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2015.4.15
到家服务的订单调度&数据分析技术
58到家· 黄海斌
@xemoaya
agenda
• 58到家介绍
• 订单管理系统介绍
• 数据分析技术的应用
2015.4.15
58到家介绍
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2015年4月21日, 58到家2.0上线,开放平台战略,并新增化妆、按摩、
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58到家的优势
对比传统线下、其他垂类的上门服务,到家的优势主要有:
1、利用互联网技术和互联网思维,高效管理数以万计的劳动者,服
务质量不断迭代优化。
2、利用LBS技术、集中调度算法让劳动者和用户的连接最高效,大幅
提高劳动者收入和用户体验。
3、构建上门服务综合平台,借助品牌联合运营和大数据技术,形成
平台合力。
2015.4.15
订单调度系统介绍
订单调度系统的作用
输入:订单、服务者
输出:订单和服务者的绑定关系
到家服务预约模式
• 预约调度:以家政、美甲为代表
• 用户预约1~7天后使用服务
• 商家以接受派单为主,上门方式是公共交通
预约调度的核心技术点
• 劳动者浪费在通勤时间尽量少,提升劳动者体验,也提升劳动者接
单数
• 按距离筛选的优化
• 早期按直线距离筛选,存在不少问题
• 过度方案,缓存离线网格
• 目前应用多终点距离测量接口
• 订单间距离优化:让浪费在路上的时间尽量少
• 派单时候考虑前后单的服务地点
• 订单按距离聚类优化,让阿姨批量消灭订单
预约调度架构
订单“系统”(第一个月)
业务量:日均单在百单左右,劳动者数量在百人左右。
需求:能把订单派出去就行
实现:一张订单表记录订单,mis后台用于客服操作记录订单状态。
≈ excel
存在问题
1、对劳动者体验差,不断受到客服电话骚扰,需要自己记住订单安排
。
2、对用户体验差,订单量上来之后,导致订单积压,客服忙不过来,
用户的订单得不到及时响应。
3、对客服体验差,每派一单需要打平均7通电话。
订单系统(第三个月)
业务量:日均单过千单。劳动者过千人。
需求:客服人肉已经无法应对,急需优化派单效率让用户得以快速响应。
实现:
1、开发用户端和商家端app,接派单降低对400客服的依赖。
2、初步商家管理系统,记录商家住址经纬度,实现按坐标排序功能。
3、开发抢单功能,让劳动者自己抢单。
订单系统
派单调度模块选取订单服务
地址距离商家位置由近到远
进行推送
商家接单后返回用户接单成
功
存在问题
1. 上门服务不是打车,上门服务绝大多数是预约制,打车绝大多数
是实时需求。所以抢单在打车行得通,上门服务行不通。
2. 劳动者学历偏低,对app负责使用不适应。
3. 劳动者的接单距离、时间管理问题等派单效果问题开始凸显。
订单「调度」系统(第六个月)
业务量:日均单峰值过万单,劳动者数千人,业务线三足鼎立(家政
、丽人、搬家)
需求:解决订单超售问题,提升人均接单量。
实现:
1. 从抢单改为派单,由系统安排劳动者日程,商家端只做确认。
2. 劳动者库存系统,和用户端联动,避免超售。
3. 每个商家有一个接单半径,落在这个半径的单才会被推送。
4. 用通勤距离代替直线距离,因为实时调用地图接口性能无法接受,
建设了一个离线距离模块。
订单调度系统
用bitmap记录每个劳动者最
近1周的时间安排,派单成功
后会占用相应时间。
商家拒单后会重新选择新的
商家派单,重派失败由客服
介入。
离线地图网格是把一个城市
划分成一公里见方的小方格
,预处理任意两个方格之间
的通勤距离。
存在问题
1. 业务特点是劳动者少,订单多,接不过来。需要进一步优化人均接
单量。
2. 随着业务深入,从单纯追求订单量慢慢转变为既保证订单量,又要
提升整体订单收益。
3. 品类继续在增多,劳动者也继续在增多,劳动者会出现各种各样的
状况,比如临时请假、缺席等。
订单调度系统的未来规划
业务量:2015年年底的目标是峰值10万单,并且接入不少于5家三方服
务。
需求:实现高订单饱和度,低通勤距离。综合考虑订单量和订单收益
。实现通用平台接入
未来规划
1. 用户分级,优秀用户优先派单。
2. 集中派单+综合考虑劳动者临近时间点的订单,缩短中间路程。
3. 订单分级,引入动态定价。
4. 劳动者分级,优秀劳动者有更多接好单的机会。
5. 把订单调度模块插件化,不同业务可以定制自己的调度逻辑。
实时调度的技术核心
• 需要在最短时间内撮合商家和订单
• 实现:搜索+推送+抢单
• 搜索商家条件:订单距离、商家权重
• 商家实时返回当前定位
• 商家权重(好评率、培训程度、商户用户紧密度)
• 里程计算:
• gps漂移:定位api返回精度、前一个点距离、道路吸附
• gps点缺失:调用导航距离来弥补
实时调度架构
LBS技术的应用
• 实时定位、导航
• 里程计算:目前准备借力高德地图的出行类LBS解决方案,结合我
们自有的业务策略来优化里程计算功能
2015.4.15
数据分析技术的应用
数据分析与挖掘
订单维度
1. 基于地理位置的人群画像,获取潜在用户群,平台内品类运营更加
精准。
2. 商圈维度、小区维度的订单量分析,使得地推更高效。
劳动者维度
1. 劳动者出行路线分析,关键路径增加班车提高通勤效率。
2. 基于区域的订单量饱和度与劳动者数量分析,指导劳动者招募
区域化订单分析
• 根据用户分布、地形、交通
划分商圈,按商圈就近派单
• 根据商圈饱和度和用户需求
智能调度商家和精准市场推
广
• 根据商家数据个性化商家运
营管理
小区地推系统
• 小区用户画像,目标客户群
精准定位
• 小区潜在用户规模评估,用
户渗透率,地推效果跟踪记
录
动态补贴模型
• 根据商圈历史数据以及用户
和商家行为数据等建立数据
模型动态补贴,提升订单响
应率。
• 商圈精准市场活动,量化市
场活动效果和后续跟踪,提
高市场推广效率,降低推广
成本。
Q&A
谢谢大家!

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