CN107341636A - 一种货运司机抢单补贴方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种货运司机抢单补贴方法，所述方法包括如下步骤：a)服务端获取发货端的订单信息，根据所述订单信息和司机端维度进行司机端选取；b)预先判断抢单人数；c)建立补贴预算池，计算补贴预算池中的基础补贴值和最大补贴值d)计算每一组司机端中每一个司机端与订单信息的耦合度；e)按照步骤d)中耦合度的排序和补贴值的排序，确定每一个司机端的补贴值；f)服务端将得到的补贴值与订单信息推送给抢单司机端。本发明提供的一种货运司机抢单补贴方法，最大程度上提高订单的接单率，并且针对不同的抢单司机端补贴的必要性进行不同的补贴，从而降低补贴成本，提升补贴效率。

Description

一种货运司机抢单补贴方法

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种货运司机抢单补贴方法。

背景技术

据统计目前具有3000万名货车司机的庞大的货运市场，而且我国85％以上的大型货车都是个体户经营，物流运力绝大部分依靠分散经营的700万辆中长途货车和近2000万辆中短途货车，每年因货车空驶带来了巨大能源浪费和环境污染。传统的货运市场信息化程度不高，部分货车司机只能依靠固有的小圈子——司机每到一个地方都会找熟人介绍业务。对于长途干线运输业务，仅有单程运输量的企业占59％；有往返运输业务的占13％，且运量往返不匹配。

近年来随着互连网技术的不断发展，给传统的货物运输行业注入了新的血液，使货物运输过程中更加方便、快捷地为发货方和运输方提供服务。但是目前货物运输过程中存在多方面的问题，一是比较着急的资源能够迅速找到，也就是货运司机与发货方及时匹配需求；二是项目的客观需求，即基于精准定位的品牌运营商，有高端项目的运输对应需求；三是对这两方面的同时需求，既需要最及时地解决，同时也有精准对位的需求。

随着互联网的发展，通过货运平台连接发货方和货运司机，使货运过程更加简单方便，但是面对质量较差的订单，存在司机不愿意接单的情形，造成发货方难以寻求到合适的司机。现有技术中也有对订单进行价格补贴的方法，其通过统一的补贴方式进行，补贴方法单一，造成服务端运营成本增加，而且难以对司机抢单实现有效地激励。

因此，为了解决上述技术问题，需要能够针对不同的抢单司机端进行有效激励抢单，并降低服务端运营成本的一种货运司机抢单补贴方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种货运司机抢单补贴方法，所述方法包括如下步骤：

a)服务端获取发货端的订单信息，根据所述订单信息和司机端维度进行司机端选取；

b)服务端根据发货端的订单信息以及选取司机端的历史抢单信息，预先判断抢单的司机端数目是否达到预先设定的阈值，若判断抢单的司机端数目达到所述阈值，则不进行订单补贴，若判断抢单的司机端数目未达到所述阈值，则进入步骤c)；

c)建立补贴预算池，根据选取司机端的历史抢单信息，通过线性回归计算所述补贴预算池中的基础补贴值和最大补贴值；

将选取的司机端分成多组，对分组后的每一组司机端根据抢单意愿值进行排序；将所述基础补贴值至所述最大补贴值划分成与所述司机端分组数目相同的补贴值区间，并将划分后的补贴值区间进行排序；

将排序后的每一组司机端与排序后的每一个补贴值区间按顺序匹配；

d)计算每一组司机端中每一个司机端与发货端订单信息的耦合度，并将所述耦合度由高到底或由低到高排序；将每一个补贴值区间内的补贴值由低到高或由高到低排序；

e)按照步骤d)中耦合度的排序和补贴值的排序，确定每一个司机端的补贴值；

f)服务端将得到的补贴值与订单信息推送给抢单司机端。

优选地，当某一司机端一日内补贴数目达到预设阈值时，不再进行补贴值推送。

优选地，所述最大补贴值通过下式计算：

其中E为补贴系数，x₁、x₂、…、x_n为司机端历史抢单信息中的最大补贴值。

优选地，所述基础补贴值通过下式计算：

其中E为补贴系数，y₁、y₂、…、y_n为司机端历史抢单信息中的基础补贴值。

优选地，，所述司机端维度包括货运司机实时位置、货运司机选取数目、跨区域接单以及跨车型接单。

优选地，所述抢单意愿值通过逻辑回归函数进行计算。

优选地，所述耦合度通过如下方法计算：

β＝(M+N)/M，其中β为耦合度，M为某一司机端的历史抢单数目，N为发货端历史成交的订单数目。

本发明提供的一种货运司机抢单补贴方法，建立补贴预算池，将司机端分成多组进行补贴值区间匹配，并进一步进行订单信息与抢单司机端耦合度匹配，极大程度地司机抢单意愿的同时，有效降低了服务端运营成本增加。

