网络货运:履约产品体系&履约监控产品搭建方法
2024/09/27 16:15:08
导读
饿了么如何保障外卖能按时送达？滴滴如何保障司乘安全？淘宝如何保障百万商家不刷单不漏发？
履约产品就是在解决这些问题。
首先定义什么是履约，履约是在甲乙双方达成交易产生订单后，乙方按照订单条款为甲方提供服务或交付约定物的行为；常见的履约有：骑手对外卖用户的履约、司机对乘客的履约，电商卖家对买家的履约等。
由于这些履约的业务场景复杂，履约流程较长，甲乙双方线下一对一的互动低效，履约达成率和履约质量都有很大的改善空间，履约产品应运而生。
履约产品帮助履约者安全、高效的达成履约，获得协议约定的收益；反过来也帮助付费方实时的了解履约情况，低成本的验收交付质量；对于平台来说，履约产品增强了对履约的可控性，提供更全的异常处理方案也为付费方和履约方解除后顾之忧，提升双方体验的同时，也有助于提升平台的品牌形象及健康程度。
以下笔者将以网络货运平台的履约场景为例，介绍履约产品体系包含哪些内容，以及具体介绍履约产品中的重要部分——履约监控产品的搭建方法。
我把履约产品体系分为三大块，分别是：履约工具、履约监控和交付验收。
履约工具是履约产品的基础能力，履约工具承担了两方面的职责：
在网络货运平台中，履约工具除了跟随司机的终端——司机APP外，车载智能设备，进出场道闸系统，装卸货场地的操作终端，以及外部的定位服务都在上传履约数据。
履约监控是平台交付质量的保障，履约监控能力直接体现于平台能否事前干预异常发生、事中及时发现并处理异常，降低异常发生率，而这些都强依赖于行为数据的采集质量及采集完整性。履约监控的整体目标是为了降低监控成本，提升异常处理效率。
履约监控主要提供以下能力：
交付验收是事后对履约者交付结果的考核，通过采集履约行为数据，系统在付费者验收前对交付质量进行评价，保证交付质量，并对履约者进行相应奖惩。同时也利用履约者的申诉及付费者的评价校正系统评价，形成履约评价闭环。
在履约产品体系中，履约监控产品直接影响到平台的交付质量，是履约产品体系的重中之重，以下只针对履约监控产品的搭建方法进行详细的介绍。
我将履约监控产品的搭建方法分为三步，如下图：
履约监控产品需要对订单履约的每一个环节进行跟踪，识别出异常，这对产品经理提出了非常高的业务流程熟悉程度的要求，并且在产品规划阶段，也是力求全面，所以搭建履约监控系统的第一步是画出一张业务流程分解图；
那如何画出一张好的业务流程分解图呢？
1.1 实地调研
如果你是做履约产品的产品经理，那么一定要走出办公室去实地调研，你应该成为全公司最懂履约流程的人。
此处强调调研准备环节，我有以下几点建议：
在调研中，也有一点值得特别强调，透过已有的线上工具，思考假如回到没有任何线上工具的协助，业务本身该如何运转。
1.2 抽象业务流程
在对各种业务类型的履约流程进行调研后，开始发现不同业务类型履约流程的差别，那是否是n种履约流程就画n张业务流程分解图呢？
我的建议是只画一张，当开始调研第2个业务场景时，就要不断与第1次的调研结果比较从而发现异同，抽象出核心的业务流程后，标注出每种业务场景在某个流程节点的表现形式。
1.3 场景穿透
当有了新的业务场景后，需要拿业务流程分解图进行场景穿透，即把新的业务场景按高度抽象后的业务流程分解图run一遍，可快速发现当前不支持的场景，也反向补足业务流程分解图。
比如新增中港澳过关的业务场景时，原业务流程分解图中就没有过关查验、返场重验等场景。
案例：
笔者以货车司机为货主履约为例，其业务流程分解如下，不同业务的订单履约则只是对该流程的微调：比如个人货主无需靠卡，某些快递运营商则无需回单等，万变不离其宗。下一步要做的就是依据这张业务流程图将每一个细分场景的异常挖掘出来。
