被算法“驱赶”的外卖骑手,何时能从容跑单?
明明到了送餐位置,骑手为何就是点不了“送达”键?系统规划的最优配送方案,缘何在大雪面前“不堪一击”?连日来,《工人日报》记者在北京、福州、沈阳等地,跟随多位外卖骑手接单送餐,记录在系统和算法的“驱赶”下,他们的跑单状态。
北京外卖骑手——怕超时、怕差评,逆行、闯红灯
“35号还要多久?”“32号好了没?”11月12日11时,在北京金融街购物中心楼外,10多名外卖骑手正围着一个出餐口等餐。骑手刘聪眼看订单即将超时,干脆不等了,准备先把手里的7份餐派送到位。
这一趟配送,他共接到9单。这9单基本在3公里内,配送时间30分钟~50分钟不等。
时间看似宽裕,但由于午高峰时段订单集中,留给骑手的时间十分有限。“我一趟最多送过17单,最后10分钟基本靠冲刺,经常逆行、闯红灯,要不然铁定超时。”刘聪说,一旦超时,骑手们要面临每单3元~7元不等的罚款,“基本等于白跑。”
同一时间,负责亚运村片区的外卖骑手李立宁也在忙碌。不同于刘聪能在商场集中取餐,李立宁被分到的订单来自于地点分散的商家,这让他颇为头痛。
“不同店家离得远,出餐速度不一,但系统不会考虑这些。”李立宁说,骑手不可以拒单,忙不过来时可以把单转给别人,每天有3次机会。
“也可以选择报备,说明是店家出餐慢,这样超时的话,不算骑手责任。”李立宁介绍,只有当骑手到店5分钟后且订单进入倒计时,才可以申请报备,同时第2次报备与第1次之间间隔不能少于10分钟。
记者在多位骑手的手机后台看到,不论是从骑手到商家,还是从商家到顾客,路程多按直线距离测算。“明明需要绕到十字路口才能送到对面,系统却只给5分钟的送餐时间,它不会考虑这里不能直接过马路。”外卖骑手王辉无奈道,“疫情防控期间,一些小区不让电动车进,他们只得走路送餐,这样一来,时间就更不够用了。”
尽管骑手们对于系统和算法抱怨颇多,但却不得不妥协。因为他们最担心差评。
在大数据算法逻辑下,送达时间和好评率影响着每位骑手的“画像临摹”。是否算优质骑手,全由数据决定。而一旦被算法判定为“差生”,订单量和订单质量都会受到影响。
“单完成得越多,就能接到更多单,和滚雪球一样。相反,如果完成度差,派的单会越来越少,而且都是远单,费力不讨好。”王辉告诉记者,这些与收入直接挂钩。面对系统,“适应”是唯一的出路。
福州外卖骑手——系统定位失灵、商家出餐慢导致超时,骑手却难以申诉
开启飞行模式、关闭飞行模式,刷新页面,再开启、再关闭……11月21日11时50分,福州外卖骑手刘安敏一边提着外卖在小区的人行道上急走,一边反复刷新着外卖系统页面。
5分钟过去了,他仍被系统错误地“定格”在距离送餐地800米外的另一个小区里。这时,手机里传来“您有订单即将超时”的语音提醒,他焦虑不已。
时间又过去了2分钟,不知道刷新了多少次,刘安敏在系统中的定位点终于“漂”到了送餐位置。这一单,他又超时了,超时了3分钟。这是刘安敏这个月来,因为系统定位延时超时的第17单。
在刘安敏的手机界面里,记者看到,本应重叠的行程终点和送餐位置,却被两个街区的建筑物分隔。刘安敏将截图发给了客服。没等客服回复,他就开始了下一单的配送。
系统显示,新订单的配送距离远在7公里外,较平日里他所配送订单的平均距离远了4公里。“你看,这哪是订单,这是超时的‘罚单’。”刘安敏无奈道。
