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时间:2019-03-11 15:47:42 来源:互联网 阅读:0次

美团、滴滴这场大战,真的存在降维打击吗?

打车和外卖的场景需求中,究竟分别涉及到哪些参与方,操作逻辑怎样才能更顺畅,用户对等待时长等服务体验指标的容忍度如何?

近日,外卖和打车领域的一场巨头酣战,吸引了大众的目光。双方依靠背后雄厚的资本和成熟的商业体系攻城略地,战局火热,众说纷纭。

4月2日,滴滴外卖在上线首日24小时就因技术故障紧急下线,被外界质疑其对外卖技术壁垒预估不足。

随后4月9日,滴滴外卖官方称在无锡当日订单达到33.4万单,"远超此前预期"。然而时隔不久,就被用户投诉和爆料:

"滴滴上下了订单个小时才能收到餐","上班下的单,下了班到家,才说送到,让人怎么吃!"

事实上,从美团和滴滴互相进入打车和外卖领域的天起,究竟谁赢谁输便成了争议的焦点。突破边界平台格局商业模式烧钱大战,各种观点和解读层出不穷。

那么,在滴滴和美团的这场边界之争中真的存在降维打击吗?我们不妨从产品实现角度来看一下。

要想完成一个优质的产品,用户场景(需求)、操作逻辑、用户体验缺一不可。打车和外卖的场景需求中,究竟分别涉及到哪些参与方,操作逻辑怎样才能更顺畅,用户对等待时长等服务体验指标的容忍度如何?下文为您详细解读。

打车两点一线,外卖三点循环

在打车的业务系统中,平台需要连接的是司机和乘客两方,

其履约环节主要是接人和送人两个,流程相对比较短,复杂度不高,而且整个调度主要在小区外主干路完成服务,没有小区内部和室内导航问题。

但到了外卖领域,平台不仅需要连接包括商家、骑手和顾客的三方,更需要涉及下单、骑行、取餐、交付等多个履约环节。整体流程比较长,且程序复杂,中间任何一个环节出问题都会影响履约。

有种观点认为:滴滴的调度在范围上是全城,而外卖调度则在3KM到5KM的半径范围进行技术迭代,这也意味着数据有限,技术的提升有限。然而认真剖析会发现事实并非如此。

外卖调度中,不同商户出餐的时间、配送员取餐的时间、用户取餐的时间都需要多维度的计算,并将每一步的状态同时展示给消费者。对比来看,虽然在滴滴的整个履约过程中,双方是动态的,但其计算的复杂度要远远低于外卖。

更重要的是,在外卖的配送服务过程中,既包括了骑手在室外的通行,又有上下楼取餐和交付等室内任务,需要较高精度的小区内部导航和室内定位技术。而这一场景的缺失,直接导致了滴滴在出行领域的技术调度难以发挥,终影响了履约过程。

所以,从平台维度的复杂性角度来说,外卖的技术壁垒显然要高于打车,对于履约环节相对简单的打车系统来说,需要建立更大的技术能力才能与外卖相匹配。

1个外卖员送10个人的餐?常见!

在过往用户对履约的感保罗涉水到达对岸示意我们鲑鱼被逮住了知中,打车的业务一般分为两种,一种是从A点B点的一对一实时匹配关系,也就是包括快车、专车等非拼车业务,这种业务形态中,计算司机和乘客的对应关系,是一个二分图的匹配关系,简单说,就是点对点。

另一种是相对复杂的拼车业务,在这个履约过程中,一辆车多对应3个乘客,那么对应的出发地和目的地多6个节点。

从这个角度我们不妨来看看外卖涉及的环节。一般情况下,在午高峰和晚高峰的时段,一个骑手往往需要在取餐、送餐的过程中,根据路径优化,再取餐、送餐,中间对应的大多是十几个订单以及二十多个取送餐的任务节点,其复杂程度比打车高出几个数量级。其中,在路径规划的基础上,计算骑手与订单的匹配关系,其算法复杂度又上升了一个指数级。

