的商家反馈整体体验变好。

   推出“主动改派”功能保障骑手送餐时间    

在骑手完成交付前,我们会持续、主动地帮助骑手预估正在配送的订单是否合理。当我们检测到骑手因电动车突然故障等原因,导致正在配送的其他订单有超时风险时,骑手App会主动向骑手发起改派弹窗,由骑手自主决定接受或拒绝改派。

目前,这个功能已在长春、银川、青岛等多个城市试点,从试点数据来看,接受改派的骑手超时情况最高下降了51.79%。

除了“系统主动改派”功能,我们还推出了”站长改派“功能,对于系统没有及时识别或者暂时没有能力及时识别到的突发状况,骑手可以上报给站长,进行“站长改派”。此外,保障骑手的配送安全也是“订单分配”环节需要重点考虑的,我们会通过帮助骑手设置接单上限数量的方式,保障骑手的劳动安全。

“订单分配”算法应用的初衷是,在保障骑手安全的前提下,科学合理地为骑手分配订单,让骑手在合理的劳动强度下,获得更多收入。但在实际的订单分配过程中,我们发现还存在一些技术难点,在高架桥密集或信号不好等特殊场景下,获得骑手的准确实时数据仍然存在难度,如果骑手数据不准确,就容易造成一些不合理的派单。如骑手已经离开商家,但算法没有及时识别到骑手当前的精准位置,造成骑手需要折返。对于这类问题,一方面,我们会为骑手提供拒绝或转出订单的权利;另一方面,我们将继续投入技术研发,不断提升订单分配的合理度。“订单分配”算法是一个涉及商家、骑手、用户三端体验以及GPS、IoT等技术的复杂命题,我们深知它还有很大的提升空间,我们正努力为之探索,不断完善和改进。算法只是工具,算法背后的人会让算法更有温度。“订单分配”算法虽然能更快速稳定地计算和响应,提升骑手和用户体验,但我们深知算法不是万能的。未来,我们还将不断推动算法规则的透明化,积极落实算法取中,听取多方意见,优化迭代算法技术,推动行业的高质量、健康发展。

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