从九成骑手关注的问题说起，平台如何从封闭走向开放？_风闻
新眸-2022-09-14 19:12
作者｜鹿尧
编辑｜桑明强
你肯定见过这样的场景：正值用餐高峰，一家生意不错的餐馆挤满了人，烟火喧嚣间，除了等位用餐的客人，还有不少拿着手机焦急等待出餐的外卖骑手。
外卖平台一项面向6万名骑手的调查显示，在配送过程的各种意外情况中，9成受访骑手提到“等出餐时间过长”，提及率位列第一，另有7成骑手认为过半的超时订单与等餐有关。
过去我们常常认为，骑手被迫在路上抢时间，是因为平台给的时间太少。然而，在外卖服务链条上，平台要考虑的不只有骑手，还有商家和用户，这三方既有利益交集又有利益博弈的微妙关系，决定了保障三者体验几乎是一个“不可能三角”。关于这一点，从出餐这一场景就可以管中窥豹：要想缩短骑手的等餐时间，让外卖尽快送到用户手中，就要让商家加快出餐，但这也会相应加大店员压力，同时餐品质量也有可能下降。
更何况，外卖订单从分配到送达，除了出餐问题，每个环节都可能发生不同的突发状况：骑手找不到餐厅、用户不接电话、保安不让进小区、用户要求骑手顺便带东西……其中每个状况都至少涉及两个相关方。
维持一个让用户、商家、骑手都满意的平台生态，就像在进行一场“抛三球”杂技，如何使这一高难度动作成为可能，是这篇文章想要探讨的问题。
01
不用加快出餐就可以缓解等餐焦虑，这种办法存在吗？
一份外卖要用多久做出来？关于这个问题，用户可能不太在意，但对骑手而言，这却是配送过程中至关重要的环节。事实上，出餐速度也关乎我们是否能准时收到外卖。
“前天一个订单，到手半个小时，但等了20分钟才做好，当时手里还有别的订单，这一单拖延了，后面连续几单时间也会变得特别紧张。”在美团外卖的骑手恳谈会上，谈及出餐环节时，一个骑手打开了话匣子。
另一位骑手说，他在晚高峰时间接了一家韩国料理的单子，等了10分钟后才被告知食材不够了，最终选择将订单转出去后，剩下的订单也已经超时许久。
为什么骑手那么在意出餐时间？
整体而言，一张外卖订单的履约时长，由商家备餐时长+骑手配送时长构成。恶劣天气、交通管制会影响骑手的配送时长，但这种影响对所有骑手都是一样的，也比较容易向用户解释。对骑手来说，更不可控、且难以和用户解释的情况，是商家出餐用时的各种不确定性。
造成出餐不确定性的典型场景有以下几种：
1、用餐高峰，商家要同时兼顾堂食和外卖
2、对顾客不常点的菜品，商家一般不会提前备货，做起来就会比较慢
3、商家人手不足，菜品做好了，但没有人打包给骑手
很多商家都想尽办法提高出餐速度，比如增设后厨人手、简化烹饪流程、在高峰期只上架出餐速度快的菜品等等。但是，高峰期堂食和外卖“撞车”始终是餐饮行业的固有难题，每种菜品也有对应的合理烹饪时间，再者，我们也不能要求所有餐厅都投入同等的资源去提升出餐速度。
出餐的问题似乎到这里就讨论结束了，然而，作为整个外卖服务链条的一个环节，出餐除了是一个做菜速度快慢的问题，还是一个关乎商家、骑手、用户三方的体验问题。正如文章开头提到的，平台要解决出餐问题，肯定也要考虑商家的感受，不能要求商家无限提升出餐速度。换言之，应该要有这么一种解决方案，菜没有做得更快，但是至少三方都不会因为出餐而焦虑了。
在美团外卖看来，这个方案的关键，在于商家、骑手和用户之间的信息互联互通。对于骑手，比起商家出餐慢，他们更介意的是不知道商家什么时候能出餐，从而无法妥善规划接下来的取餐路线，导致后续订单超时。对用户来说，大多数人在知道商家因为繁忙而来不及出餐时，都会表示理解，但还是希望能有一个准确的送达时间预期。
因此，美团外卖尝试引导商家及时上报出餐，让骑手和用户都能清楚知道餐品的状态，使骑手到店就能取餐、用户等餐心里有数，商家也能因此避免承受过高的出餐压力。在具体措施上，平台主要通过向商家发放智能硬件和推出奖励措施来引导商家上报出餐。在汇总商家的出餐数据后，平台会根据商家的历史出餐习惯和当前繁忙程度，给骑手推荐“建议到店时间”，方便提前规划路线，避免过早到店。在用户的界面上，现在也已经能看到“商家已接单”和“商家已出餐”两种状态。
