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这是我的第46篇原创
朋友圈里被《外卖骑手,困在系统里》这篇文章刷屏了。文章我看了,跟其他调查报告一样,有事实有根据,有历史有现状,很详实,很真实。但是我想说:IT系统不背这个锅!人性之罪,怎能赖系统?你们这些记者不要瞎吵吵!
文中写到“但在现实中,想要击碎这种「最优配送方案」,一场大雨就足够了”。
作为一个数据工作者,我表示呵呵。如果一个配送模型,不考虑天气特征、楼宇特性,那他应该拖出去砍了。
美团的配送系统叫“超脑”,里面有一个订单到达时间预测服务“ETA”,基础数据有:
骑手特征;
商户特征;
天气特征;
区域特征;
用户特征。
美团预计到达时间预测策略架构,图片来自于美团技术
给大家普及一些机器学习的基础知识:
我们会选取与预测结果相关的所有过程和结果数据;
进行各种情况的特征提取;
然后进行进行建模,当模型跑出来的数据准确率到一个比较合理的数值(一般都在70%以上)时,才会放到正式系统中运行;
以上都是建设阶段,之后的时间,算法工程师会对预测服务不断优化,提取新特征、不断的调参、修模型,不向预测最高准确率逼近。
换句话说:你一个外行人能想到的,专业做这件事情的人也能想到!
很多东西是普通用户感知不到的。一个外卖订单,一共分为几个环节:用户下单、商家接单,商家出餐,骑手到店,骑手配送,订单交付。
外卖订单时间线,图片来自于美团技术
《外卖骑手,困在系统里》一文里提到电梯太慢了,系统压根不给设置等电梯的时间。真的是这样的吗?文中举的例子是北医三院,天呐,你真会挑地方!我说这里是全世界最繁忙之一的电梯,应该没有人会反对。
美团配送交付时长预估,图片来自于美团技术
而且,即便是北医三院,我们在建模的时候也已经考虑到了。一个完善的算法模型,必须要研究实际场景,否则都是空中楼阁。我虽然也不是完全相信美团的“算法工程师会轮岗当骑手”的说法,但是一个去过医院的正常人,都知道得医院这是一种奇葩场景。更不用说是一个开启了上帝之眼,看着所有数据的数据工作者,对于交付时间过长的情况,肯定会重点考虑和优化的。
以下是美团关于交付时间建模考虑的点:
地址的精准解析(精确到楼宇/单元/楼层)
地址精度
地址信息的多种表达方式、各种变形
交付时长预估
骑手轨迹
各个粒度的交付时长
预估精度是楼宇和楼层
我们不仅能知道北医三院交付时间长,还能知道不同楼层的时长也明显不一样,还能知道如果是低楼层,骑手愿意爬楼梯,高层会坐电梯;还能知道骑手在这个地方停留了很久很久,可能是遇到麻烦了。
OK,即便是以上数据都没有,骑手小哥也会把这种刺头地区逐层上报的。而数据标签工厂会把各种情况都打上标签的,比如“不允许上楼”标签。
换句话说:记者说的是事实,但是不是全部的事实。但是目前来说,中国配送服务和信息系统是全球最优秀的,没有之一。
不得不说,记者对于人性的洞察是非常透彻的。可惜,他研究的方向是如何挑起读者的情绪。
我们数据工作者也会研究人性,只不过,我们研究的方向是如何让用户体验更好,给骑手更多更合适的报酬。
我做过绩效系统,也负责过地推团队绩效策略的制定和优化。一个合理的绩效系统的目标只有一个:
不断提升整个系统的效率。
为了达成这个目标,就必须得考虑以下几点:
量化所有功劳,给出合理的定价;
设定恰当的不同等级的标准,让不同的人都能发挥出最大的能力;
记录所有过程数据,用以帮助、提升整体实力和收入。
绩效指标象限,图片来自于我自己画的^_^
我在设定绩效指标体系的时候,会从结果指标、过程指标、价值观指标和能力指标四个角度进行梳理,抓过程,提能力,强价值观,最后才能得到结果。
可能这么说,你还是没有感官,给你列个数字吧:
艾瑞咨询的外卖行业报告中显示:美团外卖2019年全年交易87亿笔。美团一共多少外卖员呢?60多万。简单计算一下,按一单5元计算,美团骑手小哥每年能获得435亿元配送费报酬,平均每人72500元/年。
美团配送关键数据,图片来自于美团技术
但凡做过销售、保险、HR等工作的同学都知道一个“阶梯式薪酬制度”。合理的阶梯式薪酬制度会让努力、优秀的人获得更多的报酬,让整个团队爆发更强的力量;同时让服务态度差、效率低的人逐渐淘汰,保障整个系统提供优质的、高效的服务。
阶梯薪酬制度(示例):
底薪:3000底薪;
福利:话补+恶劣天气补贴+任务补助
阶梯提成:
<200单,2元/单;
200~400单,4元/单;
400~600单,6元/单;
>600单,8元/单;
质量控制:超时扣款,差评扣款
一个骑手小哥,一天送20单跟玩一样。以美团的数据进行测算,一年87亿订单,共60万个骑手小哥,假定全年无休的情况,平均每个骑手小哥每天送40单,每月1200单。月薪过万,轻而易举。
一个不看学历、没有歧视、服务于大众、各方受益、只要付出劳动就能月入过万的工作,甚至脑瘫的朋友都能加入的工作,我们不应该感谢这个高效而公平的系统吗?
