出行行業(yè)訂單調度系統V1.0版本產(chǎn)品說(shuō)明

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網(wǎng)約車(chē)行業(yè)中的訂單調度系統應該如何設計呢?這篇文章里,作者嘗試圍繞調度方式、匹配系統設計、派單流程等方面進(jìn)行了說(shuō)明解答,一起來(lái)看一下吧,或許會(huì )對想了解網(wǎng)約車(chē)行業(yè)訂單調度的同學(xué)們有所幫助。

一、背景介紹

網(wǎng)約車(chē)行業(yè)訂單調度通常來(lái)講有搶單、派單兩種方式,根據平臺所處階段、平臺運營(yíng)模式、業(yè)務(wù)情況、市場(chǎng)供需關(guān)系等,決定采取搶單或派單方式。

1. 搶單場(chǎng)景

  • 讓更多的車(chē)主聽(tīng)到單,增加參與感。
  • 在乘客能夠接受的范圍內(不能等太久)。
  • 自由選擇,減少因派單不合理車(chē)主對平臺的負面情緒。

2. 派單場(chǎng)景

  • 讓乘客能坐到車(chē)。
  • 讓乘客更快的坐到滿(mǎn)意的車(chē)(近、服務(wù)好、不能取消or取消自動(dòng)改派)。
  • 讓車(chē)主行車(chē)過(guò)程中更安全,能接到單(自動(dòng)接單)。
  • 最合理的調度、匹配運力。

3. 平臺所屬階段

  • 初期:搶單,單少、車(chē)輛少,搶單可以增加車(chē)主參與度。
  • 發(fā)展期:引入派單,采用混合模式,隨著(zhù)車(chē)輛的增加,對人、車(chē)需要做一定的篩選,按供需關(guān)系需要做一定的運力調度,同時(shí)也能防止刷單。
  • 成熟期:混合模式,采用類(lèi)似“滴米”機制,按訂單品質(zhì)決定派單或搶單。

4. 平臺運營(yíng)模式(業(yè)務(wù)性質(zhì))

  • 公司車(chē)輛:適合派單,用最合適的車(chē)輛接乘客。
  • 社會(huì )車(chē)輛:適合搶單,增加參與度,減少派單不合理的負面情緒。
  • 專(zhuān)車(chē):優(yōu)先乘客體驗,適合派單。

5. 市場(chǎng)供需關(guān)系

當乘客需求 多于 司機服務(wù)能力時(shí),適合用搶單。

當乘客需求 少于 司機服務(wù)能力時(shí),適合用派單。

二、訂單調度

訂單調度需要注意以下幾個(gè)方面:

  • 是否允許異地車(chē)接單
  • 訂單調度方式

城市限行規則,不能發(fā)給被限行的車(chē)主。

1. 調度方式

結合行業(yè)目前的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,可以使用搶單、派單結合的方式,根據訂單品質(zhì)決定派單or搶單。

訂單品質(zhì)分析算法:

一個(gè)訂單品質(zhì)的好壞跟里程、路況、地段、乘客信用都有一定的關(guān)系,系統需要從這四個(gè)維度進(jìn)行計算,最終得出一個(gè)分數值決定這個(gè)單的品質(zhì)。

后臺支持配置每個(gè)因子的分數值,總價(jià)值100分,超過(guò)60分視為好單,默認:

  1. 里程30分;
  2. 路況30分;
  3. 地段25分;
  4. 信用15分;

訂單分數值 = 里程分 + 路況分 + 地段分 + 信用分 > 60分,視為好單。

里程:支持按城市配置里程超過(guò)多少公里算好單,里程換算分數值(多少分/公里)。

默認配置里程 = 建議遠途公里數*60%

默認里程換算 = 1分/公里

算法:

訂單路程 = 取地圖起點(diǎn) – 終點(diǎn)駕車(chē)路徑規劃策略5第1條的行駛距離/1000

計算分值 = (訂單路程 – 配置里程) * 里程換算xx分/公里 + 里程分*60%

里程分值 = 計算分值小于0則取0,計算分值大于里程分則取里程分。

路況:地圖路況分未知、暢通、緩行、擁堵,通過(guò)計算暢通路程占訂單路程的百分比,得出路況分。

算法:

暢通路程 = 取地圖起點(diǎn)–終點(diǎn)駕車(chē)路徑規劃策略5第1條,導航路段信息交通情況未暢通的路段距離和/1000 (技術(shù)可以調研是否能通過(guò)返回結果的條數進(jìn)行分析)

路況分值 = 暢通路程/訂單路程 * 路況分

地段:

分析訂單終點(diǎn)的價(jià)值,以訂單終點(diǎn)所在位置為中心點(diǎn),計算一段時(shí)間內周?chē)l(fā)出的歷史訂單數量。支持統一配置計算周期、計算范圍,按城市配置歷史訂單超過(guò)多少算好單、訂單換算分數值(多少分/單)

默認計算周期 = 7天 (統一)

默認計算范圍 = 直線(xiàn)2公里(統一)

默認配置訂單數 = 50單

默認訂單換算 = 0.1分/單

算法:

歷史訂單數 = 配置周期內,配置范圍發(fā)出的訂單數(起點(diǎn)在范圍內)

地段分值 = (歷史訂單數 – 配置訂單數) * 訂單換算xx分/單 + 地段分*60%

乘客信用:根據付款及時(shí)率、評論情況分析。

目前信用體系的乘客信用分默認為100分。

算法:

信用分值 = 乘客信用分/100 * 信用分

2. 匹配系統設計

怎么評判車(chē)主是否適合乘客?

