Keeta贏在AI
很多人說Keeta贏在燒錢進行大量補貼，成功打準一人飯堂缺口，又大幅宣傳免運費（其實可能在食物費中加番），加盟餐廳種類又多又地道。
不過比較少人講而我覺得真正定勝負的原因是AI，Keeta的配對演算法實在比來自歐洲的Deliveroo和Foodpanda成熟得太多，透過大數據更有效地配對運送路線（遲D就係擠壓車手）可以壓低對餐廳和客戶的成本。
美團如何透過AI演算法和大數據數字控制車手？
數據收集與分析
– 多維度數據採集：平台藉助各種技術手段，收集與騎手相關的多維度數據，如騎手的個人信息、車輛信息、位置信息、接單歷史、配送時間、客戶評價等，還會收集商家的出餐速度、菜品信息，以及道路狀況、交通流量等外部環境數據。
– 實時數據追蹤：通過騎手手機APP和智能設備的定位系統、傳感器等，對騎手的行動軌跡和工作狀態進行實時追蹤，精確到秒和米級的位置信息，以掌握騎手在取餐、送餐過程中的實時動態。
– 深度數據分析：運用大數據分析技術和算法模型，對海量數據進行挖掘和分析，識別騎手的行為模式、工作習慣、效率特點等，為後續的任務分配、管理決策提供依據。
任務分配與路線規劃
– 訂單分配算法：綜合考慮訂單數量、商家位置、顧客地址、騎手位置、騎手忙碌程度等因素，通過複雜的算法模型，自動將訂單分配給最合適的騎手，以實現整體配送效率的最大化。
– 動態路線規劃：根據實時交通信息、路況變化、天氣狀況等因素，為騎手動態規劃最優送餐路線，避開擁堵路段，減少配送時間。同時，還會考慮到不同時段的交通特點，如高峰時段和低谷時段的路線差異。
– 多訂單合併與優化：對於同一區域或相近路線的多個訂單，平台算法會進行合併處理，規劃出一條能夠同時滿足多個訂單配送需求的最優路線，提高騎手的配送效率和車輛的利用率。
時間管理與監控
– 嚴格的時間標準設定：為每個訂單的取餐和送餐環節分別設定精確的時間標準，如取餐時間一般限制在10-15分鐘，送餐時間根據距離和路況而定，通常在30分鐘以內。這些時間標準會根據不同地區、不同時段的實際情況進行動態調整。
– 實時倒計時與預警：騎手的手機APP上會顯示每個訂單的剩餘時間倒計時，當剩餘時間接近臨界值時，系統會發出預警提示，提醒騎手加快速度。同時，平台監控系統也會對即將超時的訂單進行重點關注和提醒。
– 時間績效評估：平台將騎手的準時率作為重要的績效考核指標，與騎手的收入、評級、派單量等直接掛鉤。長期準時率低的騎手可能會面臨減少派單、降低收入甚至被淘汰的風險。
反饋與獎懲機制
– 基於數據的績效評估：平台根據騎手的工作數據，如準時率、好評率、配送里程、接單數量等，對騎手進行全面的績效評估。通過建立量化的評估模型，為每個騎手生成詳細的績效報告，清晰展示其工作表現。
– 多樣化的獎勵措施：對於績效優秀的騎手，平台會給予多種形式的獎勵，如獎金、積分、禮品、晉升機會、優先派單權等。積分可以兌換平台提供的各種福利或優惠，晉升機會則可以讓騎手獲得更高的等級和更好的待遇。
– 嚴格的懲罰措施：對於違反平台規定或績效不佳的騎手，平台會採取相應的懲罰措施，如罰款、減少派單量、降低評級、暫停接單甚至永久封禁賬號等。例如，騎手出現一次嚴重超時或客戶投訴，可能會被扣除一定金額的罰款，並在一段時間內減少派單量。
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