배민쿠팡라이더들의 더 나은 수익과 효율을 위해 배차 잘 받는 방법을 AI에게 직접 어떤 시스템으로 돌아가는지 어떻게 배차하는지 물어보았다
배달 일을 하다 보면 누구나 한 번쯤 이런 생각을 합니다.
“왜 어떤 사람은 계속 콜이 들어오는데 나는 기다리기만 할까?”
“AI가 나를 일부러 안 주는 건 아닐까?”
“배차 잘 받는 비밀이 있는 걸까?”
배민과 쿠팡이츠는 정확한 배차 알고리즘을 공개하지 않고 있습니다. 하지만 AI의 작동 방식과 실제 라이더들의 경험을 종합해 보면 몇 가지 중요한 특징을 발견할 수 있습니다.
AI가 배차를 주는 시스템은 어떻게 작동할까?
배민이나 쿠팡이츠의 배차 시스템은 단순히 “가장 가까운 라이더에게 콜을 준다” 수준이 아닙니다. 수많은 데이터를 실시간으로 분석하는 AI(인공지능) 알고리즘이 배차를 결정합니다.
1. 라이더 위치 확인
가장 기본이 되는 데이터입니다.
AI는 실시간으로 다음을 파악합니다.
- 현재 위치
- 이동 방향
- 이동 속도
- 대기 상태 여부
가게에서 500m 떨어진 라이더와 1km 떨어진 라이더가 있더라도, 이동 방향이나 교통 상황에 따라 더 먼 라이더가 선택될 수 있습니다.
2. 예상 도착 시간 계산
AI가 중요하게 보는 것은 거리보다 ETA(예상 도착 시간)입니다.
예를 들어:
- A 라이더: 700m 거리, 신호가 많음
- B 라이더: 1km 거리, 직선 도로
이 경우 B 라이더가 더 빨리 도착할 수 있다면 AI는 B에게 배차를 줄 수 있습니다.
3. 음식 조리 시간 분석
가게마다 조리 시간이 다릅니다.
- 햄버거: 5~10분
- 치킨: 15~20분
- 카페 음료: 3~5분
AI는 가게의 평균 조리 시간을 학습해 라이더가 너무 일찍 도착하거나 늦게 도착하지 않도록 배차 시점을 조절합니다.
4. 주문 밀집 지역 예측
AI는 과거 데이터를 바탕으로 주문이 몰릴 지역을 예측합니다.
예시:
- 오전: 오피스 지역
- 저녁: 아파트 단지
- 심야: 번화가
주문이 몰릴 것으로 예상되는 지역 주변 라이더에게 우선적으로 배차가 갈 수 있습니다.
5. 묶음 배달(배치) 판단
AI는 여러 주문을 한 번에 처리할 수 있는지도 계산합니다.
조건:
- 배달 방향이 비슷한가?
- 음식이 늦지 않는가?
- 이동 거리가 적절한가?
효율적이라고 판단되면 2건 이상을 묶어서 배차할 수 있습니다.
6. 수락 및 수행 패턴
플랫폼은 공식적으로 세부 알고리즘을 공개하지 않지만, 많은 라이더들이 다음 요소가 영향을 준다고 체감합니다.
- 잦은 취소
- 장시간 미수락
- 배달 완료 속도
- 안정적인 수행 이력
다만 실제 반영 비율은 알려져 있지 않습니다.
AI 입장에서 좋은 라이더란?
AI는 “가장 열심히 움직이는 사람”보다 다음과 같은 라이더를 선호할 가능성이 있습니다.
- 가게 근처에서 대기
- 빠르게 수락
- 안정적으로 완료
- 주문이 많은 지역에 위치
- 이동 동선이 효율적
라이더들이 안정적인 배차를 위해 시도해봐야 할 것들
AI 배차의 정확한 기준은 공개되어 있지 않지만, 많은 라이더들의 경험과 배차 원리를 바탕으로 실제로 테스트해 볼 만한 방법들이 있습니다.
