¿Cómo funciona el algoritmo de emparejamiento en la economía bajo demanda? Tercera parte de la serie User Journey

Esta es la tercera parte de una serie de 8 partes llamada 'Recorrido del usuario en una plataforma empresarial bajo demanda'

Las plataformas On-Demand permiten a los clientes convocar a los proveedores de servicios haciendo las combinaciones correctas. La eficiencia del algoritmo de coincidencia es intrínseca al éxito de cualquier plataforma de este tipo y está conectada directa e indirectamente con los efectos de red y la economía de la unidad asociada con la plataforma bajo demanda. La lógica de coincidencia de una aplicación determina qué proveedor de servicios se asignará a una nueva solicitud de cliente. En este análisis de seguimiento, proporcionamos información sobre cómo se ha diseñado nuestro módulo de correspondencia para satisfacer los requisitos básicos de diferentes modelos comerciales. La forma en que está estructurado el mercado es lo primero que debe tenerse en cuenta sobre cómo se van a combinar los dos lados. Con numerosos jugadores bajo demanda en el mercado, no es improbable que el camino hacia el éxito se decida por la eficiencia del algoritmo de coincidencia de uno, como se ha explicado en este artículo. Algoritmo de coincidencia Uber vs. Lyft. On-Demand  Los algoritmos de coincidencia se pueden clasificar en términos generales en dos categorías: automáticos y manuales.   

Emparejamiento Automático 

La coincidencia automática tiene lugar cuando la lógica para asignar (o preseleccionar) a los proveedores de servicios está integrada en el código de la aplicación. Hay ciertas variantes en lo que respecta al algoritmo de coincidencia automática (puede encontrar diferentes tipos de mercados esta página )

1. Modelo de selección de proveedores – El comprador selecciona las variables asociadas con un servicio y el sistema hace una coincidencia enviando solicitudes a la lista más óptima de proveedores de servicios. Por ejemplo, en el caso de Uber, primero se envía una solicitud de viaje al conductor disponible más cercano (determinado por la aplicación al comparar la ETA del conductor con la ubicación del cliente). El conductor puede entonces aceptar o rechazar la solicitud. El modelo funciona bien cuando la naturaleza de la transacción está altamente mercantilizada (la cantidad de variables que el cliente tiene que decidir antes de ser casado es mínima). Cuanto mayor sea la diferencia entre la calidad percibida o real de los proveedores de servicios para los clientes, menos óptimo será este tipo de modelo y coincidencias. Esto se utiliza para proporcionar servicios genéricos como Taxi o servicio de mensajería A2B, donde la experiencia del cliente no se ve muy influenciada por la elección del proveedor del servicio. En el caso de la entrega de comidas con límite de tiempo, muchas empresas optan por elegir automáticamente al repartidor según su ubicación actual, la hora estimada de llegada a la ubicación del cliente, la cantidad de comidas frente a los trabajos disponibles.

Los modelos de selección de proveedores son Compromiso único modelos, es decir, una parte (proveedor de servicios en este caso) se compromete a realizar un trabajo y no se requiere la confirmación correspondiente del cliente para aceptar que su solicitud sea atendida por ese proveedor de servicios.

2. Modelo de elección del comprador – El comprador completa ciertos detalles o elige ciertos filtros y se le presenta una lista optimizada de proveedores de servicios que coinciden con los criterios. Luego, el comprador verifica las opciones disponibles y envía una solicitud a los proveedores de servicios en la lista y se compara con el que acepta la solicitud. El algoritmo de coincidencia de AirBnB ahora factores en las preferencias del anfitrión en su algoritmo de emparejamiento de visitantes. 

Los modelos de elección del comprador suelen ser Compromiso doble modelos, es decir, después de que el cliente selecciona un proveedor de servicios, este último recibe una notificación en su teléfono junto con la tarea y los detalles del cliente. En este punto, acepta o rechaza la solicitud. por ejemplo, los servicios de masaje a pedido a menudo siguen un modelo de compromiso doble donde un cliente selecciona de una lista corta de terapeutas y la coincidencia se completa cuando el terapeuta seleccionado acepta la tarea. 

Estas coincidencias se basan en ciertos filtros duros y filtros suaves que caracterizan el sistema. 

filtros duros se refieren a criterios que ayudan a definir una lista de SP que se pueden considerar para una transacción en particular. Algunos filtros duros típicos asociados con muchas de estas plataformas son:

