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业界 | 每天1800万单,1小时送到,美团外卖如何优化配送模型?

信息来源:商务新闻 文章作者:商务交流网 发布日期: 2018-04-17

大数据文摘作品

在4月13号刚结束的O'Reilly和Intel AI Conference上,美团点评的配送算法策略架构师郝井华博士详细介绍了美团外卖即时配送业务的重难点,让我们来看看大数据文摘整理的演讲精华。

郝井华,美团点评研究员

美团外卖是全球最大的外卖平台,以及全球最大的即时配送平台。其共有骑手60万,签约商家150万,每天配送外卖1800万单。

美团要做的是即时配送,也就是在一个小时之内把订单送到客户手中。那么配送模式是如何配置的呢?60万骑手如何能够高效率低成本地工作?

优化配送模式

后台是把一个城市是划不同的区域,用户只有处在特定的区域内打开App才能看到这个区域内的商家,才能点这个商家的订单。每一个区域都有特定的骑手为区域内的商家服务。每个区域每天都有大量的订单,如何高效地提升资源的配置效率,是美团外卖想要解决的痛点。

60万的骑手,每个月光薪资就会有几十亿的人民币支出。如何控制成本,提高效率呢?可以从两个方面入手,第一,对骑手进行专业的培训;第二,对配送模式进行效率优化,例如根据区域的实际情况制定合理的配送费,以及合理的配送人数。

在实施层面做出实时的匹配,也就是,用户下单的时候涉及的配送费的动态设定,订单的指派,以及骑手的执行。举一些例子,比如说商家配送范围的规划,一些有争议的小区需要划到哪个区域,划分到各个区域产生的成本如何,收益又如何?加价机制其实是比较难确定的,加多少,往哪些方向上加?这些都是需要考虑的。

这类决策其实是多目标优化问题,用户的满意度,成本收益的情况,都需要考虑。以往这些问题都是用人工的方式解决。

然而人工的方式又会带来许多的问题,比如说在上万个区域中每个区域都会有一个调度员进行订单分配,调度员显然考虑配送模式的时候或多或少会出现低效率问题。还有一个其实也是比较大的问题,人数太多,就会出现或多或少的腐败问题。比如说,有权力的调度员往往会把订单给和他关系比较好的人。

在早期的时候,规模比较小,这些问题还不突出。但是当达到现在美团的体量的时候,这些问题就会变得很严重。因此就需要采用新的、基于大数据、人工智能的解决方案。

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