① 무작정 이동하지 말고 10~15분 대기해 보기
콜이 없다고 계속 이동하는 경우가 많습니다. 하지만 특정 상권이나 가게 밀집 지역에서 10~15분 정도 대기해 보는 전략도 시도해 볼 만합니다.
- 프랜차이즈 밀집 지역
- 배달 전문 음식점 주변
- 대형 아파트 상권
같은 장소에서 며칠간 동일한 시간대에 대기하면서 결과를 비교해 보세요.
② 자신만의 ‘핫존’ 만들기
다른 라이더들이 몰리는 곳만 따라다니기보다 본인만의 배차 포인트를 찾는 것이 중요합니다.
예를 들어:
- 저녁 6시 → 아파트 상권
- 밤 10시 → 번화가
- 점심 12시 → 오피스 지역
이런 데이터를 직접 기록하면 AI보다 먼저 주문 흐름을 예측할 수 있습니다.
③ 콜 수락 패턴 점검하기
지나치게 많은 거절이나 취소가 실제 배차에 어떤 영향을 주는지는 공개되지 않았습니다.
다만 다음과 같이 직접 비교해 볼 수 있습니다.
- 3일간 적극 수락
- 3일간 선별 수락
시간당 콜 수를 기록하면 본인 지역의 특성을 파악할 수 있습니다.
④ 피크 시간에 집중하기
오랜 시간 대기하는 것보다 주문이 몰리는 시간에 집중하는 것이 효율적일 수 있습니다.
- 점심 11시~1시
- 저녁 5시 30분~8시 30분
- 야식 시간
특히 비 오는 날이나 주말은 별도로 기록해 두는 것이 좋습니다.
⑤ 가게별 조리시간 기억하기
같은 거리라도:
- 빨리 나오는 가게
- 대기가 긴 가게
차이가 큽니다.
AI도 조리 시간을 고려할 가능성이 있기 때문에 본인도 이를 데이터로 쌓아두면 도움이 됩니다.
⑥ 하루 수익보다 시간당 수익 계산하기
20만 원을 벌어도 12시간 일했다면 시간당 효율은 낮을 수 있습니다.
확인해 볼 것:
- 시간당 수입
- 시간당 콜 수
- 평균 배달 거리
- 대기 시간
결국 AI도 효율을 추구하고, 라이더도 효율을 관리해야 합니다.
직접 실험해 보면 좋은 체크리스트
✅ 같은 장소에서 1주일 대기해 보기
✅ 피크 시간만 운행해 보기
✅ 이동형 vs 대기형 비교하기
✅ 수락 패턴 변화 기록하기
✅ 상권별 주문 시간 기록하기
✅ 가게별 조리시간 메모하기
✅ 시간당 수익 계산하기
결론
AI 배차는 공개된 정답이 없습니다. 하지만 중요한 것은 감이 아니라 데이터로 움직이는 것입니다.
라이더 스스로 위치, 시간, 상권, 수락 패턴을 기록해 보면 자신만의 배차 공략법을 찾을 수 있습니다.
“배차를 잘 받는 라이더는 운이 좋은 사람이 아니라, 자신의 데이터를 가장 많이 가진 사람일지도 모릅니다.”
한마디로 정리하면
AI 배차 시스템은 다음 질문에 가장 적절한 답을 찾습니다.
“이 주문을 가장 빠르고 효율적으로 고객에게 전달할 라이더는 누구인가?”
그래서 배차를 잘 받기 위해서는 무작정 많이 움직이기보다,
- 좋은 위치에서 대기하고
- 피크 시간을 활용하고
- 지역 주문 패턴을 파악하는 것
이 AI 시스템을 이해하는 가장 좋은 방법이라고 볼 수 있습니다
모든 배달업에 종사하시는 분들 안전하고 많은 돈 벌으셨으면 좋겠습니다 오늘도 파이팅입니다!!