6月10日，北京国家会议中心，以“构筑地理信息新生态”为主题的2015年全球地理信息开发者大会 (WGDC2015)在此拉开帷幕。WGDC自2012年起开始举办，四年时间里，伴随着中国地理信息产业的快速发展，WGDC已经成为位置与空间领域最具影响力的技术创新盛会。
在6月11日举行的地图客开发者专场上，百度地图开放平台合作伙伴、点到按摩CEO何流做了分享，如何基于百度提供的技术支持帮助技师提高服务效率，是点到非常关注的事情，点到也基于此不断优化面向用户和技师的后端服务。
以下为演讲实录(未经本人核实)：
何流：大家好，我们是去年11月份正式上线。我相信使用率还到不了40%。
我今天分享的主题是从到店到上门什么变了?像上门来说，其实是从一个存量市场到一个增量市场改变的过程。
之前腾讯科技出了一个文章，他们的数据里讲到大部分用户并非勤快人，76%的调查承认不愿意出门。
对于上门来说，从线下到店到上门，其实做的是突破区域化的运营，哪些是适合区域化运营的?像家政、洗车、宠物，其实他们有一个比较典型的原则，客单价低，服务人员的天花板比较低，交通时间成本严重影响运营效率。
我们从到店到上门区域化运营，我们用了一系列的技术来实现的。对于地理限制的妥协对运营效率的削弱，做这个事情通过哪些地方来解决这样的问题。我们的一个客单价是142块钱，80%以上是按摩师的。上个月的数据里面，我们平均工资是在14000，如何让按摩师赚到14000?提高效率是很重要的。
第一个是智能推荐列表，交通距离影响上门时间，库存时间，机械学习不断自我完善，除了基于他的直线距离以外，还有一个地方就是交通。北京的交通是一个堵塞很重的。ICU来说，它是基于N种排序算法的综合因素，在我们列表来说，是直线距离交通情况是影响上门时间的，复购、新老、库存时间，库存代表着不可需求，复购代表着好与坏。机器学习不断自我完善。
订单调度系统，这个主要给客户用的。这是一个截图，我刚才提到了路程的远景，是否堵车，这是跟大数据的分析有关系的。这里面举一个例子，假如我约天下午3点的订单，按摩师在整个推荐算法里面会有推荐，这是给客户用的，客户派单的时候也是基于这一系列的算法。这里面公交，其实我们会提示他的上一单在哪里，公交时间是大概多长时间，他要到这个地方需要多少公交时间。如果说时间不够，那我们会迟到，就会用户体验下降，这是我们要避免的。
是否堵车，就是公交的时间，多少公里大概需要多少时间，他上一单在什么位置，需要用多少时间，下一单在什么位置，需要用多长时间。这是一个服务范围，也是基于百度地图的结果来实现的。在下单的时候，在地图里根据经纬度把超远的订单会排除在外。因为顾客下了订单，如果去服务对我们按摩师是一种损害，不去服务，对客户是一种损害。这里面划定服务范围，减少垃圾单。帮助客户判断，提高工作效率。当两个点距离太远的时候，实际上对客服的派单来说是一个比较头疼的事情，因为它牵扯到垃圾时间，交通时间是会严重的影响到客服的效率。我们要保证他有14000的收入，当然就要保证他每天的接单量，这样才能保证他每个月的收入才会比较高。因为在O2O来说，还有一个时间的浪费。
在O2O里面是一个非常动态的事情，我们做产业设计的时候，这个产业是可以静态的。但是它底下的东西永远是动态的，人在变，交通情况在变，订单的位置也在变，在这个时候是一个动态的。在O2O行业里面供给是非常严重的问题，在管理的时候也很麻烦。我们的公司里面一般到下午4点钟，下单率明显下降的时候，这时候我们要用库存的。
包括服务时间也一样，这是两个方面，一个是基于用户端，一个是基于客户端，这里需要一个动态拉伸服务去推荐给客户了解，对于我们的劳动者来说，我们的劳动者都是坐地铁、公交，所以在这里面非常依靠百度地图数据，百度的公交产品数据，给出当时的时时路况，以及时间的预计。
这里是技师导航的系统。我们的劳动者是一个非常低端的劳动者，他们没有太多的文化底蕴，他们没有读过太多的书，他们对互联网的掌握是很低的。在我们整个培训里面，为了更更省事，我们把地图也结合到我们的派单系统里面，它有一个导航，可以快速接换，降低使用门槛，公交检索，对他们来说公交查询是很方便的，这是我们培训课程里面的一个必备课程。在统计里面，有40%的按摩师以前从来没有用过百度地图，他们不会去使用公交查询，地图查询，所以这还是我们一个必备的课程。
时时的交通情况，北京的交通拥堵率很高。像最近都是暴雨，为什么要避免迟到?其实我们很难做到百分之百的不迟到，因为有的时候遇到交通事故，堵车，他想到也到不了，这个是给他们做一个预警，如果要预计迟到，一定要提前给客户打电话，我有什么原因我可能要迟到，这是提高用户体验的方法。
日程轨迹跟踪。我们在之前上个月有一天，上午两个小时的时间接到三个电话，按摩师给我打的，说服务不好，这个钱我们就五五分得了，他不用服务来赚公司的钱。他有没有去服务，到底怎么样，通过一个轨迹跟踪来实现。他们每天有大量的时间，三分之二来自于路程的消耗，导致他们收入的问题。这需要我们去帮他分析，现在的系统是给我们的数据分析师用的，还有算法分析师，他们拿到数据以后去做一个产品上的优化，然后提交给算法分析师来做工作。像降低成本，提高效率，这完全是由他们来实现的，让按摩师去解决，他们没有这个思维。
需求热力图。这里面望京区域、十里铺的点比较多，包括天通苑、回龙观，像丰台这一圈也是很多。最近我们海淀订单也火起来了。同时O2O有一个点，其实大家都在讲一个密度，这个密度是一个订单的密度和按摩师的密度分布。需求要达到循环，艰苦各个区域的需求变化，合理安排按摩师的分布，打破区域化管理限制。线下门店非常受限制，我们通过这一系列的方法，突破区域化的限制，一样达到门店的效果。
需求的变化也是一个动态的，因为你不能要求按摩师总是搬家，所以我们在前端会引导他怎么居住，我们在派单的时候，像海淀高的，我们会跟按摩师在那个区域等着，说这边的订单会比较高。当然供需是一个不平衡的地方，这是一个需求的热力图。
这就是我今天大概的内容比较简单，大概是这样的一个内容。谢谢大家!
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