9月，我們公布了外賣配送的“預估送達時間”算法。這之後，我們收到許多網友留言，除了配送時間相關問題，他們還想知道“騎手是如何接單的”“為什麽這壹單會選擇這個騎手而不是那個騎手”。今天，我們想繼續向大家公開外賣配送中的“訂單分配”算法規則。
“訂單分配”算法的運行邏輯及原則
在後臺，我們每天都會收到大量訂單。壹個訂單，往往意味著三端的需求：用戶希望早點吃上飯、商家希望壹出餐就有騎手取走、騎手希望接到的都是順路的訂單。如何保證三端體驗的同時，更合理地分配訂單，就是“訂單分配”算法要解決的問題。壹直以來，我們都在試著給出壹個兼顧三端需求的訂單分配方式。在綜合三端體驗的前提下，“訂單分配”算法會選擇時間更寬裕、更順路的騎手進行訂單配送，讓騎手在合理的勞動強度下獲得更多收入。同時，針對在新手期的騎手，訂單分配機制會給予壹定傾斜，如為他們匹配距離近、順路、配送難度相對更低的訂單。
那麽，“訂單分配”算法如何判斷壹個騎手的時間寬裕程度和順路程度呢？
當後臺接到壹個新訂單時，“訂單分配”算法會基於騎手當前的位置和手頭已有訂單量，預估出騎手如果新接該訂單需要的配送時間，以及對現有訂單是否產生超時影響。為保障合理的勞動強度，在預估時間時，算法會為騎手留出壹定的富余時間。在對配送範圍內所有騎手的送餐情況進行分析後，“訂單分配”算法會把訂單分配給時間充裕的騎手。關於順路程度，我們為大家舉了個例子：
在送單過程中，騎手可參考系統建議，並根據自己的經驗自主決定送單順序。此外，外賣配送場景復雜且多變，騎手在每壹個環節都可能面臨壹些突發狀況，壹直以來，我們都在通過騎手懇談會和實地調研的方式，收集騎手在實際配送中遇到的問題，許多騎手向我們反饋，他們常常遇到商家出餐慢、聯系不到用戶、電動車突然故障等情況。壹些異常情況可能讓已分配的合理訂單變得不再合理，導致騎手無法按照預估的時間完成配送，影響用戶體驗。針對這些異常情況，我們優化了算法策略，目前，我們有兩項正在持續叠代的調整：壹是啟動“出餐後調度”試點；二是推出“主動改派”功能。
啟動“出餐後調度”試點
商家出餐慢是造成騎手與商家矛盾沖突的主要原因之壹。為減少取餐環節“人等餐”的現象，騎手可以通過騎手App即時上報獲得時間補充，今年以來，我們還啟動了“出餐後調度”試點，商家通過我們免費發放的終端智能硬件產品“出餐寶”，可以上報出餐情況，出餐完畢後，後臺再調度騎手到店取餐，這樣既能幫助減緩等餐帶給騎手的配送壓力，也能提升商家在出餐環節的體驗。目前，全國已經有2400個門店參與試點。在試點城市南昌，首批32家門店試點情況顯示：騎手平均等餐時長下降了51%，約72%的商家反饋整體體驗變好。
推出“主動改派”功能保障騎手送餐時間
在騎手完成交付前，我們會持續、主動地幫助騎手預估正在配送的訂單是否合理。當我們檢測到騎手因電動車突然故障等原因，導致正在配送的其他訂單有超時風險時，騎手App會主動向騎手發起改派彈窗，由騎手自主決定接受或拒絕改派。
目前，這個功能已在長春、銀川、青島等多個城市試點，從試點數據來看，接受改派的騎手超時情況最高下降了51.79%。
除了“系統主動改派”功能，我們還推出了”站長改派“功能，對於系統沒有及時識別或者暫時沒有能力及時識別到的突發狀況，騎手可以上報給站長，進行“站長改派”。此外，保障騎手的配送安全也是“訂單分配”環節需要重點考慮的，我們會通過幫助騎手設置接單上限數量的方式，保障騎手的勞動安全。
“訂單分配”算法應用的初衷是，在保障騎手安全的前提下，科學合理地為騎手分配訂單，讓騎手在合理的勞動強度下，獲得更多收入。但在實際的訂單分配過程中，我們發現還存在壹些技術難點，在高架橋密集或信號不好等特殊場景下，獲得騎手的準確實時數據仍然存在難度，如果騎手數據不準確，就容易造成壹些不合理的派單。如騎手已經離開商家，但算法沒有及時識別到騎手當前的精準位置，造成騎手需要折返。對於這類問題，壹方面，我們會為騎手提供拒絕或轉出訂單的權利；另壹方面，我們將繼續投入技術研發，不斷提升訂單分配的合理度。
“訂單分配”算法是壹個涉及商家、騎手、用戶三端體驗以及GPS、IoT等技術的復雜命題，我們深知它還有很大的提升空間，我們正努力為之探索，不斷完善和改進。算法只是工具，算法背後的人會讓算法更有溫度。“訂單分配”算法雖然能更快速穩定地計算和響應，提升騎手和用戶體驗，但我們深知算法不是萬能的。
未來，我們還將不斷推動算法規則的透明化，積極落實算法取中，聽取多方意見，優化叠代算法技術，推動行業的高質量、健康發展。