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美团技术沙龙01 - 58到家服务的订单调度&数据分析技术
58到家平台于2014年推出，提供家政、丽人等到家服务，迅速在全国多城市布局。文档详细介绍了订单调度系统的演变，包括从初期的人工派单到后来的智能调度，同时运用了大数据和实时定位技术以提高订单效率和用户体验。未来计划着重于订单分级、动态定价和劳动者评级，以实现更高的运营效率和客户满意度。
美团技术沙龙01 - 58到家服务的订单调度&数据分析技术
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- 2. agenda • 58到家介绍 • 订单管理系统介绍 •数据分析技术的应用
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- 8. 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
- 9. 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
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- 15. 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。
- 16. 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。
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- 18. 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。
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- 20. 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。
- 21. 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
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- 25. 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
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