• Tipo de servicio solicitado – El proveedor de servicios seleccionado debe poder proporcionar el tipo de servicio solicitado, por ejemplo, una solicitud de Uber Black (servicio premium) no puede coincidir con los conductores de UberX, o los estilistas que solo hacen manicura no pueden coincidir con una solicitud de un peinado.
• Lugar donde se tiene que realizar el servicio – Los proveedores de servicios generalmente tienen sus áreas definidas de operaciones controladas a través de geocercas. La lógica de coincidencia también debe garantizar la coincidencia solo con aquellos proveedores de servicios cuyas áreas de servicio se superponen con la ubicación deseada del servicio.
• tiempo de servicio – es decir, preferencia de programación por parte del cliente. Una solicitud de servicio instantáneo se comparará solo con los proveedores de servicios disponibles actualmente, mientras que la solicitud de una cita posterior buscará los calendarios de los proveedores de servicios en función de la disponibilidad para el espacio solicitado (teniendo en cuenta el tiempo de amortiguación entre dos servicios consecutivos).
• Precios - Los modelos comerciales como TaskRabbit, que permiten a los proveedores de servicios elegir sus propios precios, a menudo brindan a los clientes un filtro para buscar proveedores de servicios en función de cuánto estarán dispuestos a pagar.
• Preferencias específicas – Altamente dependiente del modelo de negocio, como la preferencia por un terapeuta masculino/femenino en el caso de un servicio de masaje a pedido.

Filtros suaves – Después de aplicar los filtros duros, la lógica de coincidencia se configura para aplicar ciertos filtros suaves para reducir aún más u ordenar la lista de coincidencias en un orden particular.

• ETA (Niveles) – Para cualquier solicitud bajo demanda, el tiempo que tarda el proveedor de servicios en llegar a la ubicación del servicio es un factor crítico para dar forma a la experiencia del cliente. En un modelo de selección de proveedores, Solicitar Difusión a menudo se basa en la ETA de los proveedores de servicios preseleccionados para la ubicación del cliente. por ejemplo, la plataforma puede enviar solicitudes a todos los proveedores coincidentes en un radio de 5 millas primero y, en caso de que ninguno de ellos acepte la solicitud dentro de un período de tiempo establecido, las solicitudes se distribuyen a los proveedores dentro de un radio de 8 millas y así sucesivamente. En un modelo de elección del comprador, el cliente puede ordenar la lista de proveedores de servicios preseleccionados en función de su ETA antes de elegir.
• Proveedores de servicios preferidos – Algunas plataformas permiten a los clientes etiquetar a ciertos proveedores de servicios como 'favoritos' y elegirlos directamente de esa lista en el futuro.
• Curación/Calificaciones – La lógica de coincidencia compara las calificaciones generales de los proveedores de servicios y presenta al cliente una lista ordenada. En un modelo de selección de proveedores, el sistema también se asegura de no enviar la solicitud de un cliente a un proveedor de servicios en particular calificado con 3 o menos por el mismo cliente.
• Freelance vs Contratado – Algunas empresas tienen tanto empleados como autónomos que trabajan en su plataforma. A los empleados contratados se les paga un salario fijo mensual, mientras que a los autónomos se les paga por trabajo. El resto de los factores permanece igual: el sistema da prioridad a los empleados contratados sobre los trabajadores autónomos para satisfacer las solicitudes de los clientes.
• Balanceo de carga – La lógica de coincidencia mantiene una pestaña sobre la cantidad de pedidos realizados (pedidos entregados/en curso/aún no iniciados) con cada proveedor de servicios para asegurarse de no sobrevender un proveedor de servicios en particular, dejando a otros infrautilizados. Por ejemplo, para una aplicación de entrega de comidas, es importante considerar la cantidad de pedidos realizados con un proveedor de servicios frente a la cantidad de comidas disponibles con él antes de asignarle una nueva solicitud.
• Optimización de rutas –  La aplicación tiene en cuenta la ruta que debe tomar un proveedor de servicios para completar los servicios reservados, para garantizar que no tenga que esforzarse demasiado para atender una nueva solicitud que se encuentre entre dos solicitudes ya reservadas. 

Coincidencia manual (por el administrador de la aplicación)

Esta es la configuración más simple del módulo de coincidencia. En tales modelos, el administrador de la aplicación asigna manualmente la solicitud del cliente a uno de los proveedores de servicios.

Cuando un cliente envía una nueva solicitud de servicio, el administrador recibe una notificación en el panel de administración, donde también tiene una vista de los proveedores de servicios registrados en su plataforma junto con sus perfiles (servicios que pueden proporcionar), ubicación actual, disponibilidad y trabajos asignados. En función de estos factores, selecciona y asigna la solicitud a uno de ellos. En este punto, el proveedor de servicios asignado recibe una notificación en su teléfono con los detalles de la tarea. Algunas plataformas proporcionan a los proveedores de servicios un botón para simplemente reconocer la tarea, mientras que otras les dan la opción de aceptar o rechazar la tarea. A medida que el proveedor de servicios reconoce o acepta la tarea, la coincidencia se completa. En caso de que rechacen la tarea, el administrador elegiría a otra persona y se repetiría el mismo proceso.

Advertencia: Aunque el cotejo manual puede funcionar para empresas con un volumen pequeño de transacciones y una cantidad pequeña de proveedores de servicios registrados, a medida que el negocio crece, se vuelve difícil e ineficiente continuar con un proceso de cotejo manual debido a las limitaciones del esfuerzo manual para tratar con una gran cantidad de solicitudes entrantes. solicitudes y dependencia continua de la función de administrador. 

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