本发明提供的一种货运司机抢单补贴方法，最大程度上提高订单的接单率，并且针对不同的抢单司机端补贴的必要性进行不同的补贴，从而降低补贴成本，提升补贴效率。

应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和解释，并不应当用作对本发明所要求保护内容的限制。

附图说明

参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：

图1示意性示出了本发明货运司机抢单补贴方法的运行系统结构框图；

图2示出了本发明货运司机抢单补贴方法的流程框图；

具体实施方式

通过参考示范性实施例，本发明的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本发明并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本发明的具体细节。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例，相关技术术语应当是本领域技术人员所熟知的。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤，除非另有说明。

下面结合具体的实施例对本发明的提供的一种货运司机抢单补贴方法进行详细阐释，为了使本发明的内容得以更加清晰的说明，需要的对本发明应用的环境进行说明。如图1所示本发明货运司机抢单补贴方法的运行系统结构框图；本发明提供的货运司机抢单补贴方法的运行系统包括服务端100、发货端300和司机端200，所述发货端300为安装于发货方的终端设备(例如APP或PC端)，所述司机端200为安装于司机方的终端设备(例如APP或PC端)。服务端100获取发货端300的订单信息和司机端200的历史接单信息，对订单信息和历史接单信息进行数据处理后，将订单推送给司机端200。司机端200对订单进行抢单，服务端100将司机端200的抢单信息反馈给发货端300，供发货端300进行司机选择，并进行订单成交。本发明服务端100对在向司机端200推送订单过程中，根据订单信息和司机端的历史信息进行针对性的金额补贴，以激励司机端200的司机进行抢单。

如图2所示本发明货运司机抢单补贴方法的流程框图，实施例中一种货运司机抢单补贴方法包括如下步骤：

S101、服务端获取订单信息以及司机端选取

服务端与发货端数据交互，获取发货端的订单信息，订单信息包括但不限于发货地、目的地、订单价格、货物种类、货物重量以及需求的货物运送时间。服务端根据所述订单信息和司机端维度进行司机端选取，所述司机端维度包括货运司机实时位置、货运司机选取数目、跨区域接单以及跨车型接单。例如在一些实施例中，订单信息中需要运送货物从A地至B地，则服务端根据司机端的实时位置选取A地5公里范围内的所有司机端。在另一些实施例中可以通过多个订单信息组合以及多个司机维度组合进行司机选取。

S102、预判抢单司机数目

服务端根据发货端的订单信息以及选取司机端的历史抢单信息，预先判断抢单的司机端数目是否达到预先设定的阈值，若判断抢单的司机端数目达到阈值，则不进行订单补贴，若判断抢单的司机端数目未达到阈值，则进行补贴计算。根据本发明，实施例中服务端根据订单信息中的订单价格与选取司机端的历史抢单信息预判抢单的司机端数目。例如在实施例中选取司机端的数目为20个，设定抢单司机端数目的阈值为10人。根据20个司机端的历史抢单信息中抢单时的最低为订单价格a元、最高订单价格b元，以及由服务端获取的订单信息中的订单价格c元预判抢单司机端数目。

若c＞b，则预判抢单的司机端数目会达到预先设定的阈值10人。

若c≤b，则预判抢单的司机端数目不会达到预先设定的阈值10人。

当预判抢单的司机端数目达到阈值10人，则不对司机端进行金额补贴，直接将订单信息推送至司机端。

当预判抢单的司机端数目未达到阈值10人，则进行后续的补贴计算。

S103、司机端分组与补贴值区间匹配

建立补贴预算池，根据选取司机端的历史抢单信息，通过线性回归计算补贴预算池中的基础补贴值和最大补贴值。

最大补贴值通过下式计算：

其中E为补贴系数，x₁、x₂、…、x_n为司机端历史抢单信息中的最大补贴值。本实施例中计算的最大补贴值为11元。

基础补贴值通过下式计算：

其中E为补贴系数，y₁、y₂、…、y_n为司机端历史抢单信息中的基础补贴值。本实施例中计算的基础补贴值为3元。

将选取的司机端分成多组，对分组后的每一组司机端根据抢单意愿值进行排序；将所述基础补贴值至所述最大补贴值划分成与所述司机端分组数目相同的补贴值区间，并将划分后的补贴值区间进行排序。

实施例中，将选取的20个司机端分成四组，对分组后的每一组司机端根据抢单意愿值进行排序。优选地，抢单意愿值通过逻辑回归函数进行计算。本实施例中，20个司机端分成了四组，每组具有五个司机端。将四组司机端排序为：第一组至第四组。

具体为：第一组司机端A1、A2、A3、A4、A5；第二组司机端：B1、B2、B3、B4、B5；第三组司机端：C1、C2、C3、C4、C5；第四组司机端：D1、D2、D3、D4、D5。

根据本发明，实施例中将基础补贴值至最大补贴值划分成与司机端分组数目相同的补贴值区间，并将划分后的补贴值区间进行排序。本实施例中，将基础补贴值3元至最大补贴值11元分成四个区间，即第一补贴值区间9～11元，第二补贴值区间7～9元，第三补贴值区间5～7元，第四补贴值区间3～5元。

将排序后的每一组司机端与排序后的每一个补贴值区间按顺序匹配。实施例中，将第一组司机端与第一补贴值区间匹配，第二组司机端与第二补贴值区间匹配，第三组司机端与第三补贴值区间匹配，第四组司机端与第四补贴值区间匹配。

