抢单or派单：区别与场景分析

1. 抢单or派单：区别与场景分析

近期需求涉及到订单分发，尝试了解并分析其中的一些机制，对思考过程有个的小结。常见的打车、外卖、搬家等O2O业务中，订单分发是整个业务流程的核心。早期的业务系统设计相对简单，订单通常是人工手动分发，但人工操作的问题显而易见，如分发不均、效率低时间长、分发错误等。随着企业发展，为了避免上述问题，有的则采用系统派单模式，有的是抢单模式，还有几种模式的结合。
   以下梳理了派单和抢单的优劣势和适用场景，作为参考。
  
 1.减少因平台策略造成的负面影响；
   2.增加抢单人的选择权和参与感；
   3.多人抢单，提高了接单的可能性，降低了被服务者的等待时长。
  
 1.平台作为一个“中介”，连接服务与被服务方，也因此失去了管控权，容易出现两极分化，导致抢不到单或没人抢单；
   2.当抢单人有选择权时，也就意味着订单有了权重，当不受欢迎的订单无人问津或者服务方供不应求，派单人的等待时长无限增加，体验大打折扣；
   3.抢单意味着高流量高并发，不论是底层系统还是产品设计或交互展示，都需要足够完善以应对并发和处理异常。
  
 1.供小于求，单量远少于抢单人时，如果采用策略派单，单量永远集中在头部分层，从而打消了大部分抢单人参与积极性，而抢单会营造人人皆有机会；
   2.平台业务策略不够完善。
  
 1.平台具有决定权，通过建立健康的奖罚筛选体系，建立制度的公平性的同时也提升了用户粘性；
   2.减少权重订单，降低派单人的不公平待遇；
   3.通过算法实现最优匹配，实现多方利益最大化。
  
 1.接单人较为被动，派单优先级取决于长期的行为结果；
   2.系统派单建立在完善的分级策略基础上。
  
 1.供大于求，单量远多于接单人时，会存在部分单量延时处理，需要平台提供最优匹配，降低派单人等待时长的同时，实现接单人的资源利用最大化；
   2.业务策略完善，可有效管理。
  
 选择适合业务的模式后，就需要考虑实现了，不做具体业务的分析，只是抽象出一个通用的流程。
  
 1.下单
   订单带有的属性和标签，订单的细分程度决定着系统匹配的精准度。
   以打车为例，乘客的订单信息包含选择的服务类型、车型、用车时间、下单时间、具体地理位置等。
   信息分级越多越有利于系统分析。
  
 2.筛选人群
   对抢单来说，并不是系统全量发送，全民皆抢单。系统会根据订单的基础信息筛选更适合的群体。
   如果北京的乘客订单筛到上海的司机，一直推个不停，恐怕就不是提供给司机赚钱的机会，而是变相打扰了。
  
 3.批量推送
   系统需要定义什么资格、状态的人是可以推送，并实时判断抢单人的准入信息，如黑名单、不在线的人不能推送。
   根据筛选出的首批群体，定义数量后广播推送。
   若首次推送无人应答，是否多次发送，每次推送的数量及时间间隔。
  
 4.抢单
   抢单涉及到任务的多种结束条件，任务需要设置超时或资源为空等结束条件，不能无限次的推送，必要时人工干预。
  
 5.策略排序
   抢单人的信息可能是实时变化的，为保证抢单人的准入信息，最好系统增加一步校验，可提高抢单的有效性。
   间隔抢单可以简单的以时间先后给单，手快得手慢无。
   针对高并发的抢单，系统可做策略排序。
  
 6.交易开始
                                          
 1.下单
   同抢单，不做赘述
  
 2.系统筛选
   需从业务策略方面完善群体基础信息，如个人资料、行为数据等，并设置准入信息、排序信息。
   准入信息是指一个符合条件的群体，而排序信息可从群体中选出最优的一个。
   例如北京市海淀区XX大街在8:00可能有近百个外卖骑手可接单配送，但根据骑手等级、到店、到用户家距离等做排序，可选出一个等级又高、耗时又短、服务优质的骑手去配送。
  