在对业务流程有了充分的认知之后，就需要开始用产品化的能力对业务目标的达成负责。
2.1 建立指标体系
指标体系是平台向客户的承诺，对应的也是我们对平台履约质量的要求。一个好用的履约监控产品直接关系到关键指标的提升与改善。而设计一个好用的履约监控产品第一步就需要建立完善的履约指标体系。
此处推荐一个方法：战略指标–运营指标–执行指标。
战略指标为公司的业务目标，常常也是对外的宣传承诺；比如货车平台的“准点必达”，对应的就是“到达卸货地准点率”。
运营指标是将战略指标按影响战略指标的运营环节进行分解，通过该指标可快速定位出哪个环节出了问题，比如以“到达卸货地准点率”为例，到达卸货地晚点可能由以下环节问题导致：
执行指标将运营指标继续按可追溯到具体角色可执行的粒度进行细化，以途中行驶时间过长对应的“运行超时率”为例，可分解为“时速异常率”、“绕行率”、“车辆事故/故障率”、“异常处理及时率”、“时效不合理率”等。
2.2 搭建异常场景库
围绕指标体系，在业务流程分解图中每一个节点中寻找可能发生的异常，一切对指标体系有负面贡献的行为都可以称之为异常。
在拆解异常场景时，本着完全穷尽、互相独立的原则，逐一对每个流程节点进行异常场景分析，形成你的异常场景库，而每次流程节点的新增与异常场景的挖掘，都需要对异常场景库及时更新。一个覆盖全面的异常场景库往往有几百项之多。
异常场景库中应包含如下信息：
2.3 用数据抽象履约者行为
在异常场景库的基础上，定义出每一种异常的数据表现，系统才能将其作为判定依据，准确的报出异常。而定义数据表现首先要有数据，所以此时依赖履约工具及数据采集方式的设计。
此处重点讲一个逻辑陷阱：行为产生数据，数据反映行为；a行为会产生A数据，A数据不一定是a行为。
在实际业务场景中，由于数据源较多，一个行为又往往需要依赖多个数据源进行识别，所以，异常误报率是量化履约监控产品能力最核心的指标之一。
如果前面讲的流程分解和异常场景库都还停留在理论层面，那一个可以妥善高效的干预和处理异常的工具，将直接带来业务价值。
3.1 异常分级
资源永远是稀缺的，稀缺就需要合理分配。
异常处理也是一个道理，将异常分级，把app推送、短信、电话，包括司机的关注以及异常处理的工作人员等稀缺资源投到高级别的异常上，对资源做最合理的分配，保证整体资源产生价值最大。
如何分级呢？
提供一种思路：按异常类型的业务影响等级*事实程度排序
比如在货运场景里，司机扣货是重大异常，业务影响等级为5，当司机轨迹偏移时，判断扣货异常的事实程度为0.2，系统开始推送提醒，当持续偏移（与规划路径偏差度越来越大）时，事实程度上升为0.4，开始语音外呼干预，当司机继续发生停车异常时（持续2小时车速为0-5km/h）,事实程度上升为0.8，立即生成工单，人工介入。
另外，在考虑资源使用的问题上，一方面考虑更低级别的异常投入更低成本的处理资源，另一方面，也要考虑用户在该异常场景下对这种处理方式的触达率有多高。
3.2 减少异常
异常分级处理的最优结果是用最低成本的异常处理资源解决问题，所以异常升级是我们不想看到的。
干预质量分析
a 更合适的处理手段：
记录异常消失的节点，异常在什么情况下消除，消除前采取的干预手段是什么，各种干预手段是否有明显的效果差距，结合成本及效率，可考虑直接采用更有效的处理手段。
b 提高处理质量：
在触达率可控的前提下，短信和推送的文案会很大程度上影响履约者行为。
对于最为昂贵的人工干预，系统也需要对处理结果进行质量评价，提供有效考核工具。
异常行为完善用户画像
履约者的每一次异常行为都在完善用户画像，提前对有异常记录的司机进行精准干预或直接拉黑也是减少异常的有效手段。
3.3 可视化看板
