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AIによるUber Eatsの配達リクエストの優先順位を決めるアルゴリズムを検証

Uber Eatsの配達リクエストは適任者をAIによって決められていると言われており同じ場所にいても、よく鳴る人もいれば全く鳴らない人もいます。


もちろんその 配達リクエスト の優先順位は運営者側から公開されていません。

しかし優先順位は確実に存在します。

・配達リクエストを増やす施策を知る

運営者側から公開されていないので配達リクエストの優先順位は明確にする事は不可能ですが、仮説を立てて検証する事で必要な施策が見えてきます。


まさにGoogleで検索上位表示させるために行うSEO対策のようなものです。


現役のUber Eatsの配達員で実績5000件以上の私の経験を元に検証した内容です。


これを意識して行動すれば、現在の私のように配達リクエストを待ついわゆる待機時間を減らせると思います。


尚、このアルゴリズムを仮説として私が実際に実践して月50万以上達成しています。

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Uber Eatsはユーザーファースト

Uber Eatsはユーザーファースト

Uber Eatsというプラットフォームは料理を注文するユーザーと出店しているレストラン、そしてそれを配達する配達パートナーで成り立っています。


これらのどれか1つ欠けても成り立ちません。


そしてUber Eats運営者の方針はユーザーファーストであるという事です。

そのユーザーが配達員に望むことはだだ1つ

・早く料理を届けてほしい

これだけです。


要するに早く料理を届けてさえくれれば、配達する人は誰でもいい訳です。


よってUber側では料理を早く届けるために物理的、理論的に早く届けられる可能性の高い配達員に優先して配達リクエスト出すという事になります。


Uber Eatsの優先順位を決めるアルゴリズム

Uber Eatsの優先順位を決めるアルゴリズム

配達リクエストを出す優先順位は物理的、理論的に早く料理を届けられる可能性の高い人です。

その優先順位は下記に順番ではないかと思われます。

✅ ①配達履歴
✅ ②配達時間
✅ ③応答率
✅ ④配達パートナーステージ

各地域や時間帯など、どの人が一番早く届ける事が出来るかはビックデータでAIは把握している事でしょう。


配達したデータは間違いなくUber側でデータとして保有しています。


恐らく見えないところでスコアの様なものが存在するのでしょうけど、主に各配達員の配達データが大きく重視されていると思われます。


①配達履歴

・行った事のある配達員を優先

そのユーザーに配達に行った事のある人の方が早く届けられる可能性が高くなります。


ナビを使えば一緒だろ!と思った人は間違いなく配送業未経験者でしょう。


ナビ通りに行っても裏に回されたり入り口がわかりにくいマンションだったりで、その住所に無事に辿り着いたとしてもそこから時間がかかるケースは普通にある事です。


又、全く同じ住所で一軒家やアパートが数件あったりする事も珍しくありません。

その場合ナビのピンは全くあてにならず、参考程度にしかなりません。


よって初めて配達に行く人よりも、そこに行った事のある人に配達させた方が早くなります。


②応答率

・応答率の高い人を優先

配達リクエストを拒否してもアカウントには影響ないと言われておりますが、決してそんな事はないと思います。


AIは人工知能ですので人間と同じ考えを持っていると考えられます。


そうなると頻繁に配達リクエストを拒否している人をわざわざ優先するとは思えません。

拒否により余計な時間がかかり、その分配達が遅れる結果になるからです。


配達リクエスト拒否の際に配達料金、距離、ピック先の所在地、ドロップ先の住所、の何を嫌って拒否したのかはデータを蓄積すれば配達員ごと個別に分析されてしまいます。


出来る限り配達リクエストは受けるようにした方がいいでしょう。


又、受けキャンはその後の配達リクエストに大きく影響しますので、可能な限りしないようにする必要があります。


③配達時間

・配達時間のスピードを優先

そのユーザーに配達履歴のある配達員が複数いる場合は、その中で配達スピードの早い人を優先するでしょう。


ピックからドロップまでの配達時間が 早い 人が優先されるのはごく普通に考えられます。


早い 人とは運転スピードの事ではなく、ピックからドロップまでの一連のスピードです。


運転スピードは何キロで走っているかはUber側に把握されていますので、あり得ない様なスピードで走ると逆効果にも成り得ます。


④配達パートナーステージ

・ステージよりも評価が優先

評価はレストランからとユーザーからの2種類ありますが、過去一定期間にいずれかからBAD評価つけられた場合、そのレストラン又はユーザーの配達リクエストの優先されないという現象です。


しかし一定期間が経過すれば、何事も無かった如く普通に配達リクエストが来ます。


BAD評価のほとんどは自分に問題がなく理不尽なものばかりです。


ここは意識して対策するだけ無駄ですので、気にしないで普通に配達するのみです。


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Uber Eatsの優先順位の具体例

Uber Eatsの優先順位の具体例

上記①~④で優先順位の仮説を立てましたが、その具体例を上げます。

✅ 短い距離
✅ 中・長距離
✅ 難関物件

仮説を立てた上での具体例とはいえ、私が稼働した上での結論です。


短い距離

・自転車が有利とは限らない

配達距離が短い場合でもやはり①の配達履歴が優先される傾向があります。


それを実感したのは自転車勢のマック地蔵が複数にいた時に、最も効率の悪い軽貨物で稼動していた私のスマホが鳴り、中・長距離かと思いきや、1キロ未満の短距離だった。


そしてそのドロップ先は、何度か行った事のあるところだった。

その様な事が頻繁に起きます。


乗り物よりも履歴が優先されたという結果です。

物理的、理論的に行った事のある人に行かせた方が早いという判断なのでしょう。


最もそのドロップ先に行った事がある人が複数いる場合は②③と次の段階決まるのではないでしょうか?


中・長距離

・バイク有利

Uber Eatsの配達で中・長距離とはどれ位を示すのか難しいところですが、3キロまでは自転車の方が 早い です。


とりあえずここでは5キロ以上を中・長距離と定義します。


中・長距離の場合は、①の配達履歴よりも乗り物を優先していると思われます。


早く配達するためには行った事のある人に行かせる方が効率はいいのですが、それを覆す程の距離がある場合は乗り物を優先した方が早いとの判断なのでしょう。


この場合は、自転車論外でバイク、軽貨物の中で①②③と次の段階を決めるものと考えられます。


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難関物件

・配達履歴と配達時間

難関物件とはドロップ先がピンズレ、表示住所不完全や大規模マンションで敷地に入ってから時間のかかる所など、とにかく余計な手間のかかるものを示します。


初めて行く人は、確実に余計な時間がかかる事でしょう。

しかしその様な所でも2度3度行く事でスムーズに配達出来るようになります。


よって、まずは配達履歴が優先されて行った事のある人に行かせるでしょう。


そして行った事がある人が複数いる場合は、次にその時の配達時間の早かった人が優先という流れです。


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まとめ


☒Uber Eatsはユーザーファースト

Uber Eats針はユーザーファーストで、そのユーザーが配達員に望むことはだだ1つ、早く料理を届けてほしいという事です。


☒Uber Eatsの優先順位を決めるアルゴリズム

配達リクエストを出す優先順位は物理的、理論的に早く料理を届けられる可能性の高い人。

順番は①配達履歴②配達時間③応答率④配達パートナーステージと仮説。

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