S104、司机端与订单信息耦合匹配

计算每一组司机端中每一个司机端与发货端订单信息的耦合度，并将耦合度由高到底或由低到高排序；将每一个补贴值区间内的补贴值由低到高或由高到低排序。

本实施例中，服务端获取发货端的历史成交订单信息，并进行耦合度计算，具体通过如下方法计算：

β＝(M+N)/M，其中β为耦合度，M为某一司机端的历史抢单数目，N为发货端历史成交的订单数目。实施例以第一组司机端A1、A2、A3、A4、A5为例，计算第一组司机端中的每一个司机端与发货端订单信息的耦合度，A1＝1.3、A2＝1.9、A3＝1.2、A4＝1.7、A5＝1.6。将耦合度按下表排序由高到低排序：

1.9	1.7	1.6	1.3	1.2
					A2	A4	A5	A1	A3

步骤S103中第一组司机端与第一补贴值区间9～11元匹配，将第一补贴值区间内的补贴值均等分成五份，即补贴值分别为9.4元，9.8元，10.2元，10.6元，11.0元，并将补贴值按照下表由低到高排序：

9.4

9.8

10.2

10.6

11.0

按照上述步骤中耦合度的排序和补贴值的排序，确定每一个司机端的补贴值。实施例中，A2司机端对应补贴值为9.4元，A4司机端对应补贴值为9.6元，A5司机端对应补贴值为10.2元，A1司机端对应补贴值为10.6元，A3司机端对应补贴值为11.0元。

实施例中，其余三组司机端中的每一个司机端与订单信息耦合度的匹配与上述第一组司机端中的每一个司机端与订单信息耦合度的匹配方式相同，这里不再累述。

S105、服务端将补贴值和订单信推送给司机端

服务端将得到的补贴值与订单信息推送给抢单司机端。本实施准备给，当某一抢单司机端一日内补贴数目达到预设阈值时，不再进行补贴值推送。例如设定阈值为4次，当某一司机端一日内补贴次数已经达到4次，则不再进行本发明的上述补贴方法。

本发明提供的一种货运司机抢单补贴方法，建立补贴预算池，将司机端分成多组进行补贴值区间匹配，并进一步进行订单信息与抢单司机端耦合度匹配，极大程度地司机抢单意愿的同时，有效降低了服务端运营成本增加。

本发明提供的一种货运司机抢单补贴方法，最大程度上提高订单的接单率，并且针对不同的抢单司机端补贴的必要性进行不同的补贴，从而降低补贴成本，提升补贴效率。

结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于本领域技术人员都是易于想到和理解的。说明和实施例仅被认为是示例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。

Claims (7)

1.一种货运司机抢单补贴方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

a)服务端获取发货端的订单信息，根据所述订单信息和司机端维度进行司机端选取；

b)服务端根据发货端的订单信息以及选取司机端的历史抢单信息，预先判断抢单的司机端数目是否达到预先设定的阈值，若判断抢单的司机端数目达到所述阈值，则不进行订单补贴，若判断抢单的司机端数目未达到所述阈值，则进入步骤c)；

c)建立补贴预算池，根据选取司机端的历史抢单信息，通过线性回归计算所述补贴预算池中的基础补贴值和最大补贴值；

将选取的司机端分成多组，对分组后的每一组司机端根据抢单意愿值进行排序；将所述基础补贴值至所述最大补贴值划分成与所述司机端分组数目相同的补贴值区间，并将划分后的补贴值区间进行排序；

将排序后的每一组司机端与排序后的每一个补贴值区间按顺序匹配；

d)计算每一组司机端中每一个司机端与发货端订单信息的耦合度，并将所述耦合度由高到底或由低到高排序；将每一个补贴值区间内的补贴值由低到高或由高到低排序；

e)按照步骤d)中耦合度的排序和补贴值的排序，确定每一个司机端的补贴值；

f)服务端将得到的补贴值与订单信息推送给抢单司机端。

2.根据权利要求1所述的补贴方法，其特征在于，当某一司机端一日内补贴数目达到预设阈值时，不再进行补贴值推送。

3.根据权利要求1所述的补贴方法，其特征在于，所述最大补贴值通过下式计算：

其中E为补贴系数，x₁、x₂、…、x_n为司机端历史抢单信息中的最大补贴值。

4.根据权利要求1所述的补贴方法，其特征在于，所述基础补贴值通过下式计算：

其中E为补贴系数，y₁、y₂、…、y_n为司机端历史抢单信息中的基础补贴值。

5.根据权利要求1所述的补贴方法，其特征在于，所述司机端维度包括货运司机实时位置、货运司机选取数目、跨区域接单以及跨车型接单。

6.根据权利要求1所述的补贴方法，其特征在于，所述抢单意愿值通过逻辑回归函数进行计算。

7.根据权利要求1所述的补贴方法，其特征在于，所述耦合度通过如下方法计算：

β＝(M+N)/M，其中β为耦合度，M为某一司机端的历史抢单数目，N为发货端历史成交的订单数目。