大屏看板是我们最熟悉的监控产品形态，其优点是可以直观的展示业务运转情况，也是平台履约监控能力的集中体现。
履约监控的可视化看板中主要有三类使用场景，对应的也是三个不同的视图：
随着市场竞争的愈发激烈，很多公司都通过合作、并购与关联业务的公司一起给市场提供了更复杂的综合性服务，客户也对服务提出越来越高的要求，解决安全问题、提高履约效率、提升交付质量已成为行业重心。也希望通过这篇文章，提供一些可操作的方法，很多地方浅尝辄止，没有深入探究，欢迎继续交流。
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饿了么如何保障外卖能按时送达？滴滴如何保障司乘安全？淘宝如何保障百万商家不刷单不漏发？
履约产品就是在解决这些问题。
首先定义什么是履约，履约是在甲乙双方达成交易产生订单后，乙方按照订单条款为甲方提供服务或交付约定物的行为；常见的履约有：骑手对外卖用户的履约、司机对乘客的履约，电商卖家对买家的履约等。
由于这些履约的业务场景复杂，履约流程较长，甲乙双方线下一对一的互动低效，履约达成率和履约质量都有很大的改善空间，履约产品应运而生。
履约产品帮助履约者安全、高效的达成履约，获得协议约定的收益；反过来也帮助付费方实时的了解履约情况，低成本的验收交付质量；对于平台来说，履约产品增强了对履约的可控性，提供更全的异常处理方案也为付费方和履约方解除后顾之忧，提升双方体验的同时，也有助于提升平台的品牌形象及健康程度。
以下笔者将以网络货运平台的履约场景为例，介绍履约产品体系包含哪些内容，以及具体介绍履约产品中的重要部分——履约监控产品的搭建方法。
一、履约产品体系
我把履约产品体系分为三大块，分别是：履约工具、履约监控和交付验收。
1. 履约工具
履约工具是履约产品的基础能力，履约工具承担了两方面的职责：
帮助履约者高效安全履约
采集全面反映履约情况的行为数据
在网络货运平台中，履约工具除了跟随司机的终端——司机APP外，车载智能设备，进出场道闸系统，装卸货场地的操作终端，以及外部的定位服务都在上传履约数据。
2. 履约监控
履约监控是平台交付质量的保障，履约监控能力直接体现于平台能否事前干预异常发生、事中及时发现并处理异常，降低异常发生率，而这些都强依赖于行为数据的采集质量及采集完整性。履约监控的整体目标是为了降低监控成本，提升异常处理效率。
履约监控主要提供以下能力：
全面的订单在途跟踪能力：服务平台工作人员及付费方；
事前预警：通过行为表现提前预测异常，通过干预避免异常发生；
事中报警：异常发生后，及时响应，降低异常带来的负面影响；
异常发生的处理工具：将异常处理线上化，提高效率的同时，保持异常处理机制可持续的运转；
履约情况可视化看板：站在管理和执行角度对履约情况进行直观的体现。
3. 交付验收
交付验收是事后对履约者交付结果的考核，通过采集履约行为数据，系统在付费者验收前对交付质量进行评价，保证交付质量，并对履约者进行相应奖惩。同时也利用履约者的申诉及付费者的评价校正系统评价，形成履约评价闭环。
二、履约监控产品的搭建
在履约产品体系中，履约监控产品直接影响到平台的交付质量，是履约产品体系的重中之重，以下只针对履约监控产品的搭建方法进行详细的介绍。
我将履约监控产品的搭建方法分为三步，如下图：
1. 流程分解
履约监控产品需要对订单履约的每一个环节进行跟踪，识别出异常，这对产品经理提出了非常高的业务流程熟悉程度的要求，并且在产品规划阶段，也是力求全面，所以搭建履约监控系统的第一步是画出一张业务流程分解图；
那如何画出一张好的业务流程分解图呢？
1.1 实地调研
如果你是做履约产品的产品经理，那么一定要走出办公室去实地调研，你应该成为全公司最懂履约流程的人。
