滴滴外卖无锡首日订单破33万,打车技术用于外卖,是高维打低维?

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滴滴与美团在外卖市场的战争已在无锡正式打响,滴滴首战告捷。从技术角度来看,滴滴是在从用车调度技术,向物流调度技术迁移,而美团反之。那么在技术层面滴滴和美团究竟谁更有优势呢?

最新消息,滴滴外卖在无锡上线当天,获得了33万的订单量,也让其在当天成为无锡订单第一的外卖平台。

实际上早在去年10月,《金融时报》透露Uber旗下的外卖平台UberEats,收入已经占据了Uber全年收入的1/10,预估2017年已经达到30亿美金左右。而这一数字也已经接近美国在线外卖鼻祖GrubHub的年收入,让其压力不小。

UberEats再加上滴滴外卖的此番成绩,也证明了打车平台技术向外卖场景切入有着具体的可行性。

当前国内,美团与滴滴正在掀起的新战火。美团开始进军打车领域,滴滴开始进军外卖。从技术角度来看,滴滴是在从用车调度技术,向物流调度技术迁移,而美团反之。

滴滴创始人程维提到:交通到物流,运人到运物,滴滴希望打造A点到B点极致效率的运输网络。

虽然战局尚处初期,不过技术的竞争却是关键,这里进行一些对比。

一、平台规模决定了系统复杂性

在打车系统中,一辆车的调度范围是全城。但是对于外卖系统而言,对一个单一外卖员的调度则是局限在大约3KM到5KM的半径范围内。

也就是说外卖的调度系统实际上是一个个分割的小系统构成,受制于外卖行业人员只需要在固定餐厅以及固定楼宇间活动,因此这些小系统彼此之间属于割裂的状态。

因此即使外卖的规模再大,但是其技术发展能力始终受限于固定的5KM半径范围内,始终是在5KM半径的复杂性中进行技术迭代。这也意味着数据有限,技术的提升有限。

再来说打车:其所面对的是全城规模的连接,并不是说长程技术一定优于短程,而是说其所需要面对的复杂性程度远远高于5KM半径范围。因为其有着远多于5KM半径范围的两端调度需求,路况预测,等等一系列数据的综合考虑。

外卖切入打车,意味着其需要从5KM的复杂性考虑拓展到全城,将供需两端的数量成规模扩大——这是一个彻底的全新挑战。

相反打车切入外卖,则意味着将已经训练成熟的复杂性技术,应用到一个更为简单的5KM范围环境中,并且还大幅减少了供需两端的数量。

从复杂性角度来说,打车的技术做外卖,可以顺势而为;但外卖则需要建立更大的技术能力。

二、全量数据优于片段数据积累

要想让线路调度算法最优化,供需匹配效率最高,就必须收集到足够的交通出行数据,来对未来进行预测。

外卖行业天然受制于高低峰的限制。

从时间上来说,其主要集中于周内时间的中午以及下午,而其余大多时间处于闲置状态,因此其所能够收集到的精准数据在于送餐时间阶段。

而打车则很明显,无论高峰、低峰的数据其都能够有效收集,此外,外卖人员也没有上下班机制,其能够在非工作时间的夜晚持续收集数据,其实在24小时收集数据,并且不断喂给机器训练。

因此从时间上来分析,打车平台的24小时收集数据不断训练,让其技术可以应对高低峰两块时间,而外卖平台的技术主要集中于上班时间,以及高峰阶段。

因此很明显,外卖技术要想应用于打车,还需要补上大量空白时间的数据,而打车技术反过来切入外卖,则有着更多的数据支撑。

三、打车需要更强的调度能力

从调度角度来看:打车平台的调度技术与外卖平台的调度技术,有着极大的区别。

对于外卖平台来说:其整个调度系统围绕的都是固定地点进行调度,都是在餐厅、超市到对应的写字楼、居民楼之间的调度分配。此外高峰期间各餐厅的用餐情况也相对固定,因此其有着一定的确定性,调度系统的复杂性较低。

