外送预测率高达95%,foodpanda怎从工人智慧走到人工

2020-06-29
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外送预测率高达95%,foodpanda怎从工人智慧走到人工

观看这十年来行动化所驱动的创业浪潮,餐点外送平台 foodpanda 本身无论在资本操作、商业模式,以及导入大数据与 AI 变成数据驱动化的过程,都可称得上是这时代「按需经济」的先驱之一,同时也是最早进入台湾的业者。

foodpanda 是怎幺透过导入 AI 分析台湾人饮食喜好,进而提升配送效率,快速成长的呢?INSIDE 专访到 foodpanda 台湾运筹总监余岳勋,来了解他们是怎幺变成一间数据驱动的公司。

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foodpanda 运筹总监余岳勋在活动中的照片

余岳勋拿了一个很有趣例子作为 foodpanda 研究数据的开端。「猜猜看,台湾饮料店哪个单一饮品会决定跳出率的生死?」答案就是最具台湾特色的珍珠奶茶。观察订单数据,台湾消费者在叫饮料外送的时候,平均每五人就有一人想喝珍奶;这让许多消费者一看到饮料店没珍奶就立即跳出,严重影响事后的订购意愿,也让 foodpanda 在跟每一间饮料店合作时,会强烈建议菜单内一定得有珍奶。

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珍奶决定了饮料店订单跳出率的生死

余岳勋进一步介绍,这六年来研究订单最重要但也最简单的发现,就是若餐点选项只有五个以下,订单绝对少得可怜;而且如果只卖餐点,不卖饮料,订购率也会相当难看。

这些观察简单明暸,却也成了 foodpanda 每每跟店家合作时的必要準则。店家的强项、弱项是什幺?跟其他餐厅比起来要改进哪些缺点?这些都会由系统自动产生,给予店家改进建议报告。

但导入演算法这回事对 foodpanda 来说,「外送管理」更是 AI 与资料真正发挥威力之处。这套演算法会自动综合每位司机的历史速度、效率、送餐点熟悉度,再结合取餐地点,即时路况,试算出每一区最有可能发生第一次取餐的地点,并且让该地设为司机的打卡点,让他提前就位,用最短时间取得第一段餐点。

送完第一段餐点后,第二、第三张单呢?余岳勋说不一定最近的外送员就能最快送达,演算法会依照司机过去的习惯数据、路线,算出最好的匹配结果;这是过去人工派单只考虑位置的思维所做不到的,什幺时候司机到达负荷上限、停止送餐也都由系统自己判断,去确保服务品质维持在一定水準之上。

余岳勋就表示幸亏有 AI 的帮忙,foodpanda 在 2018 在台湾呈现高速成长之势,但司机的成长数量比例却只有订单的一半;甚至在人数成长速度不及订单之下,2018 下半年却还能让整体外送效率提升 30% 以上。

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foodpanda 去年公布的外送数据

foodpanda 的配送演算法主要由德国总部开发、维护,全球所有市场的数据、资料也都会传回德国进行分析、研究。此外像重点使用案例研究、系统前导规划也都全在德国发生。

但每个国家的分部也都会配置自己的资料科学家,他们会定期送去德国受训,并帮助本地市场做更深层的资料探索优化;余岳勋也说目前台湾配有一名资料科学家,并且台湾市场所产生的资料量并不算少,排得上亚洲区前几名,像前面提到的珍奶问题,也都是资料科学家所探勘出来的。

「AI 优化并非一蹴可及,它是一次一次,累积而来的。」余岳勋说别看 foodpanda 现在使用 AI 已经很方便、成熟,但他们进入台湾这七年间也是从工人智慧做起,刚开始还是得一张一张人工派单、还得花功夫做店家标籤化,行销端也得在 APP 跟网页内不断进行 A/B Test,才能有足够的资料进行客户分析,整合出最佳的营运模式。


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