此处强调调研准备环节，我有以下几点建议：
确认调研主题及调研输出物。建议按业务类型的维度定调研主题，每次都跟完全链路；
先调研市场竞品，让竞品先入为主，带着质疑的眼光审视自家的履约流程；
按你的逻辑及业务理解，先推演出调研输出物。这一步有助于你到了实地后，快速理解流程；
调研地人员安排：涉及多角色的履约流程，一定要提前找到调研地的相关人员及时解惑，否则调研将一无所获。
在调研中，也有一点值得特别强调，透过已有的线上工具，思考假如回到没有任何线上工具的协助，业务本身该如何运转。
1.2 抽象业务流程
在对各种业务类型的履约流程进行调研后，开始发现不同业务类型履约流程的差别，那是否是n种履约流程就画n张业务流程分解图呢？
我的建议是只画一张，当开始调研第2个业务场景时，就要不断与第1次的调研结果比较从而发现异同，抽象出核心的业务流程后，标注出每种业务场景在某个流程节点的表现形式。
1.3 场景穿透
当有了新的业务场景后，需要拿业务流程分解图进行场景穿透，即把新的业务场景按高度抽象后的业务流程分解图run一遍，可快速发现当前不支持的场景，也反向补足业务流程分解图。
比如新增中港澳过关的业务场景时，原业务流程分解图中就没有过关查验、返场重验等场景。
案例：
笔者以货车司机为货主履约为例，其业务流程分解如下，不同业务的订单履约则只是对该流程的微调：比如个人货主无需靠卡，某些快递运营商则无需回单等，万变不离其宗。下一步要做的就是依据这张业务流程图将每一个细分场景的异常挖掘出来。
2. 异常场景库
在对业务流程有了充分的认知之后，就需要开始用产品化的能力对业务目标的达成负责。
2.1 建立指标体系
指标体系是平台向客户的承诺，对应的也是我们对平台履约质量的要求。一个好用的履约监控产品直接关系到关键指标的提升与改善。而设计一个好用的履约监控产品第一步就需要建立完善的履约指标体系。
此处推荐一个方法：战略指标–运营指标–执行指标。
战略指标为公司的业务目标，常常也是对外的宣传承诺；比如货车平台的“准点必达”，对应的就是“到达卸货地准点率”。
运营指标是将战略指标按影响战略指标的运营环节进行分解，通过该指标可快速定位出哪个环节出了问题，比如以“到达卸货地准点率”为例，到达卸货地晚点可能由以下环节问题导致：
到达装货地晚点
装货地装货时间过长
已装货司机原因晚发车
途中行驶时间过长
执行指标将运营指标继续按可追溯到具体角色可执行的粒度进行细化，以途中行驶时间过长对应的“运行超时率”为例，可分解为“时速异常率”、“绕行率”、“车辆事故/故障率”、“异常处理及时率”、“时效不合理率”等。
2.2 搭建异常场景库
围绕指标体系，在业务流程分解图中每一个节点中寻找可能发生的异常，一切对指标体系有负面贡献的行为都可以称之为异常。
在拆解异常场景时，本着完全穷尽、互相独立的原则，逐一对每个流程节点进行异常场景分析，形成你的异常场景库，而每次流程节点的新增与异常场景的挖掘，都需要对异常场景库及时更新。一个覆盖全面的异常场景库往往有几百项之多。
异常场景库中应包含如下信息：
异常类型
关联指标
可能产生后果描述
业务影响等级
发生场景
原因
责任人
处理人
2.3 用数据抽象履约者行为
在异常场景库的基础上，定义出每一种异常的数据表现，系统才能将其作为判定依据，准确的报出异常。而定义数据表现首先要有数据，所以此时依赖履约工具及数据采集方式的设计。
此处重点讲一个逻辑陷阱：行为产生数据，数据反映行为；a行为会产生A数据，A数据不一定是a行为。
在实际业务场景中，由于数据源较多，一个行为又往往需要依赖多个数据源进行识别，所以，异常误报率是量化履约监控产品能力最核心的指标之一。
3. 异常处理
