错一道题就插一支笔怎么办_实时更新_错一道题就插一支笔怎么办做一家万亿规模的外卖平台有多难？

错一道题就插一支笔怎么办做一家万亿规模的外卖平台有多难？_ZAKER新闻

多家券商表示，资产管理业务将立足全业务链平台，发挥券商资管特色资源优势，强化差异化的发展禀赋，不断将全业务场景、内外部资源深度融入平台，以差异化展业构建竞争壁垒、以平台化运营推动业务破局和转型超越。

文 | 庄帅无论是 2023 年抖音大张旗鼓进军外卖领域，还是今年初京东外卖的高调入局，作为餐饮商家和消费者来说，对于任何一家新外卖平台的 " 红利期 " 肯定是持有拥抱的态度，毕竟多平台的竞争会让他们更加受益。但是从长期经营的角度考虑的话，面对美团和饿了么两大成熟外卖平台，商家对新外卖平台又大多会持观望态度，谨慎入驻或者不做过多的投入。据「庄帅零售电商频道」对外卖平台长达十几年的研究看来，新外卖平台在短期内很难通过补贴、促销的形式快速提高单量。这是因为，在美团和饿了么两大成熟外卖平台的竞争压力下，新进入者无法避开外卖平台的两大经营难点：有限供给和峰值即配。早前百度外卖、滴滴外卖、抖音外卖等之所以选择出售或关停，很大原因也是基于此。2023 年抖音外卖联合饿了么大举进军外卖领域和近半年来京东外卖的实践也证实了这一点。「晚点 LatePost」获取的数据显示，2023 年抖音外卖 1-3 月的日均单量维持在 1 万 -2 万单。4 月下旬和 5 月，受到五一假期前夕消费者屯预售券的习惯，以及平台补贴政策的影响，日单量一度超过 10 万，随后单量再度回落。而「雷峰网」获取的信息显示，京东秒送非餐饮类（即时零售）订单量在 50 万 -100 万单之间。餐饮外卖单量则在 2024 年 10 月的 "9 块 9 奶茶活动 " 期间达峰值，日单量突破 40 万单，在 2025 年 1 月降低补贴之后，京东餐饮外卖日单量回落到 2 万单。美团 2024 年第三季度财报公布，即时配送订单数达到 71 亿笔，平均日单量 7800 万单。「庄帅零售电商频道」按餐饮外卖占比单量大头 80% 保守估算，美团 2024 年第三季度的餐饮外卖日单量已达到 6200 万单。难点一：有限供给难以推动新外卖平台在短期内快速成长无论是餐饮商家在店内制作餐食，还是中央厨房的生产作业模式，一方面产量有限，受制于上游供应、店员人手、顾客流量、门店经营时间等多个因素，餐饮商家无法和实物商家的工业化生产一样，在短时间内通过招募更多工人、引进更多生产线、加长作业时间快速提高商品的产量。另一方面由于依托于实体店，餐饮商家只能在相对有限的时间，为有限范围的用户提供服务和商品。有限的产量和有限的服务范围决定了餐饮商家的新陈代谢不如工业化的实物商家，因此，电商平台也就没有办法通过类似 618、双 11 这样的大促，在短期内快速提升餐饮的外卖订单量，实现规模增长。另外，新外卖平台难以获取新的餐饮商家与成熟外卖平台进行竞争，从成熟外卖平台抢夺原有的餐饮商家，是一个存量迁移的过程。据艾媒咨询数据显示，近三年（2022-2024 年）中国在线餐饮外卖行业渗透率增速放缓，仅从 25.4% 提升至 28%，且一二线城市外卖市场已逐渐饱和。新外卖平台一方面无法在短期内快速提升餐饮订单量，另一方面吸引入驻的又主要是成熟外卖平台的成熟商家，那么想从供给的维度与成熟外卖平台形成差异化竞争的难度可想而知。最后，在存量市场的竞争过程中，" 有限供给 " 的行业特征还使得大多数餐饮商家由于人力成本、平台运营成本的关系，难以承担多平台的经营。难点二：峰值即配使得外卖平台的投入数以千亿计从用户的消费习惯来看，餐饮外卖每天都处于 " 峰值消费 " 的状态，外卖平台每天都在进行着 " 峰值即配 "（峰值即时配送）。