目前，在美团外卖重点运营商家的订单中，骑手每单等餐时长同比下降18%，等餐时间超过10分钟的极端情况占比同比下降27%，用户关于商家出餐问题的客诉率也较去年同期下降38%。
在不改变商家出餐习惯的前提下，信息透明缓解了出餐难题。美团外卖的解决方案，也让我们从中看到一种新的平台治理思路：让信息在相关方之间充分流动，增进相互理解和信任，减少因信息不对称造成的误解，让多方利益能在共识下实现平衡。事实上，外卖平台和网约车平台在App内置的聊天工具，也是促进各方充分沟通的渠道。美团外卖针对出餐场景做的优化，其实是把这种沟通进一步机制化、自动化。
从美团外卖的尝试也可以看出，良好的平台治理不一定需要大量繁复的规则，毕竟设计再巧妙的规则总会有失效的一天，而一个能够帮助各方信息透明的治理体系，在面对复杂线上线下场景时，无疑是更具生命力的。
02
让被规则影响的人，参与到规则制定中
当我们谈论信息透明时，当然不只是规则应用阶段的透明，更包含平台治理体系核心环节，亦即规则制定环节的信息透明。让被规则影响的人参与到规则制定中，让规则的应用获得充分“授权”，这一直被认为是互联网平台未来的发展方向。
牛津大学学者Luciano Floridi和Josh Cowls在2019年哈佛数据科学评论杂志上发表的文章中，提出了如今被学术界广为认可的AI伦理五原则：行善、不伤害、自治、正义以及可解释性。其中，前四项由传统的生物伦理原则沿用而来，最后一项则是针对人工智能而提出的新原则。
在很早之前，对于可解释性，就有专家提出过算法和规则的开放，让用户知道系统最终是如何做出决策的。在特定领域，比如国外的一些比如保险行业，政府要求模型必须透明化，避免企业与用户之间的矛盾，增加相互理解。今年TED大会演讲上，马斯克也多次表示希望将推特的算法开放，让公司之外的人不仅能查看，也可以提出修复和更改的建议。
无独有偶，欧盟也曾出台过《可信任人工智能伦理指南》，其中就提出在人工智能开发过程中，让利益相关者都参与开发，从而形成更合理的治理模式。
因此，让平台治理更具柔性、兼顾更多人的利益，关键是在规则制定阶段就实现公开透明，引入更多相关方的参与，接纳更广泛的意见。
事实上，这次出餐场景的优化，已经不是美团外卖第一次做类似的对外沟通。去年至今，美团前后公开了六次算法规则改进举措，包括预估送达时间的计算规则、派单规则、骑手服务评价体系和新骑手帮扶措施等。在线下，美团也通过骑手恳谈会、招募骑手产品体验馆等活动，向骑手、用户、交警、专家等征集改进建议。
让外界对规则的制定过程充分知情、乃至对规则提出意见，这不是一件容易的事。对于消费者和骑手来说，他们看不懂复杂的代码和条文，规则的透明并不意味着简单把原始文本公开，他们需要的更多是那些涉及自身利益的决策，是依据什么规则得出的。
比如，骑手最想知道的，是为什么同样在一个区域，骑手A能得到更“好送”的单，而骑手B不能，美团公开派单规则，就是告诉骑手“顺路程度”才是派单的最重要标准，消除骑手担忧的“派单歧视”。又比如，骑手和用户都想知道，平台给每张订单的“预估送达时间”是如何计算的，给骑手留的时间是不是太短。对此，美团公开了预估送达时间的计算方法，送达时间是综合距离、路况、天气等各种因素得出的最宽松标准，不存在“压缩时间”的情况，同时听取骑手意见，对异常情况补时的流程作出优化，这些都是有的放矢地回应相关方关切的典型案例。
除了具体做法之外，更重要的是包容和开放的态度。平台愿意给到大家议论和参与决策、影响决策，把决策权赋给其他参与者，打破组织的边界，这本身更是一种意味深长的变革。从情感上来说，当用户、骑手、商家等被平台影响的相关方，都拥有了参与制定算法规则的权利，我们对平台的态度也会发生微妙的改变：平台不再是一个他者，而是“我们的平台”。比起硬性的规则约束，这种情感认同自然更能维系平台生态各方的和谐。
当然，在平台善治这件事上，现有的尝试还远不是终点。但是，通过社会力量完善平台生态，让公众意志成为平台规则的一部分，最终使平台成为社会和企业相互连接、相互信任的基础，这条路径至少已经有人走出了雏形，也让我们看到了打破“不可能三角”的可能。