一、智能划区简介
智能划区是一项通过均衡分区算法实现自动分区的服务，其可以根据历史订单数量、配送时效以及配送难度等条件综合计算，根据京东无缝AOI数据合理划区，帮助企业实现网格化管理、精细化管控，提高经营效率。
二、均衡分区能力
1. 围栏均衡调整
a）对于已规划网点围栏、路区围栏的客户，智能划区服务支持导入网点围栏、路区围栏及订单服务数据。均衡分区算法模型可以分析每个路区的订单分布和服务质量，并对每个路区的服务质量进行诊断。诊断服务可以帮助企业识别存在哪些服务问题，例如配送时间过长、配送范围不合理等，从而针对这些问题进行调整和优化, 企业可以根据实际情况自定义调整问题路区或者进行全局调整，以提高整体的服务质量和效率，从而实现更精细化的分区管理。
b）对于未规划网点围栏、路区围栏的客户，智能划区服务可以根据历史订单服务数据直接生成订单均衡路区。这种均衡算法可以综合考虑订单数量、SKU数量、配送时间、地址难度等因素，从而将订单均衡地分配到不同的路区中。帮助企业快速地进行分区规划和管理，提高整体运营效率。
2. 条件灵活可配置
智能划区服务的均衡分区算法模型支持根据多种条件进行复合计算，并且支持根据业务类型选择相应的算法条件：
a）订单均衡条件：根据订单的数量和SKU数量进行均衡计算，以确保每个分区内的订单量和商品种类分布均匀，避免某些区域订单过于集中或订单过于分散。
b）配送时效条件：根据订单配送的时间属性进行均衡计算，以确保每个分区的配送时间相对均匀。这样可以避免某些区域订单配送时间过长或过短，提高整体配送效率。
c）配送难度条件：根据目的地的配送路径难度、交通状况、地质复杂性、上楼难度等影响因素进行均衡计算，以确保每个分区的配送难度相对均匀。这样可以避免某些区域的配送难度过大或过小，提高整体配送效率和客户满意度。
3. 位域大数据
位域大数据拥有海量用户消费数据，可提供3000+品类、30万+品牌数据分析，为智能划区提供数据辅助。这些数据可以反映出消费者的购买习惯、偏好以及消费趋势等信息，对于智能划区服务的分区规划有着重要的辅助作用。
通过位域大数据分析，智能划区服务可以更加准确地预测不同区域的消费者需求和购买行为特征，从而为不同区域制定更为精准的分区方案。
4. 灵活的服务方式
智能划区服务提供了灵活的服务方式，支持SaaS应用服务、API接口服务、离线部署等多种合作方式。企业可以根据自身的需求选择合作方式。
a）SaaS应用服务：智能划区服务可以通过SaaS（软件即服务）模式提供应用服务。企业无需购买和维护底层基础设施，只需租用云端服务，便可获得高效、安全、可靠的应用服务。SaaS应用服务可以降低企业的IT投入和维护成本，提高业务敏捷性和灵活性。
b）API接口服务：智能划区服务还支持API（应用程序接口）接口服务方式。企业可以通过调用智能划区服务的API接口，实现订单的均衡分区和精细化管理。API接口服务可以方便地集成到企业的现有业务流程中，实现快速部署和业务创新。
c）离线部署：对于一些特殊需求的企业，智能划区服务还支持离线部署方式。企业可以根据自身需求，将智能划区服务部署到本地或私有云上，以满足特定的数据安全、性能或其他业务需求。
三、智能划区场景
智能划区服务可以为快递揽收、物流配送、家政服务、家电售后、警用派单等场景提供网格化管理赋能，提高经营管理效率，以快递揽收场景为例：
传统路区划分是根据站长的经验绘制的，没有数据支持，无法准确评估路区的订单量、配送难度系数以及配送时效性。这种划分方式可能导致以下问题：
a）跨区绘制问题：传统方式可能会出现跨小区、跨路等不规范现象，导致配送效率低下。例如，某个小区的订单量很大，但是被划分到了不同的路区，快递员需要多次进出小区才能完成配送，浪费了时间和精力。
b）路区订单分配不均衡：某些路区的订单量过高，快递员无法完成任务，导致服务体验差。例如，某个路区的订单量过大，快递员需要花费较长时间才能完成任务，客户等待时间过长，可能导致投诉和不满。某些路区订单过低；某些路区的订单量过低，快递员收入不均，影响工作积极性。例如，某些路区的订单量很少，快递员无法获得足够的提成收入，可能对工作失去热情和动力。
c）未考虑配送难度：对于上门妥投场景，楼梯与电梯配送难度不同，传统方式未考虑这些因素，导致配送时效及单量不同。例如，某个路区有很多需要爬楼梯的客户，快递员需要花费更多的时间和精力才能完成任务，而另一个路区有很多客户住在低楼层且有电梯，快递员可以更快地完成任务。
智能划区服务可以针对快递行业的营业网点提供更加合理和精细化的路区划分，以帮助快递员提高配送效率和客户满意度。
首先，智能划区服务可以通过对营业范围内的订单数据、配送时效数据以及配送地址触达难度系数等多个维度的综合分析，采用均衡分区模型算法，为每个营业网点提供更合理的路区划分。
其次，智能划区服务可以避免路区绘制中的不规范现象，例如跨小区、跨路网等问题，从而确保配送的效率和准确性。此外，智能划区服务可以根据历史订单数据和配送时效数据来预测未来订单的分布和配送需求，从而合理规划路区，避免某些路区订单过高或过低的情况。
最后，智能划区服务还可以考虑配送难度因素，例如对于上门妥投场景，楼梯与电梯配送难度不同，智能划区服务可以综合考虑这些因素，为快递员提供更加均衡的路区划分，从而提高整体配送效率和客户满意度。
