一种基于司机行为特征的激励方法与流程

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种基于司机行为特征的激励方法。

背景技术：

货运信息平台连接了货运需求方和服务提供方，为线下服务交易提供了便利的渠道，带动了货运经济的快速增长。为充分调动服务提供方的积极主动性，增强平台的凝聚力，平台对于服务提供方的激励策略是重要的保障。

然而在激励策略上进行精细化的管理能够提供激励成本的有效利用，并且在服务提供方来看也是一个恰当的激励手段。恰当的激励手段为激励目标是服务提供方可以通过努力达成的。

现有技术中，通过对司机设定每日所需完成的任务目标，调动司机接单的积极性，但是，由于每一个司机的能力不同，因此不能盲目的对每一个司机设定目标，盲目设定，不但不能提高效率，反而会打击工作的积极性，因此如何合理性的为每一个司机设定目标，成为亟待解决的问题。

因此，需要能够有效提高司机接单积极性和货运成交量的一种基于司机行为特征的激励方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于司机行为特征的激励方法，所述方法包括：

a)司机端提取司机每日的行为特征，并将所述行为特征上传至服务器；

b)服务器提取多个司机端的司机行为特征的数据，根据不同司机端的司机行为特征调整后一日的激励任务；

c)服务器将调整后的激励任务发送至司机端；

d)司机端接收到激励任务，按照激励任务完成订单并将完成订单的数据上传至所述服务器，所述服务器对完成有效订单数的司机端进行奖励发放。

优选地，所述步骤b)中后一日的激励任务的调整包括如下方法：

b1)将不同司机端根据司机行为特征分成多组，将激励任务分成多组；

b2)将分成多组的司机行为特征与分成多组的激励任务分别进行任务匹配。

优选地，所述司机端通过数据备份、数据加工和数据统计记录司机每日的行为特征。

优选地，所述行为特征包括近七日完成的订单量、近三十日完成的订单量、抢单率、订单完成率、评价分数以及等级。

优选地，所述激励任务包括有效时间、高峰时间段、完成的有效订单数和奖励梯度。

优选地，所述有效时间为激励任务的起始时间至结束时间。

优选地，所述有效订单数通过如下方法计算：

d＝μ1×g1+μ2×g2+...，其中d为有效订单数，g为高峰时段完成的订单数，μ为系数。

本发明提供的一种基于司机行为特征的激励方法，根据司机特征设定合理性任务目标，对不同行为特征的司机采用不同的激励方法，有效提高了司机的接单积极性和货运成交量，解决现有技术中激励效率不高的问题。

应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和解释，并不应当用作对本发明所要求保护内容的限制。

附图说明

参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：

图1示意性示出了本发明用于基于司机行为特征的激励方法的系统框图；

图2示意性示出了本发明基于司机行为特征的激励方法的流程框图。

具体实施方式

通过参考示范性实施例，本发明的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本发明并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本发明的具体细节。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例，相关技术术语应当是本领域技术人员所熟知的。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤，除非另有说明。

下面结合具体的实施例对本发明的内容进行阐释，如图1所示本发明用于基于司机行为特征的激励方法的系统框图，本发明提供的基于司机行为特征的激励方法通过服务器与司机端之间进行数据交互，司机端200每日对司机行为特征进行记录，服务器100获取司机端的司机行为特征数据，进行服务器100与司机端200的数据交互。

如图2所示本发明基于司机行为特征的激励方法的流程框图，本发明一种基于司机行为特征的激励方法通过服务器与司机端之间每日进行司机行为特征数据交互，调整对司机端货运司机的激励任务。具体地本发明包括如下步骤：

s101、司机端提取司机每日的行为特征，并将行为特征上传至服务器。

司机端每日采集货运司机的操作记录，例如司机的抢单记录、中单记录、位置信息以及激励任务的完成情况。司机端通过数据备份、数据加工和数据统计的方式提取司机每日的行为特征，其中司机的行为特征包括日完成的订单量、近三十日完成的订单量、司机工作时长、抢单率、订单完成率、评价分数以及等级。

s102、服务器提取多个司机端的司机行为特征的数据，根据不同司机端的司机行为特征调整后一日的激励任务。

根据本发明，激励任务包括有效时间、高峰时间段、完成的有效订单数和奖励梯度，例如订单在有效时间内完成则对司机端进行奖励，高峰时间段完成订单的数目达到预设的单数则对司机端进行奖励。对奖励设置奖励梯度，例如高峰时间段完成有效订单数为3单，则给予司机端奖励10元；高峰时间段完成有效订单数为5单，则给予司机端20元奖励。其中，有效时间为激励任务的起始时间至结束时间。

服务器提取多个司机端的司机行为特征数据，并对数据行进分析，调整后一日的激励任务的调整包括如下方法：

s1、将不同司机端根据司机行为特征分成多组，将激励任务分成多组。

本实施例中示例性的给出，不同司机端的分组：前七日司机端a、司机端b、...，工作时间小于8小时，则端a、司机端b、...分为第一组司机行为特征。前七日司机端a’、司机端b’、...，工作时间多于8小时，则端a’、司机端b’、...分为第二组司机行为特征。

激励任务分组：将有效时间为m、高峰时间段为n、完成的有效订单数为l的激励任务分为第一组激励任务。将有效时间为m’、高峰时间段为n’、完成的有效订单数为l’的激励任务分为第二组激励任务，其中，m＞m’，n＞n’，l＜l’。

s2、将分成多组的司机行为特征与分成多组的激励任务分别进行任务匹配。

根据步骤s1对司机端的司机行为特征进行分组，以及激励任务分组，将不同的司机行为特征分组与不同的激励任务分组进行匹配。本实施例中，第一组司机行为特征与第一组激励任务匹配，第二组司机行为特征与第二组激励任务匹配。

s103、服务器将调整后的激励任务发送至司机端。

服务器将调整后的任务发送至对应的司机端，例如将第一组激励任务发送至第一组司机行为特征的所所有司机端；第二组激励任务发送至第二组司机行为特征的所所有司机端。

s104、司机端接收到激励任务，按照激励任务完成订单并将完成订单的数据上传至所述服务器，服务器对完成有效订单数的司机端进行奖励发放。

根据本发明，有效订单数通过如下方法计算：

d＝μ1×g1+μ2×g2+...，其中d为有效订单数，g为高峰时段完成的订单数，μ为系数。

本实施例中，高峰时段a(9:00～11:00)完成一单算作μ1单，高峰时段b(15:00～16:00)完成一单算作μ2单，高峰时间段a和b之外完成一单记为零单。则其μ1、μ2为相应的高峰系数，其中μ2≥1，μ2＞1.3，本实施例中μ1＝1.2，μ2＝1.5。

高峰时间段内完成的订单数乘以系数后累加，得到有效订单数。

本发明提供的一种基于司机行为特征的激励方法，根据司机特征设定合理性任务目标，对不同行为特征的司机采用不同的激励方法，有效提高了司机的接单积极性和货运成交量，解决现有技术中激励效率不高的问题。

结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于本领域技术人员都是易于想到和理解的。说明和实施例仅被认为是示例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。