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美團、滴滴這場大戰(zhàn),真的存在降維打擊嗎?創(chuàng)投圈

砍柴網(wǎng) / 創(chuàng)科技 / 2018-04-30 17:43
打車和外賣的場景需求中,究竟分別涉及到哪些參與方,操作邏輯怎樣才能更順暢,用戶對等待時長等服務(wù)體驗指標(biāo)的容忍度如何?

近日,外賣和打車領(lǐng)域的一場巨頭酣戰(zhàn),吸引了大眾的目光。雙方依靠背后雄厚的資本和成熟的商業(yè)體系攻城略地,戰(zhàn)局火熱,眾說紛紜。

4月2日,滴滴外賣在上線首日24小時就因技術(shù)故障緊急“下線”,被外界質(zhì)疑其對外賣技術(shù)壁壘預(yù)估不足。

隨后4月9日,滴滴外賣官方稱在無錫當(dāng)日訂單達(dá)到33.4萬單,"遠(yuǎn)超此前預(yù)期"。然而時隔不久,就被用戶投訴和爆料:

"滴滴上下了訂單2-3個小時才能收到餐","上班下的單,下了班到家,才說送到,讓人怎么吃!"

事實上,從美團和滴滴互相進(jìn)入打車和外賣領(lǐng)域的第一天起,究竟誰贏誰輸便成了爭議的焦點。“突破邊界”“平臺格局”“商業(yè)模式”“燒錢大戰(zhàn)”,各種觀點和解讀層出不窮。

那么,在滴滴和美團的這場“邊界之爭”中真的存在“降維打擊”嗎?我們不妨從產(chǎn)品實現(xiàn)角度來看一下。

要想完成一個優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品,用戶場景(需求)、操作邏輯、用戶體驗缺一不可。打車和外賣的場景需求中,究竟分別涉及到哪些參與方,操作邏輯怎樣才能更順暢,用戶對等待時長等服務(wù)體驗指標(biāo)的容忍度如何?下文為您詳細(xì)解讀。

打車兩點一線,外賣三點循環(huán)

在打車的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,平臺需要連接的是司機和乘客兩方,其履約環(huán)節(jié)主要是接人和送人兩個,流程相對比較短,復(fù)雜度不高,而且整個調(diào)度主要在小區(qū)外主干路完成服務(wù),沒有小區(qū)內(nèi)部和室內(nèi)導(dǎo)航問題。

但到了外賣領(lǐng)域,平臺不僅需要連接包括商家、騎手和顧客的三方,更需要涉及下單、騎行、取餐、交付等多個履約環(huán)節(jié)。整體流程比較長,且程序復(fù)雜,中間任何一個環(huán)節(jié)出問題都會影響履約。

有種觀點認(rèn)為:滴滴的調(diào)度在范圍上是全城,而外賣調(diào)度則在3KM到5KM的半徑范圍進(jìn)行技術(shù)迭代,這也意味著數(shù)據(jù)有限,技術(shù)的提升有限。然而認(rèn)真剖析會發(fā)現(xiàn)事實并非如此。

外賣調(diào)度中,不同商戶出餐的時間、配送員取餐的時間、用戶取餐的時間都需要多維度的計算,并將每一步的狀態(tài)同時展示給消費者。對比來看,雖然在滴滴的整個履約過程中,雙方是動態(tài)的,但其計算的復(fù)雜度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于外賣。

更重要的是,在外賣的配送服務(wù)過程中,既包括了騎手在室外的通行,又有上下樓取餐和交付等室內(nèi)任務(wù),需要較高精度的小區(qū)內(nèi)部導(dǎo)航和室內(nèi)定位技術(shù)。而這一場景的缺失,直接導(dǎo)致了滴滴在出行領(lǐng)域的技術(shù)調(diào)度難以發(fā)揮,最終影響了履約過程。

所以,從平臺維度的復(fù)雜性角度來說,外賣的技術(shù)壁壘顯然要高于打車,對于履約環(huán)節(jié)相對簡單的打車系統(tǒng)來說,需要建立更大的技術(shù)能力才能與外賣相匹配。

1個外賣員送10個人的餐?常見!

在過往用戶對履約的感知中,打車的業(yè)務(wù)一般分為兩種,一種是從A點B點的一對一實時匹配關(guān)系,也就是包括快車、專車等非拼車業(yè)務(wù),這種業(yè)務(wù)形態(tài)中,計算司機和乘客的最優(yōu)對應(yīng)關(guān)系,是一個二分圖的匹配關(guān)系,簡單說,就是點對點。

另一種是相對復(fù)雜的拼車業(yè)務(wù),在這個履約過程中,一輛車最多對應(yīng)3個乘客,那么對應(yīng)的出發(fā)地和目的地最多6個節(jié)點。

從這個角度我們不妨來看看外賣涉及的環(huán)節(jié)。一般情況下,在午高峰和晚高峰的時段,一個騎手往往需要在取餐、送餐的過程中,根據(jù)路徑優(yōu)化,再取餐、送餐,中間對應(yīng)的大多是十幾個訂單以及二十多個取送餐的任務(wù)節(jié)點,其復(fù)雜程度比打車高出幾個數(shù)量級。其中,在路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上,計算騎手與訂單的最優(yōu)匹配關(guān)系,其算法復(fù)雜度又上升了一個指數(shù)級。

