做一家萬億規(guī)模的外賣平臺有多難?

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隨著抖音、京東等巨頭紛紛入局外賣市場,外賣行業(yè)的競爭愈發(fā)激烈。然而,新入局者想要在美團和餓了么的夾縫中脫穎而出并非易事。本文從外賣行業(yè)的兩大經(jīng)營難點——有限供給和峰值即配出發(fā),深入剖析了新外賣平臺在短期內(nèi)難以快速成長的原因。

無論是2023年抖音大張旗鼓進軍外賣領域,還是今年初京東外賣的高調(diào)入局,作為餐飲商家和消費者來說,對于任何一家新外賣平臺的“紅利期”肯定是持有擁抱的態(tài)度,畢竟多平臺的競爭會讓他們更加受益。

但是從長期經(jīng)營的角度考慮的話,面對美團和餓了么兩大成熟外賣平臺,商家對新外賣平臺又大多會持觀望態(tài)度,謹慎入駐或者不做過多的投入。

據(jù)「莊帥零售電商頻道」對外賣平臺長達十幾年的研究看來,新外賣平臺在短期內(nèi)很難通過補貼、促銷的形式快速提高單量。

這是因為,在美團和餓了么兩大成熟外賣平臺的競爭壓力下,新進入者無法避開外賣平臺的兩大經(jīng)營難點:有限供給和峰值即配。早前百度外賣、滴滴外賣、抖音外賣等之所以選擇出售或關停,很大原因也是基于此。

2023年抖音外賣聯(lián)合餓了么大舉進軍外賣領域和近半年來京東外賣的實踐也證實了這一點。「晚點LatePost」獲取的數(shù)據(jù)顯示,2023年抖音外賣1-3月的日均單量維持在1萬-2萬單。4月下旬和5月,受到五一假期前夕消費者屯預售券的習慣,以及平臺補貼政策的影響,日單量一度超過10萬,隨后單量再度回落。

而「雷峰網(wǎng)」獲取的信息顯示,京東秒送非餐飲類(即時零售)訂單量在50萬-100萬單之間。餐飲外賣單量則在2024年10月的“9塊9奶茶活動”期間達峰值,日單量突破40萬單,在2025年1月降低補貼之后,京東餐飲外賣日單量回落到2萬單。

美團2024年第三季度財報公布,即時配送訂單數(shù)達到71億筆,平均日單量7800萬單。「莊帥零售電商頻道」按餐飲外賣占比單量大頭80%保守估算,美團2024年第三季度的餐飲外賣日單量已達到6200萬單。

難點一:有限供給難以推動新外賣平臺在短期內(nèi)快速成長

無論是餐飲商家在店內(nèi)制作餐食,還是中央廚房的生產(chǎn)作業(yè)模式,一方面產(chǎn)量有限,受制于上游供應、店員人手、顧客流量、門店經(jīng)營時間等多個因素,餐飲商家無法和實物商家的工業(yè)化生產(chǎn)一樣,在短時間內(nèi)通過招募更多工人、引進更多生產(chǎn)線、加長作業(yè)時間快速提高商品的產(chǎn)量。

另一方面由于依托于實體店,餐飲商家只能在相對有限的時間,為有限范圍的用戶提供服務和商品。

有限的產(chǎn)量和有限的服務范圍決定了餐飲商家的新陳代謝不如工業(yè)化的實物商家,因此,電商平臺也就沒有辦法通過類似618、雙11這樣的大促,在短期內(nèi)快速提升餐飲的外賣訂單量,實現(xiàn)規(guī)模增長。

另外,新外賣平臺難以獲取新的餐飲商家與成熟外賣平臺進行競爭,從成熟外賣平臺搶奪原有的餐飲商家,是一個存量遷移的過程。據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示,近三年(2022-2024年)中國在線餐飲外賣行業(yè)滲透率增速放緩,僅從25.4%提升至28%,且一二線城市外賣市場已逐漸飽和。

而實物電商則不同,當年拼多多之所以能夠從成熟的京東和淘天眼皮底下發(fā)展起來,是因為避開了這兩個電商平臺優(yōu)勢的品牌商家,發(fā)展了農(nóng)產(chǎn)品和工廠白牌的新商家。

新外賣平臺一方面無法在短期內(nèi)快速提升餐飲訂單量,另一方面吸引入駐的又主要是成熟外賣平臺的成熟商家,那么想從供給的維度與成熟外賣平臺形成差異化競爭的難度可想而知。

最后,在存量市場的競爭過程中,“有限供給”的行業(yè)特征還使得大多數(shù)餐飲商家由于人力成本、平臺運營成本的關系,難以承擔多平臺的經(jīng)營。

難點二:峰值即配使得外賣平臺的投入數(shù)以千億計

從用戶的消費習慣來看,餐飲外賣每天都處于“峰值消費”的狀態(tài),外賣平臺每天都在進行著 “峰值即配”(峰值即時配送)。

也就是說,外賣平臺每天中午和晚上的用餐時間就相當于電商平臺的618、雙11的大促當日,而即時配送實際上比電商的快遞發(fā)貨要求還要更高,商家的供給和騎手的配送時限需要在固定的時段內(nèi)實現(xiàn)高度匹配。

比如一單外賣送晚了,就可能有很多的原因?qū)е拢涸诔霾铜h(huán)節(jié),高峰期堂食客人和外賣訂單集中在一起,廚房總有忙不過來;在配送環(huán)節(jié),騎手迷路了、電動車故障、電梯要排隊;在用戶環(huán)節(jié),電話聯(lián)系不上、小區(qū)不讓進……

