58到家黄海斌:LBS技术在到家服务的应用

3sNews2015-06-17 13:55:48

摘要: 在6月11日举行的地图客开发者专场上,58到家技术总监黄海斌为大家带来了主题为“LBS技术在到家服务的应用”的精彩演讲。

  6月10日,北京国家会议中心,以“构筑地理信息新生态”为主题的2015年全球地理信息开发者大会 (WGDC2015)在此拉开帷幕。WGDC自2012年起开始举办,四年时间里,伴随着中国地理信息产业的快速发展,WGDC已经成为位置与空间领域最具影响力的技术创新盛会。

  在6月11日举行的地图客开发者专场上,58到家技术总监黄海斌为大家带来了主题为“LBS技术在到家服务的应用”的精彩演讲。

58到家黄海斌:LBS技术在到家服务的应用

  以下为演讲实录(未经本人核实):

  黄海斌:谢谢各位尊敬的来宾,大家下午好!很高兴有机会跟大家分享LBS技术在58到家的应用。

  首先我跟大家介绍一下58到家的情况,其次我会跟大家探讨一下在58到家的核心——订单管理系统,看这个系统怎样运用LBS技术对我们的订单管理和商务管理起到一个重要作用。最后跟大家探讨一下,我们对数据分析,尤其是LBS数据分析运用的展望。

  首先我们来看一下58到家。我们从2014年的6月开始启动项目,到2014年11月20日正式推出58到家这个品牌。从推出开始我们就有家政、丽人、速运这三个到家生活服务。速运我和大家解释一下,这是我们货车调运的平台,就是货车版的专车,调动的是一些小型货车。

  到了2015年3月,我们58到家三个项目做到全国第一,覆盖全国近30个城市渠道。2015年4月21日,58到家2.0上线,变成多个业务线,结合三方的O2O服务一起构成一个上门服务的统一平台。这个时候我们已经接入了化妆、按摩、月嫂等到家服务,他们都是比较类似的上门服务。速运是一个货运服务,我后面会讲。

  我们58到家在短短一年做到这样的成绩,主要的优势是什么?有三点。首先我们面对着数以万计的劳动者,我们利用互联网技术对他们进行精细化管理,我们有40%的系统是面对劳动者开发的,包括他们的培训、管理、日常的订单、接单,对他们的日常订单进行安排。同时我们在线下的服务质量引入了现在比较火的词叫互联网思维,他们的服务是可以迭代的,大众化的,这样使用户的体验不断提升。

  第二,我们对LBS技术的应用。58到家就是连接线下的劳动者和线上用户的平台。我们把这个连接效果和效率进行最优化之后,劳动者的收入就会大幅度提升,用户体验也会得到不断的增长。

  最后就是我们的平台战略,我们构建了一个综合性的战略服务平台,我们进行联合运营,通过我们的数据分析,达到一个今天的效果。

  我们下面看一下订单系统,它的输入就是订单和服务者。订单有用户属性、时间属性、空间属性,我们的输出就是订单和服务者的关系,最适合的服务者去服务最适合的订单。对服务者来讲他也是时刻有空间的属性和时间的属性,他上门服务位置不断的变化,排班表也不断变动,我们要找出最合适的人做最合适的订单。

  我们有两种调度模式,一种是预约式调度,用户会1到7天后使用这个服务。比如我需要一个家政服务上门,劳动者更多以接受派单为主,派单对劳动者来讲是效率最高的,他们的上门方式目前还是公共交通比较多。

  第二种是实时的调度,就是速运。用户下单的时候需要马上使用到这个服务,商家是以抢单为主,上门的方式更多是车行。我们调度是货车,它就会有些独特的方式,可能大家走在路上会有限高限行的问题,货车的手机端会有效果不好的问题,这是需要去优化解决的。

  我们看一下预约调度的图。我们希望在调度里面,劳动者在通行的时间尽可能少,这样的话劳动者不用跑来跑去,他的时间更多集中在服务里面,这样可能服务的订单更多,这对双方都是收益的。

  首先我们在距离筛选的时候,我们就会进行优化。订单发出来就会有一个订单的服务意识,我们进行周边的筛选,选出最近的用户。最早我们是用直线距离筛选的,但是我们发现这里面有很多的问题,尤其在南方城市,比如武汉、上海有江河的城市,还有地形比较复杂的城市,直接调度就会使得劳动者明明距离很近,但是过去时间距离会很长。

  在去年年底的时候,我们就想直线距离不靠谱,我们就想办法改变。那时候我们自己可能没有探讨别的办法,我们把一个城市按照一公里一格划无数的格子,我们来零零散散的弥补不足,这可以解决一定的问题,但还是不够。目前我们慢慢的和多终点距离测量接口,所以拿到周边实际的距离和时间,方便我们调度筛选。

  第二个优化,如果这个阿姨已经在路上接到派单了,我们希望在单与单之间时间会少。我们在派单的时候会考虑她前后订单的点,同时我们希望接近的订单让阿姨去做,这样达到阿姨的效率和效果的最大化。

  这个图简单的说明了一下我们整个预约调度的一个架构。我们会分三层,用户、调度系统和商家。用户只要把时间、时长、用户特性做一个输入,传到我们调度系统里面去,我们调度系统会自动按照距离筛选商家,看看时间是不是可以,然后我们再计算一下这个商家的权重,比如说好评高的我们优先派单,最后我们选出最优化的商家给他推送,如果他接单了就可以了,如果他没有接单我们再重新走一个流程再继续推送。

  我们看看实时调度,我们对它的要求是在最短时间内缩短商家和订单,我们先去搜索商家对他进行推送,最后促成这个订单的效果。订单距离目前因为我们的货车的密度还不够,所以我们还是用直线距离。但是从专车服务的经验来讲,随着我们线下的司机招募越来越多,密度越来越大,我们肯定是会把它切换给实际的距离来计算,哪些商家离得近,路面距离会近,所以我们会考虑到他的好评率,培训程度,商户用户紧密度,最后去推送。

  里程计算在我们的实时调度里面也是一个比较关键的点。我们的服务是有点类似于专车的,严重依赖于里程计算。这里面有一系列的算法是需要优化和校正的。

  GPS点缺失是非常常见的,我们会有些补偿策略,我们进行计算,这样更接近他行驶的路程。比如说这个订单是一个比较好的单,这个路况也是很好的。我们对商家推送也是一样的。

  LBS在这里的应用,最经典的就是实时定位和导航功能。里程计算我们会和高德的同事们在一起探讨,我们结合我们的业务特点,把这两方面融合起来,实现一个比较准,比较高效的里程计算。

  最后说一下我们58到家目前对数据分析的展望。从我们58到家技术团队组建第一天开始,我们就有数据分析团队。我们觉得数据分析在互联网应用,尤其是O2O应用里面是非常重要的一个环节。

  在订单的维度,我们会有两个层面,一个是线上层面,一个是线下层面。线上我们会基于位置的人群画像,同时根据这个画像拿到潜在用户群,方便我们平台品类运营和精准投放。我们会对商圈维度、小区维度进行分析,哪些小区对我们有重大贡献的,我们在这里进行力推。劳动者维度,劳动者出行路线分析,关键路径增加班车提高通勤效率。基于区域的订单量的饱和度与劳动者数量分析。

  我今天的分享就到这里,希望大家多多支持58到家产品,谢谢大家!

[责任编辑:葛宇]
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