物流常识（三）：订单推送策略
本文深剖物流行业订单推送策略，全文预计15分钟，希望您阅读愉快。
- what：什么是订单推送；
- why：为什么要做推送策略；
- how：如何做订单推送逻辑。
本文场景多集中于货运行业。
一、What：什么是推送策略
几乎所有平台都有推送策略，如抖音推送用户偏好的内容，公众号推送用户订阅的内容，滴滴基于地理位置推送给用户较近的司机。
推送的目的是为了促“成交”，即产品提供的内容/服务/商品能满足用户需求。
一句话总结，本质上推送策略=匹配策略+排序规则。
正文开始。首先不能神话推送策略，ta有一定程度效用，但绝不是商业模式的核心。
抖音很火，不是因为其推送策略而成功，而是因为抖音的内容有质量&数量。如果推送策略是抖音成功的核心，那么按此逻辑字节那么多内容产品就不会失败。
二、Why：为什么要做推送策略
我们先看看一些经典的匹配失败案例。
场景一：小红单身想找男友，小明单身想找女友，理论上两个人都有需求，但是成为男女朋友的概率很低。
此场景问题点在于需求不对称。小红想找180*3的男朋友，小明想找靓女，匹配失败。
场景二：长途货运行业，货主想发货，司机想找货，货主发了一票深圳——北京的货，司机日常也跑深圳——北京，但是也往往成交不了。
此场景问题点在于需求不明确。货主的发车时间、货物类型、运费、在途风险、是否需要装卸货等都影响双方决策。
一句话总结，单纯信息匹配的成功率很低。提高匹配成功率就需要推送策略，让平台两端匹配的需求更精准。对于决策链路长和复杂的业务，引导比匹配更重要，即让用户的需求明确。
三、How：如何做订单推送逻辑
先聊下滴滴派单的全局最优原则。
如果你有心观察，会发现平台并没有把离你最近的司机派给你。因为同时有一堆人想要最近的车，系统不能保证给每个人最近的车。
推送尊崇的是系统最优解&个体次优解。个体的最优解，意味着是系统整体效率的下降。
所以货运平台推送核心应该是：给司机次优的货，给货主次优的司机，司机与货主匹配度达成最优解。
好的推送策略应该达成：
- 降低司机空驶率；
- 提升司机找货效率&降低货主等待时长；
- 最终提升平台成交率。
接下来我们细细梳理订单推送的逻辑。
1. 订单维度
订单信息五要素：起点——终点、车型车长、装货时间、运价、货物本身（重量、方数、什么货）。
订单分为正性单（司机喜欢）和负性单（司机不喜欢），五要素决定了司机是否接单。
- 正性单：返程单>高价优质单>常跑线路单>历史线路单>附近单>火爆线路单。
- 负性单：非常跑线路单>运价低单>额外需求不合理单>货物类型不易拉货单。
2. 司机维度
司机决策流程：
- 有兴趣：司机只对自己想跑（对应线路）和能跑（对应车型、重量、方数）的有兴趣；
- 收集信息：运价多少、什么货、什么包装、什么时候装、几装几卸、有没有额外需求；
- 评估价值，做出决策：从需求满足度（能不能拉）、沟通（货主）、便利（好不好拉）、成本（价格）4个维度去决策。
3. 订单推送规则
以上就是订单推送的基本逻辑，想更精细化可以在每一个环节往下深挖，根据数据反馈优化。订单推送核心在于：
- 货主&司机需求匹配的精准度；
- 单个订单有推给足够的司机；
- 单个司机能收到足够的订单。
最后，抖音的成功不在于其推送策略好，而在于内容本身好。同理，货运平台要成功，本质优先是货源要好要多。
本文着重于推送逻辑，希望能带来一些价值。
本文作者 @小河运营笔记
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