在這種“峰值即配”模式下,外賣平臺不得不在每個城市建立一套強大的線下運營體系,并投入大量的技術(shù)和資金,開發(fā)出匹配百萬量級騎手和千萬量級商家的強大的派單系統(tǒng)和調(diào)度系統(tǒng),并不斷進行優(yōu)化:保證騎手到店后馬上取餐,實現(xiàn)“即時取”,然后按照最優(yōu)路線準時送達用戶。

只有這樣才能保證用戶體驗和滿意度,外賣平臺從而長期留住用戶并實現(xiàn)高復購。

任何一個外賣訂單背后都有三端的需求:用戶希望早點吃上飯,商家希望一出餐就有騎手取走,騎手希望接到的都是順路的訂單并獲得盡可能多的收入。外賣平臺是經(jīng)營難度非常高的“三邊效應”模型。

在餐飲外賣的“峰值即配”要求下,商家和騎手的匹配是一個非常關鍵的問題,美團的技術(shù)團隊也曾公開分享過配送邏輯:

具體來說就是有一定數(shù)量的騎手,每名騎手身上有若干訂單正在配送過程中,在過去一段時間(如1分鐘)內(nèi)產(chǎn)生了一批新訂單,已知騎手的行駛速度、任意兩點間的行駛距離、每個訂單的出餐時間和交付時間(騎手到達用戶所在地之后將訂單交付至用戶所需的時間),那么如何將這批新訂單在正確的時間分配至正確的騎手,使得用戶體驗得到保證的同時,騎手的配送效率最高。

一個外賣配送區(qū)域上,眾多騎手的分布示意圖

通過對配送大數(shù)據(jù)進行分析、挖掘,會得到每個用戶、樓宇、商家、騎手、地理區(qū)域的個性化信息,以及有關各地理區(qū)塊騎行路徑的有效數(shù)據(jù),那么訂單智能分配系統(tǒng)的目標就是基于大數(shù)據(jù)平臺。

另外根據(jù)訂單的配送需求、地理環(huán)境以及每名騎手的個性化特點,實現(xiàn)訂單與騎手的高效動態(tài)最優(yōu)匹配,從而為每個用戶和商家提供最佳的配送服務,并降低配送成本。

即時配送大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)對騎手軌跡數(shù)據(jù)、配送業(yè)務數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)的全面管理和監(jiān)控,并通過模型平臺、特征平臺支持相關算法策略的快速迭代和優(yōu)化。

最后機器學習模塊負責從數(shù)據(jù)中尋求規(guī)律和知識,例如對商家的出餐時間、到用戶所在樓宇上下樓的時間、未來的訂單、騎行速度、紅綠燈耗時、騎行導航路徑等因素進行準確預估,為調(diào)度決策提供準確的基礎信息。

而運籌優(yōu)化模塊則在即時配送大數(shù)據(jù)平臺以及機器學習的預測數(shù)據(jù)基礎上,采用最優(yōu)化理論、強化學習等優(yōu)化策略進行計算,做出全局最優(yōu)的分配決策,并和騎手高效互動,處理執(zhí)行過程中的問題,實現(xiàn)動態(tài)最優(yōu)化。

根據(jù)美團官網(wǎng)的信息,從2021年9月至今已進行了8次算法的公開,從調(diào)度機制、配送時間、以及騎手關懷等多個維度進行優(yōu)化,包括公開“預估到達時間”算法規(guī)則,在異常場景下為騎手提供時間補充,將“預估送達時間”變?yōu)椤邦A估送達時間段”。

啟動“出餐后調(diào)度”試點,商家通過平臺免費發(fā)放的終端智能硬件產(chǎn)品“出餐寶”,上報出餐情況,出餐完畢后,后臺再調(diào)度騎手到店取餐。

對騎手收差評、超時等情況的處理從扣款改為扣分,并通過騎手老帶新、新手關照單、新手免責卡幫助新騎手們順利渡過新手期等等。

餓了么也從2022年開始避免過度追求時速,并試點將騎手預估送達時間由原先的“時間點”調(diào)整為彈性的“時間段”。

在惡劣天氣、道路封控、節(jié)假日爆單等特殊場景下,若騎手出現(xiàn)超時等異常考評,會對相關考評做剔除處理。并逐步取消對于騎手的逐單處罰,改為一定時間周期的率值考核。當用戶做出差評后,工作人員也會評估差評是否成立。

在“供給有限”和“峰值即配”兩大經(jīng)營難點的共同作用下,擁有大量用戶的電商平臺、社交平臺和內(nèi)容平臺開展外賣業(yè)務由于無法在短期內(nèi)做大規(guī)模,那么在有限規(guī)模的情況下,也就很難在短期內(nèi)從餐飲商家獲得傭金和廣告收益實現(xiàn)盈利,此外還要不斷在系統(tǒng)升級、騎手招募和配送支出上進行投入。

新外賣平臺想要規(guī)?;l(fā)展,則需要下大力氣解決上述兩個經(jīng)營難點,甚至還需要再投入超過千億級資金才有機會做到萬億規(guī)模。以現(xiàn)有的競爭格局和各大平臺的增長及盈利壓力下,大抵很難做出這樣的投入決策。

作者:莊帥 ,公眾號:莊帥的互聯(lián)網(wǎng)頻道

本文由@莊帥 原創(chuàng)/授權(quán)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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