如果前面讲的流程分解和异常场景库都还停留在理论层面，那一个可以妥善高效的干预和处理异常的工具，将直接带来业务价值。
3.1 异常分级
资源永远是稀缺的，稀缺就需要合理分配。
异常处理也是一个道理，将异常分级，把app推送、短信、电话，包括司机的关注以及异常处理的工作人员等稀缺资源投到高级别的异常上，对资源做最合理的分配，保证整体资源产生价值最大。
如何分级呢？
提供一种思路：按异常类型的业务影响等级*事实程度排序
业务影响等级：异常发生后可能造成的最大业务影响的等级，一般分4-5级
事实程度：数值范围0-1，1表示为已成为事实；系统依据用户的行为数据，对异常进行判定时，依据行为数据可靠性及行为表现给判定的结果带上一个事实程度。
比如在货运场景里，司机扣货是重大异常，业务影响等级为5，当司机轨迹偏移时，判断扣货异常的事实程度为0.2，系统开始推送提醒，当持续偏移（与规划路径偏差度越来越大）时，事实程度上升为0.4，开始语音外呼干预，当司机继续发生停车异常时（持续2小时车速为0-5km/h）,事实程度上升为0.8，立即生成工单，人工介入。
另外，在考虑资源使用的问题上，一方面考虑更低级别的异常投入更低成本的处理资源，另一方面，也要考虑用户在该异常场景下对这种处理方式的触达率有多高。
3.2 减少异常
异常分级处理的最优结果是用最低成本的异常处理资源解决问题，所以异常升级是我们不想看到的。
干预质量分析
a 更合适的处理手段：
记录异常消失的节点，异常在什么情况下消除，消除前采取的干预手段是什么，各种干预手段是否有明显的效果差距，结合成本及效率，可考虑直接采用更有效的处理手段。
b 提高处理质量：
在触达率可控的前提下，短信和推送的文案会很大程度上影响履约者行为。
对于最为昂贵的人工干预，系统也需要对处理结果进行质量评价，提供有效考核工具。
异常行为完善用户画像
履约者的每一次异常行为都在完善用户画像，提前对有异常记录的司机进行精准干预或直接拉黑也是减少异常的有效手段。
3.3 可视化看板
大屏看板是我们最熟悉的监控产品形态，其优点是可以直观的展示业务运转情况，也是平台履约监控能力的集中体现。
履约监控的可视化看板中主要有三类使用场景，对应的也是三个不同的视图：
管理：主要的用户是管理人员，他们带着考核的视角，看的信息是核心指标的情况及分布、排行等，通俗讲就是“看看这些人都在干啥”。
执行：主要的用户是执行人员，他们关注的信息是自己的待办任务有哪些，先做什么后做什么，做得好不好。
宣传：观看者是客户、合作伙伴等，目的是促成交易与品牌宣传。
总结
随着市场竞争的愈发激烈，很多公司都通过合作、并购与关联业务的公司一起给市场提供了更复杂的综合性服务，客户也对服务提出越来越高的要求，解决安全问题、提高履约效率、提升交付质量已成为行业重心。也希望通过这篇文章，提供一些可操作的方法，很多地方浅尝辄止，没有深入探究，欢迎继续交流。
公众号
泛物流行业IT及运营知识分享传播、从业人士互帮互助，覆盖快递快运/互联网物流平台/城配/即时配送/3PL/仓配/货代/冷链/物流软件公司/物流装备/物流自动化设备/物流机器人等细分行业。识别左侧二维码即刻加入我们，如果你是以上行业公司中的从业人士加运营小哥微信（右侧二维码）后可入群交流。
知识星球
知识星球：包含证券/商业咨询机构的行业研究报告(超10000份，行业内相关报告超1000份)；行业内企业实战资料(产品研发、运营、企业管理一线实战资料超100G)。聚焦上游供应链、电商（含跨境）、零售及泛物流行业（快递快运、合同物流、电商仓配、跨境物流、园区、冷链等细分市场）。
行业研究报告+真实业内企业实战资料，加入星球后全部可下载。
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