 3.指定派单
   指定唯一进行派单，从接单人角度，建议增加用户可选是否接单的功能，如设置个人状态，在系统筛选的时候就识别其意愿；或者拒单功能，即在指派时有拒绝的选择。
   考虑接单人体验的同时也增加了业务的灵活性。
  
 4.交易开始
                                          
 在抢单和系统派单的模式外，还有一种是人工派单，纯粹的人工派单较为原始，耗时长、误操作高。随着业务的发展，有时会采用人工派单和抢单或系统派单相结合，遇到边缘场景，人工介入会弥补系统的不足，通常作为一种兜底机制。

2. 抢单还是派单

无论是抢单还是派单，所考虑的因素都十分的繁杂，不过最终的目的都是为了寻找到最佳匹配形成闭环交易。背后的商业逻辑是什么？该如何选择合适的匹配机制？ 
  
  
   
  
 在笔者闲时翻看国外项目的时候，发现了一家名为CellSavers的公司，推出随叫随到的手机修理服务。当你手机坏掉时，打开CellSavers的App，它会帮你配对相对能力与有空的技术人员，约一小时一内，技术人员就会按你家门铃，马上帮你修理手机。这种On-Demand的商业模式，都是透过匹配机制，缩小用户寻找解决问题帮手的时间，让他们在最短的时间内，找到能够帮忙解决问题的人。这样的模式在国内很常见，更令人在意的是CellSavers的匹配机制。
  
 匹配机制分为两种：派单和抢单。派单，即和以前服务提供者的接单相同，由内勤分配任务；抢单，则由服务提供者自己操作选择任务。最典型的派单和抢单之分的案例是滴滴和Uber，前者是抢单，后者是派单。背后的商业逻辑是什么？该如何选择合适的匹配机制？
  
 不过无论是派单还是抢单，最终目的都是为了让用户获得更好的体验。只有用户的体验好了，其对平台的粘性才会增强。
  
  派单还是抢单取决于供需关系，是拥有多少服务资源 
  
 我曾看到一篇文章，称滴快之所以选择抢单，和之前他们直接从出租车市场直接过渡而来不无关系。打车难自古是顽固之疾，司机向来都不缺单，需求大于供给，供给方自然占有主动优势，这就是抢单机制最早产生的根据。
  
 归纳一下即，当需求大于供给时，供给方占有主动优势，适合用抢单；当供给大于需求时，需求方占有主动优势，适合用派单。
  
 我觉得这样的说法是正确的，但又比较片面。这样的说法是建立在市场对供需关系的动态平衡上，但忽视了两点：互联网领域以消费者为主导，平台在供需双方之间起到的作用。
  
 考虑这两点后，得出的结论恰恰相反。派单，实质反映出服务资源的不足；抢单，反映出服务资源的过剩。派单和抢单，反映供给和需求的不同话语权。
  
 当我们的服务资源充裕或过剩时，服务提供者会争相用更好的服务去赢得用户，采用抢单模式比较好。但是如果平台的服务资源较少，无法满足用户的订单及时性，服务提供者的话语权就更强，服务提供者之间自由竞争、用户自由选择的机制就发挥不出来，用户的满意度一定会下降，此时派单模式才可能保障用户对服务及时性的需求痛点。
  
  派单还是抢单，技术能力是关键 
  
 抢单还是派单，这一争论在外卖O2O领域同样出现过。 在外卖O2O发展的最初阶段，部分外卖平台采用抢单模式，因为抢单所需要的门槛更低，不需要太多的技术含量。但是我们可以看到，用户对配送体验要求越来越高，众多外卖平台意识到了抢单模式存在的问题，开始纷纷转向派单模式。
  
 派单模式相比抢单模式需要考虑的因素更多，外卖配送是多点对多点的服务，一名送餐员到多家餐馆取餐同时又为不同用户送餐，涉及到优先去哪个商家取餐、如何选择配送路线、订单如何分配、优先为哪个用户送餐等等问题。原来这些问题在抢单模式下直接抛给了送餐员，而派单模式则需要平台来解决。毫无疑问，想要解决这些问题需要庞大的数据积累，以及对于高端技术的应用。