乘客叫車(chē)時(shí),系統給周?chē)赡芙訂蔚能?chē)主計算一個(gè)與當前訂單的綜合匹配值,從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩個(gè)維度進(jìn)行評判,每個(gè)維度包含多個(gè)因子,計算所有因子分值之和得出每一個(gè)車(chē)主與訂單的綜合匹配值。

綜合匹配值 = 基礎分 + 靜態(tài)分值 + 動(dòng)態(tài)分值

基礎分:計算匹配值的基礎因子,系統可配置,默認1000分。

靜態(tài)信息:靜態(tài)信息包括注冊時(shí)長(cháng)、歷史服務(wù)分(最近100單)、車(chē)主類(lèi)型等。V1.0階段只考慮車(chē)主類(lèi)型。

默認車(chē)主類(lèi)型分 = 普通車(chē)主0分;共享合伙人+10分;高級合伙人+15分;

算法:

靜態(tài)分值 = 車(chē)主類(lèi)型分

動(dòng)態(tài)信息:動(dòng)態(tài)信息包含車(chē)型偏好、直線(xiàn)距離、規劃距離、路況熟悉度、是否限行等等。V1.0階段只考慮距離、是否限行,支持配置起點(diǎn)規劃距離換算分值。

默認距離換算 = 50分/公里

算法:

距離 = 取地圖車(chē)主位置–訂單起點(diǎn)駕車(chē)路徑規劃策略5第1條的行駛距離/1000

限行 = 取地圖起點(diǎn)–終點(diǎn)駕車(chē)路徑規劃策略2的限行結果,1需要減去基礎分

(PS:根據城市是否限行決定是否調用地圖判斷)

動(dòng)態(tài)分值 = 0 – (距離 * 距離換算xx分/公里) + (限行=1 ? -1000 : 0 )

3. 派單流程

派單需要讓乘客更快的坐到滿(mǎn)意的車(chē),最終目標是派給最可能接單、最應當接單的車(chē)主,這樣既能保證接單率(用戶(hù)體驗),也能保證服務(wù)者的利益。

后臺支持配置:

  • 每次篩選車(chē)主數,區間[1-10],默認6位
  • 乘客等待時(shí)長(cháng),區間[30-90],默認60s
  • 系統等待周期,區間[5-15],默認10s
  • 是否自動(dòng)接單,默認 否(系統給車(chē)主自動(dòng)接單)
  • 車(chē)主接單時(shí)長(cháng),區間[10-30],默認15s
  • 幾位車(chē)主不接單轉搶單模式,默認3位
  • 是否支持車(chē)主取消,默認 不允許

靜態(tài)篩選條件:

  • 空閑且非聽(tīng)單狀態(tài)
  • 接受派單
  • 根據是否允許異地車(chē)接單條件篩選
  • 取城市派單范圍內,直線(xiàn)距離從近到遠
  • 靜態(tài)信息分從高到低的6位車(chē)主

4. 搶單流程

搶單屬于自由選擇模式,可以增加車(chē)主參與感,需要結合場(chǎng)景考慮乘客是否可接受,系統設計支持多人同時(shí)搶單。

后臺支持配置:

  • 篩選數量、乘客等待時(shí)長(cháng)、系統等待周期設置同派單
  • 車(chē)主接單時(shí)長(cháng),區間[10-30],默認18s
  • 匹配等待時(shí)長(cháng),區間[2-10],默認5s
  • 車(chē)主聽(tīng)單次數,區間[1-3],默認2次
  • 是否支持車(chē)主取消,默認 不允許

靜態(tài)篩選條件:

  • 空閑且非聽(tīng)單狀態(tài)
  • 根據是否允許異地車(chē)接單條件篩選
  • 取城市派單范圍內,直線(xiàn)距離從近到遠
  • 靜態(tài)信息分從高到低的6位車(chē)主

專(zhuān)欄作家

燦爛千陽(yáng),人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。一名專(zhuān)注于跨境電商、網(wǎng)約車(chē)出行、貨運物流領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理,擁有深厚的專(zhuān)業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗,擅長(cháng)數字化營(yíng)銷(xiāo)、智能運營(yíng)、需求分析、數據分析。

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題圖來(lái)自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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