也就是说，外卖平台每天中午和晚上的用餐时间就相当于电商平台的 618、双 11 的大促当日，而即时配送实际上比电商的快递发货要求还要更高，商家的供给和骑手的配送时限需要在固定的时段内实现高度匹配。比如一单外卖送晚了，就可能有很多的原因导致：在出餐环节，高峰期堂食客人和外卖订单集中在一起，厨房总有忙不过来；在配送环节，骑手迷路了、电动车故障、电梯要排队；在用户环节，电话联系不上、小区不让进……在这种 " 峰值即配 " 模式下，外卖平台不得不在每个城市建立一套强大的线下运营体系，并投入大量的技术和资金，开发出匹配百万量级骑手和千万量级商家的强大的派单系统和调度系统，并不断进行优化：保证骑手到店后马上取餐，实现 " 即时取 "，然后按照最优路线准时送达用户。只有这样才能保证用户体验和满意度，外卖平台从而长期留住用户并实现高复购。据「庄帅零售电商频道」了解，任何一个外卖订单背后都有三端的需求：用户希望早点吃上饭，商家希望一出餐就有骑手取走，骑手希望接到的都是顺路的订单并获得尽可能多的收入。外卖平台是经营难度非常高的 " 三边效应 " 模型。具体来说就是有一定数量的骑手，每名骑手身上有若干订单正在配送过程中，在过去一段时间（如 1 分钟）内产生了一批新订单，已知骑手的行驶速度、任意两点间的行驶距离、每个订单的出餐时间和交付时间（骑手到达用户所在地之后将订单交付至用户所需的时间），那么如何将这批新订单在正确的时间分配至正确的骑手，使得用户体验得到保证的同时，骑手的配送效率最高。通过对配送大数据进行分析、挖掘，会得到每个用户、楼宇、商家、骑手、地理区域的个性化信息，以及有关各地理区块骑行路径的有效数据，那么订单智能分配系统的目标就是基于大数据平台。另外根据订单的配送需求、地理环境以及每名骑手的个性化特点，实现订单与骑手的高效动态最优匹配，从而为每个用户和商家提供最佳的配送服务，并降低配送成本。即时配送大数据平台实现对骑手轨迹数据、配送业务数据、特征数据、指标数据的全面管理和监控，并通过模型平台、特征平台支持相关算法策略的快速迭代和优化。最后机器学习模块负责从数据中寻求规律和知识，例如对商家的出餐时间、到用户所在楼宇上下楼的时间、未来的订单、骑行速度、红绿灯耗时、骑行导航路径等因素进行准确预估，为调度决策提供准确的基础信息。而运筹优化模块则在即时配送大数据平台以及机器学习的预测数据基础上，采用最优化理论、强化学习等优化策略进行计算，做出全局最优的分配决策，并和骑手高效互动，处理执行过程中的问题，实现动态最优化。启动 " 出餐后调度 " 试点，商家通过平台免费发放的终端智能硬件产品 " 出餐宝 "，上报出餐情况，出餐完毕后，后台再调度骑手到店取餐。对骑手收差评、超时等情况的处理从扣款改为扣分，并通过骑手老带新、新手关照单、新手免责卡帮助新骑手们顺利渡过新手期等等。饿了么也从 2022 年开始避免过度追求时速，并试点将骑手预估送达时间由原先的 " 时间点 " 调整为弹性的 " 时间段 "。在恶劣天气、道路封控、节假日爆单等特殊场景下，若骑手出现超时等异常考评，会对相关考评做剔除处理。并逐步取消对于骑手的逐单处罚，改为一定时间周期的率值考核。当用户做出差评后，工作人员也会评估差评是否成立。在 " 供给有限 " 和 " 峰值即配 " 两大经营难点的共同作用下，拥有大量用户的电商平台、社交平台和内容平台开展外卖业务由于无法在短期内做大规模，那么在有限规模的情况下，也就很难在短期内从餐饮商家获得佣金和广告收益实现盈利，此外还要不断在系统升级、骑手招募和配送支出上进行投入。新外卖平台想要规模化发展，则需要下大力气解决上述两个经营难点，甚至还需要再投入超过千亿级资金才有机会做到万亿规模。以现有的竞争格局和各大平台的增长及盈利压力下，大抵很难做出这样的投入决策。