刘安敏清楚,当天大概率等不到客服答复,即便有,对接下来的送餐也不会有任何帮助。
“打开客服中心,来答复的永远是AI客服;要等人工客服,最快要到第2天才会答复结果,可罚单哪会等到24小时后才来。”他说,即便有结果了,超时的订单依然显示超时,不能修改也无法追诉。
在刘安敏看来,系统并不在乎超时背后的原因,骑手能做的只能是祈祷定位不再失灵。
在后台,刘安敏看不到骑手评分,也看不到骑手等级。超时究竟会带来多大影响?他不知道,“我只知道,超时订单多了,越有可能被分到远距离、用时久的订单。”
比起定位不准,刘安敏更担心商家“卡餐”导致配送超时被差评投诉,“一个差评要罚300元。”
“商家为了避免顾客投诉出餐慢,有时会在没有备好餐的情况下,点击‘已出餐’。这样的话,虽然界面显示待取货,但实际上是无货可取的。这有理也说不清。”刘安敏告诉记者,商家可以把超时责任转嫁到骑手身上,但系统无法识别商家是否出餐,骑手难以申诉。
沈阳外卖骑手——被系统带着“走捷径”,翻墙、钻围栏、骑电动车上天桥
11月8日,沈阳特大暴雪,外卖站点“爆单”了。
14时,张健还有8个订单待派送。餐盒箱子塞满了,他将外卖挂在车把上、夹在小腿间,边骑车边低头看饭盒有没有被夹坏。即便这样,骑电动车的记者还是追不上他。
14时20分,耳机里响起熟悉的派单声。此时,他身负12单。从顾客下单起,系统会根据骑手的位置和方向顺路性派单,并规划出最优配送方案。但系统无法预料到的是,一场雪便可轻松将这些击碎——因路面湿滑,骑手们不得不放慢速度,而由于平台“爆单”,一些单子接单时就比较晚,留给骑手的配送时间比平时更少。张健几乎每单都超时,这让他有些崩溃。
不一会儿,配送站站长李勇打来电话追加两单。张健不敢抱怨,站里23位骑手全员在岗,站长也出来送单了。
“之所以拼命送单,有时也不全是为了赚钱,系统会变着法儿逼你送单。”张健说,超时的订单多了,投诉和差评就多,站点评级将会下降,这意味着该站点所有人员的收入都会受到影响。
为抢时间,张健改装了电动车,最高时速达每小时70公里。平时着急送餐时,“车速快到屁股能弹起来”。然而,当天没过小腿的大雪,让他想飞都飞不起来。
“系统看似有导航,不用我们动脑想路线。但要是全听它的,我们很容易被带入歧途,不得不‘走捷径’,逆行、翻墙、钻围栏,甚至还让我骑电动车上过街天桥。”每次遇到这种订单,张健只能暗自抱怨,并照做,“绕行肯定会超时”。哪里开了小路,哪里拆了围墙,系统比一些骑手知道得还早,配送时长越算越短。
为抢时间,李勇常常去单多的商家“催单”。有时,服务员跟厨师多吆喝几声,出餐能快一点,但有些菜耗时较长,还是会挤占骑手的配送时间。“炖菜和沙拉一样的取餐时间。算法肯定不懂烹饪。”李勇说。
当天18时,张健收到顾客投诉。第1单1公里,剩余30分钟;第2单2.5公里,剩余20分钟。为避免超时,他先去送了第2单。第1单顾客看定位,路过自己家却没送餐,取消了订单。张健一肚子委屈。所幸平台考虑是恶劣天气,免除了当天超时订单的罚款。
20时,再次跟丢的记者拨打了张健的电话,无人接听。次日凌晨1点,共享定位显示他停在一家餐馆附近。这时,记者看到李勇在工作群里通知所有人:“明天不准请假,不来按旷工处罚。”紧跟着,大家齐刷刷地回复:“收到。”
(部分受访者为化名)
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