相较于打车多6个节点的调度系统,外卖的调度属于典型的多人、多点的实时匹配。在如此大的计算量之下,算法还需要在秒级完成所有路径的计算、所有订单的指派,这样才能更好的在预估时间内完成整个履约环节。

需要注意的是,在打车的调度中,乘客从指定地点上车,到下车,即可完成履约环节,在路径的规划计算中,只需要预测机动车的高低峰值。

而在外卖的调度中,既要考虑骑手取餐的环节,行进过程中路径和路况的复杂度,同时,还需要考虑终送达写字楼或是居民区的节点,因此在技术上的复杂程度更高。

所以,从外卖和打车两者的调度系统来看,外卖平台所积累的调度技术向打车调度迁移相对更加容易。

暴雨天等餐3小时?顾客永远没耐心

事实上,除了上述两点,打车和外卖在预估用户时间上也存在较大的差异。

以打车为例,在实际的技术应用中,平台主要需要预估的是乘客等待司机的时间,对上车后到达的时间也有预估,不过这主要是给用户一个建议,并不是履约承诺的一部分,平台不会严格要求司机在这个时间内必须勇敢地走下去到达目的地。

但放在外卖配送的技术中,准时送达是平台保证用户体验的核心指标之一,是履约中非常重要的部分,所以外卖配送需要对达到时间进行更加的计算。

比如,外卖在下单时,需要给顾客承诺合理的预计送达时间,而且需要决定各种价格,比如用户配送费、骑手邮资等,对精确度要求较高,这也是打车业务中所缺失的部分。同时,外卖系统不仅要预估骑手在路上的通行时间,还需要估算商家出餐时间、在顾客位置的交付时间。

这中间,又涉及到商家出餐时间受堂食影响,预估时间难度很大。值得一提的是,比起汽车的可行路线计算,外卖配送的电动车可行线路,要更加复杂多样,这也加大了准确估计通行时间的难度。

此外,在出行和外卖配送领域,还需要面对极端天气带来的挑战。而打车因为其履约特点,需要解决的问题依然相对简单。

比如在暴雨或暴雪天气,打车主要会遇到的问题就是乘客打不到车,此时,在调度上通常采用抑制需求和运力调度的方式解决。这种情况下,对于能够打到车的用户,实际履约的体验影响并不大。

但对外卖而言,极端天气带来的挑战既包括了点餐的用户,也包括之前已经下单但是还在履约环节的用户。而且更重要的是,比起出行,吃饭这件事对配送时长会更加敏感。

所以,整个履约环节还还涉及到商家餐损、骑手配送压力大影响安全等等。因此,面对极端天气时,外卖配送除了抑制需求和运力调度之外,还需要配送系统多个模块实时联动,综合考虑商家配送范围动态变化、合理承诺预计送达时间、调度策略自适应调整。

总结

综合来看,在出行和外卖的市场中,谁都无法单纯依靠补贴赢得战局,终考验的仍然是整个平台的运营效率、技术壁垒和用户体验。

在这场打车和外卖的边界之争中,对美团来说,丰富的场景和用户需求,决定了其做打车的逻辑是自然而然的,其技术壁垒也是从复杂到简单的过度;

而对于滴滴从出行进入外卖来说,既要面对商业模式从简单到复杂的变化,同时还要克服技术从简单升级到复杂的调度中去的难题,面对美团在技术和场景上的降维打法,滴滴面临的挑战要大的多。

但考虑到滴滴本身也有着巨大的流量,如果能够克服商业模式、技术壁垒带来的挑战,外卖也未见得不能分一杯羹。不过,成功与否要取决于滴滴做外卖的决心有多大,耐心有多久。

可以预见的是,从打车跨界到外卖,是一件看起来简单做起来难的事情。如果说今天美团已经一只脚迈入了出行的领域,那么滴滴距离真正能做外卖,还有很长的路要走。

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