相較于打車最多6個節(jié)點的調(diào)度系統(tǒng),外賣的調(diào)度屬于典型的多人、多點的實時匹配。在如此大的計算量之下,算法還需要在秒級完成所有最優(yōu)路徑的計算、所有訂單的最優(yōu)指派,這樣才能更好的在預(yù)估時間內(nèi)完成整個履約環(huán)節(jié)。

需要注意的是,在打車的調(diào)度中,乘客從指定地點上車,到下車,即可完成履約環(huán)節(jié),在路徑的規(guī)劃計算中,只需要預(yù)測機動車的高低峰值。

而在外賣的調(diào)度中,既要考慮騎手取餐的環(huán)節(jié),行進(jìn)過程中路徑和路況的復(fù)雜度,同時,還需要考慮最終送達(dá)寫字樓或是居民區(qū)的節(jié)點,因此在技術(shù)上的復(fù)雜程度更高。

所以,從外賣和打車兩者的調(diào)度系統(tǒng)來看,外賣平臺所積累的調(diào)度技術(shù)向打車調(diào)度遷移相對更加容易。

暴雨天等餐3小時?顧客永遠(yuǎn)沒耐心

事實上,除了上述兩點,打車和外賣在預(yù)估用戶時間上也存在較大的差異。

以打車為例,在實際的技術(shù)應(yīng)用中,平臺主要需要預(yù)估的是乘客等待司機的時間,對上車后到達(dá)的時間也有預(yù)估,不過這主要是給用戶一個建議,并不是履約承諾的一部分,平臺不會嚴(yán)格要求司機在這個時間內(nèi)必須到達(dá)目的地。

但放在外賣配送的技術(shù)中,準(zhǔn)時送達(dá)是平臺保證用戶體驗的核心指標(biāo)之一,是履約中非常重要的部分,所以外賣配送需要對達(dá)到時間進(jìn)行更加精準(zhǔn)的計算。

比如,外賣在下單時,需要給顧客承諾合理的預(yù)計送達(dá)時間,而且需要決定各種價格,比如用戶配送費、騎手郵資等,對精確度要求較高,這也是打車業(yè)務(wù)中所缺失的部分。同時,外賣系統(tǒng)不僅要預(yù)估騎手在路上的通行時間,還需要估算商家出餐時間、在顧客位置的交付時間。

這中間,又涉及到商家出餐時間受堂食影響,預(yù)估時間難度很大。值得一提的是,比起汽車的可行路線計算,外賣配送的電動車可行線路,要更加復(fù)雜多樣,這也加大了準(zhǔn)確估計通行時間的難度。

此外,在出行和外賣配送領(lǐng)域,還需要面對極端天氣帶來的挑戰(zhàn)。而打車因為其履約特點,需要解決的問題依然相對簡單。

比如在暴雨或暴雪天氣,打車主要會遇到的問題就是乘客打不到車,此時,在調(diào)度上通常采用抑制需求和運力調(diào)度的方式解決。這種情況下,對于能夠打到車的用戶,實際履約的體驗影響并不大。

但對外賣而言,極端天氣帶來的挑戰(zhàn)既包括了點餐的用戶,也包括之前已經(jīng)下單但是還在履約環(huán)節(jié)的用戶。而且更重要的是,比起出行,吃飯這件事對配送時長會更加敏感。

所以,整個履約環(huán)節(jié)還還涉及到商家餐損、騎手配送壓力大影響安全等等。因此,面對極端天氣時,外賣配送除了抑制需求和運力調(diào)度之外,還需要配送系統(tǒng)多個模塊實時聯(lián)動,綜合考慮商家配送范圍動態(tài)變化、合理承諾預(yù)計送達(dá)時間、調(diào)度策略自適應(yīng)調(diào)整。

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總結(jié)

綜合來看,在出行和外賣的市場中,誰都無法單純依靠補貼贏得戰(zhàn)局,最終考驗的仍然是整個平臺的運營效率、技術(shù)壁壘和用戶體驗。

在這場打車和外賣的“邊界之爭”中,對美團來說,豐富的場景和用戶需求,決定了其做打車的邏輯是自然而然的,其技術(shù)壁壘也是從復(fù)雜到簡單的過度;

而對于滴滴從出行進(jìn)入外賣來說,既要面對商業(yè)模式從簡單到復(fù)雜的變化,同時還要克服技術(shù)從簡單升級到復(fù)雜的調(diào)度中去的難題,面對美團在技術(shù)和場景上的“降維打法”,滴滴面臨的挑戰(zhàn)要大的多。

但考慮到滴滴本身也有著巨大的流量,如果能夠克服商業(yè)模式、技術(shù)壁壘帶來的挑戰(zhàn),外賣也未見得不能分一杯羹。不過,成功與否要取決于滴滴做外賣的決心有多大,耐心有多久。

可以預(yù)見的是,從打車跨界到外賣,是一件看起來簡單做起來難的事情。如果說今天美團已經(jīng)一只腳邁入了出行的領(lǐng)域,那么滴滴距離真正能做外賣,還有很長的路要走。

來源|創(chuàng)科技



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