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美团、滴滴这场大战,真的存在降维打击吗?

2018-4-27 08:41   中华品牌网   _   我要评论(0)

 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2-3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第一天起,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,最终影响了履约过程。

  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,计算司机和乘客的最优对应关系,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,一辆车最多对应3个乘客,那么对应的出发地和目的地最多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,计算骑手与订单的最优匹配关系,其算法复杂度又上升了一个指数级。

  相较于打车最多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最优路径的计算、所有订单的最优指派,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,还需要考虑最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精准的计算。

  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。

  美团、滴滴这场大战,真的存在降维打击吗?

  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,最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。

 

编辑:刚刚  

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