换句话说:既要速度快,又要服务好,现在已经在最大程度的满足需求了。不仅如此,还顺便大幅提升了骑手小哥的收入。
文章发出之后,饿了么连夜发了一篇推文,想推出一个“愿意等5分钟”的功能,被网友骂惨了。
第二天,美团也发了一篇推文,从系统、算法上进行优化,并给出8分钟的弹性时间,虽然欠缺了制度层面的优化,但是毕竟没有甩锅嫌疑,网友们情绪稍微好一些。
为什么网友骂饿了么,而比较认可美团?
外卖平台、商家、骑手是服务提供系统,《外卖骑手,困在系统里》文章把各种问题都指向信息系统,这的确偏颇了。但是这些问题的确属于外卖服务系统,这点没跑了。系统内部的问题,自然由系统内部自行优化,而不是把系统内部矛盾甩给用户端。饿了么那帮人也被记者挑起了情绪,轻信了这鬼话,出了一个让用户点“5分钟”的昏招。这就是把矛盾转向用户了,这事都不用故意挑动,是个人都能看出来问题在哪里,网友不炸毛才怪。
换句话说:千万不要把别人当傻子,因为到处都有聪明人。
那么,究竟是谁害了骑手小哥?
答:是他们自己。
我们都是成年人,有理智,有思考。每个人都应该为自己负责。
什么系统强迫骑手违反交通规则,逼骑手小哥**。敢问那个系统敢这么做?
配送服务中,有一个难以解决的问题就是骑手是人,会随机性决策。系统只会告诉你从A到B,但是骑手可以自由决策。而且还有,所谓的直线距离是不可能出现的,因为规划路径的时候,用的是图搜索算法,也就是说,只有有路的情况,才会给你规划路线,没路的情况是不会给你规划的。
而且,路径规划里也没让你闯红灯啊(笑)。
系统一点问题都没有吗?还是有的。
绩效里体现了恶劣天气的补贴,但是这个补贴太少了;
ETA建模的时候缺少安全方面的因素,需要添加;
ETA中各节点时间仍有依靠上报的数据,只要是上报,就存在虚假上报的情况,基础数据有问题,后面的一切都有问题;
披露的ETA数据中,缺少商家出餐效率,按说应该是可以获取到的,可能是没有披露到这么详细;
特殊时期订单压力太大,绩效系统没能充分考虑这部分特殊情况,部分规则会导致惩罚大于付出的情况;
核心价值观完全偏向用户,缺少对骑手的人文关怀,建议加强人文关怀和建设。
系统中对于用户,只考虑了用户体验;对于骑手,只考虑奖惩。这两方都缺少人文关怀,都有大量的文章可做。
人性本善?人性本恶?都不是,人性是复杂的,不能简单的二分。所有绩效系统的设计不仅仅会面向人性善的一面进行放大,也会限制人性恶的一面,进行控制和打压。这样才会让整体效率变高,让服务质量变高。
骑手安全问题,是整个外卖体系的系统问题,是商家出餐慢,是平台要求严,是骑手缺乏安全意识,是用户集中点单。
那对于这些问题,我们还有招吗?
有的。
首先我们得达成一个共同认知:只要在路上,出事故就是必然的。美团1年87亿个订单,按一亿分之一的概率算,一年也有87个事故。想一个事故都没有?我们看看怎么办:
理论上事故清零的办法:
1、消灭需求:把87亿个订单取消了,这样就没有人送餐了,自然就没有因为送餐引发的事故了;
2、消灭服务:把87亿个订单变成无人配送,这样就没有骑手小哥因为送餐而受伤害;
貌似只能在理论上实现,根本没法落地啊!
优化的办法:
1、人的层面:加强骑手小哥安全培训:提升安全意识,规范行车,指差呼;
2、风险层面:加强风险管控,进行风险识别,风险排序、风险认知,制定风险应对,做好风险的预防,在风险发生时,按照风险应对措施应对风险;
3、制度层面:在绩效制度中,强调安全因素,提升为红线以上,迫使整个外卖团队重视安全,遵守交通规则;适当放松超时配送惩罚;改惩罚为奖励;
4、系统层面:从目前披露的ETA建模策略上看,缺少对于意外情况、安全事故的内容,应该增加此部分,提升安全系数,适当放松配送时效要求;改上报数据为自动获取数据,排除人性因素导致的虚假上报问题。
那对于我们消费者来说,我们能做些什么?
1、提供准确的地址信息,避免信息错误导致配送延迟;
2、尽量提前预定,给各方都留出充分的时间;
3、尽量点附近的餐,避免超远距离订单;
4、点完餐后,耐心等待,不建议取消订单;
5、做好反馈,忠实反馈每一个问题,数据分析师能看到,但是问题太多,能会消失在盲目反馈中;
6、极端天气还是在家自己泡个面吃吧,那时候风险系数比较大;
7、极端情况,比如医院、高楼,建议各位还是尽量下楼取一下餐吧,就当餐前散步。
设计一个系统,是一个不断追求平衡的过程。每个环节都要不断优化,整体才会逼近完美。
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6. 传播封建迷信,主要表现为:
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3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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