[发明专利]一种订单策略动态调整方法及装置在审

专利信息
申请号: 201610052650.X 申请日: 2016-01-26
公开(公告)号: CN106997577A 公开(公告)日: 2017-08-01
发明(设计)人: 胡涛 申请(专利权)人: 滴滴(中国)科技有限公司
主分类号: G06Q50/30 分类号: G06Q50/30;G06Q10/06
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司11002 代理人: 李相雨
地址: 300480 天津市滨海新区天津经济技术*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 订单 策略 动态 调整 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机处理技术领域,特别涉及一种订单策略动态调整方法及装置。

背景技术

目前,打车系统的使用已越来越普遍,乘客可以通过在用户设备(User Equipment,简称UE)上安装打车系统并发布打车请求来便捷的打车。对于打车系统而言,高峰期与平峰期的订单状况截然不同:平峰期订单偏少,司机运能得不到有效释放;而在上下班高峰期,由于订单急剧增长,司机供给严重不足。

现有的打车系统只能被动的在乘客订单与司机之间进行调度,当处于打车高峰期时,容易出现订单成交率低的情形;另外,当订单质量较差时,如出发地离目的地很近、目的地在偏远郊区、路况拥堵等,很容易导致司机不愿意接单,也容易导致订单成交率低。而对于乘客而言,在发出打车订单后,由于往往不了解订单的接收情况,只能很被动的等待,在高峰期或订单质量较差时,订单成交率低;另外,由于打车系统不能及时向乘客反馈订单成交率低的情形,使得乘客在等了许久后,仍然无法成功打到车,影响乘客打车体验。因此,如何提高订单成交率,提升乘客打车体验,吸引更多的司机上线工作,是目前急需解决的问题。

发明内容

鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种订单策略动态调整方法及装置。

第一方面,本发明提供了一种订单策略动态调整方法,包括:

在接收到用户设备UE发送的打车请求,且生成第一订单信息之 后,根据所述订单信息,采用预先建立的订单成交率预估模型,预估第一运力系统对应的第一成交概率;

将所述第一成交概率与预设的第一阀值进行比较,获得第一比较结果;

所述第一比较结果中,当第一成交概率低于所述预设的第一阀值时,向UE推送订单调整提醒信息。

优选地,向UE推送订单调整提醒信息之前,所述方法还包括:

判断第二运力系统对应的第二成交概率是否大于所述第一成交概率的预设倍数;

当所述第二成交概率大于所述第一成交概率的预设倍数时,所述向UE推送订单调整提醒信息为:向UE推送将所述订单信息导流至所述第二运力系统的提醒信息;

当所述第二成交概率小于等于所述第一成交概率的预设倍数时,所述向UE推送订单调整提醒信息为:向UE推送“愿等T分钟”或“加价”的提醒信息。

优选地,向UE推送“愿等T分钟”或“加价”的提醒信息之前,所述方法还包括:

根据UE在预设时间段内的历史订单数据,确定当前UE的消费等级;

若当前UE为低消费等级的UE,则所述向UE推送订单调整提醒信息为:向UE推送“愿等T分钟”的提醒信息;

否则,所述向UE推送订单调整提醒信息为:向UE推送“加价”的提醒信息;所述“加价”为增加具体金额或增加付款倍数或“打表来接”。

优选地,采用预先建立的订单成交率预估模型,预估第一运力系统对应的第一成交概率之前,所述方法还包括:

建立订单成交率预估模型。

具体地,所述建立订单成交率预估模型,包括:

获取预设时间段内所有UE对应的历史订单数据,从所述历史订单数据中提取特征数据,作为训练样本,采用回归模型对所述特征数据进行训练,得到订单成交率预估模型;

所述特征数据包括:每一成交订单的成交所属星期、成交时间点、成交地点、周围订单数、周围司机数、周围司机的平均司乘距离、周围订单的成交率、订单起始点到终点的距离、周围司机与周围订单数量比、周围订单的平均成交耗时。

优选地,向UE推送订单调整提醒信息之后还包括:

在接收到所述UE发送的所述订单调整提醒信息对应的应答信息之后,根据所述应答信息,播送订单并获取订单交互信息;

根据所述订单交互信息,修正所述UE的订单对应的预估的成交概率。

优选地,采用预先建立的订单成交率预估模型,预估第一运力系统对应的第一成交概率之前,所述方法还包括:

获取第一运力系统中符合预设条件的终端数量;

当所述终端数量小于预设的第二阀值时,向UE推送“愿等T分钟”的提醒信息;

当所述终端数量大于等于预设的第二阀值时,采用预先建立的订单成交率预估模型,预估第一运力系统对应的第一成交概率。

第二方面,本发明还提供一种订单策略动态调整装置,包括:

订单成交概率评估模块,用于在接收到用户设备UE发送的打车请求,且生成第一订单信息之后,根据所述订单信息,采用预先建立的订单成交率预估模型,预估第一运力系统对应的第一成交概率;

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