產品經理可以如何設計好適合業(yè)務階段的排序規(guī)則？這篇文章里，作者以某線下服務類O2O初創(chuàng)項目為例，做了有關排序規(guī)則的設計分享，一起來看看，或許會對你有所啟發(fā)和幫助。

一、背景與現(xiàn)狀

1. 項目簡介

某線下服務類O2O初創(chuàng)項目，消費者可以預約某一服務人員的服務，雙方可以在指定時間、地點進行履約，例如球類陪打，由消費者購買教練的服務，雙方約定到某一球場進行教學，最終由消費者確認完成，訂單結束。平臺主要盈利來源為抽傭。

2. 功能背景

首頁以列表形式展示服務區(qū)域符合篩選要求的所有服務人員卡片，暫時沒有設置有意義的排序規(guī)則，現(xiàn)在已有幾百名服務人員入駐，需要新增一個適合現(xiàn)階段的服務人員列表排序規(guī)則。

由于是項目初期，數(shù)據(jù)量少、數(shù)據(jù)維度少，且排序也不能做得太復雜，因此選擇采用比較直觀的計算公式來做排序規(guī)則。

二、排序的影響因素梳理

本次優(yōu)化排序規(guī)則的目標是將有價值的服務人員展示在前面，優(yōu)先讓消費者看到他們。

這個價值有三個對象：

1）對消費者的價值

這個是主要的，消費者希望自己能找到更優(yōu)質的服務人員。

如何去判斷一個服務人員是否優(yōu)質呢？好評多的服務人員質量和態(tài)度可能更好；成交單量多的服務人員可能經驗更足；比較活躍的服務人員可能回應更迅速；資料內容比較充實的，給到消費者的信息更多，決策友好；價格高的服務人員可能更優(yōu)質，不過價格太高會超預算……

站在消費者角度去梳理選擇服務人員時需要考慮的因素，對應梳理的幾個因子是：好評/差評數(shù)（初期單量少，若使用占比，這個值將波動過大，暫不考慮占比）、成交單量、離線天數(shù)、動態(tài)數(shù)、價格。

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2）對平臺的價值

由于平臺是抽傭制，且服務人員大多是按小時為單位收費，價格近似的情況下，消費者下單的小時數(shù)越大成交額越大，服務人員成交額越大，給平臺帶來的收益也就越多，因此平臺比較關注服務人員的成交額；

同時平臺希望能夠根據(jù)服務人員的表現(xiàn)對其平臺內排序做對應處理，例如某服務人員被發(fā)現(xiàn)有了違規(guī)行為，那么運營人員可以手動降低該人的排序，我們需要預留一個手動因子，支持手動配置不同的值以改變列表排序，以備不時之需。

3）對服務人員的價值

首先，所有服務人員希望自己能夠盡可能地獲得更大的曝光，如果列表的排序一直不變將會影響服務人員的積極性，也會使一些后來者失去很多機會。

在平臺現(xiàn)階段沒有完善的算法的情況下，可以考慮引入一個隨機排序因子，使排序列表每次刷新時，都有小幅度的排序變化。

其次，服務人員希望接到更近的單子，但由于雙方協(xié)商前服務地點是未知的，這點暫時無法做到。最后，服務人員希望自己的曝光與自己在平臺的表現(xiàn)是正向的，因此需要避免不合理的排序計算方式；

三、排序因子

用戶對于價格優(yōu)先的需求我們可以通過篩選或按價格排序的功能選項來實現(xiàn)，因此先將價格從排序因子中剔除。

1. 正影響

1）成交單量（高權重）

2）好評數(shù)（高權重）

3）動態(tài)數(shù)

4）成交額（由于成交額的數(shù)值明顯大于其他的影響因子，為了避免成交額對排序造成過大影響，需要將成交額除以一個基礎值50，再放入排序公式，選擇50的原因是服務人員基礎價格為50/h）

2. 負影響

1）差評數(shù)

2）離線天數(shù)（以day為單位）

3. 其他影響

1）隨機因子（1.0～1.5，每次刷新更新數(shù)值）

2）手動排序因子（用于特殊情況下手動修改某個服務人員的排序，0.01～100，每個服務人員的手動因子默認是1，可以在后臺修改）

*由于以上兩個因子變動需要對整體的值產生能夠改變排序的影響，因此選擇以乘法的形式放入公式

四、計算公式

最終排序數(shù)值=（10+成交單量x2+成交額/50+好評數(shù)x2-差評數(shù)+動態(tài)數(shù)-最近登錄離線天數(shù)）x 隨機因子x 手動排序因子

最終排序按以上計算結果從大到小排序。