而打车平台:其并没有任何固定地点,在城市中任何一座写字楼,居民楼以及街道各种位置都是其潜在调度地点;此外抵达地点也充满不确定性,也同样可能是写字楼、居民楼、街道等各处;此外其还需要预测交通高低峰段的潜在可能性,技术复杂程度更高。

很明显,打车平台所积累的调度技术,可以非常容易的迁移到调度需求更为固定的外卖场景中;而相反,相对固定的外卖调度技术,要想迁移到打车调度中则更为困难,必然需要对算法进行极大的调整与更改。

因此从调度技术考虑,打车平台的技术更容易覆盖外卖场景,但反过来却很困难。

四、出行技术衔接整合覆盖外卖

任何系统都不是独立,需要整合以及融合。

以滴滴平台为例,其不仅整合了专车、快车等车型的调度,其还为用户提供公交车、共享单车的全面接驳调度方案。

也就是说,打车作为整个技术的顶层,其可以不断向技术难度更薄弱的下游进行覆盖以及整合。而小巴、公交车、共享单车等等场景的调度复杂性,远远低于打车平台,因此滴滴的横向拓展也较为顺利,并且这些都是成功的整合经验。

整合外卖调度这样的场景,也自然在滴滴技术力能力范围之内。

而美团其掌握的只是外卖物流系统,其进军打车等于是在向更高难度的技术能力进行整合,因此需要开辟出全新的技术能力。而技术要想获得发展,又需要数据作为燃料,最后也不得不投入更为大的资金,来获取司机以及用户。

五、结语:

通过对比发现:打车平台运人的复杂性更高。“人”的位置相对动态以及不确定,复杂性更高,因此也倒逼其发展出了更为复杂的技术;而外卖平台只是运物,“物”的位置相对固定,因此复杂性更低。

打车平台的技术可以向外卖场景进行兼容,但外卖平平台的技术要想拓宽到打车场景,则需要付出更大的成本。

飞机制造商可以轻易造摩托车,但摩托车厂商可能终其一生也造不了飞机。

#专栏作家#

承哲,微信公众号:shouxifayanzhe,人人都是产品经理专栏作家,关注工具产品和人工智能领域,擅长AXURE,兴趣爱好看书,思考。

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题图来自 Pixabay,基于 CC0 协议

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  1. 非常认同👍……无人飞行横空出世,孩子盼望无人摩托早日降临!

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  2. 这样的文章也能上,一点也不实际,谁会用出租车送外卖,车费都够饭钱了。
    美团开通打车服务,符合场景需要,买完服务打车去消费,可以完善生态闭环;
    而滴滴做外卖,简直就是扯谈,整个服务体系和消费习惯不是一两天能形成的,更何况外卖只是美团众多服务中的一种。
    文章说到高维打低维,我也这么认为,只不过我认为美团为高,滴滴为低。
    可以这样讲,美团滴滴大战,美团绝对优势,滴滴基本无还手之力。

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  3. App推荐的文章,本以为会是高逼格干货,但是感觉作者不是很懂技术。。。开始作者说打车进入外卖后距离范畴减小所以技术难度降低,有些片面。外卖订单匹配问题,除了距离外,至少还有订单撮合,预测高峰时段的外卖需求从而调拨配送员力量,然后再规划取货路径、数量、时间等因素,技术难度也不小吧……

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  4. 还是那句:产品经理没做老板之前乖乖消停的,不要出来说1 1=3的故事

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  5. 分析一个行业如果只是按照之前的经验去归纳的话,太容易误导了。外卖的时效性、影响因子实在太多了,而且很多因子都是非标品,偶然性因素太大。从出餐、取餐、送餐整个环节是30分钟完成,出餐环节受菜品、品类、订单量大小等因素影响,取餐和送餐环节受天气因素、道路、桥梁,居民楼、商务楼等因素影响。按照常识理解,一个事物的VUCA越高,难度和复杂性会更大的。外卖的人为、非标品因素实在太多了。
    另外,不要只看滴滴表面的数据,业务发展初期,数据的PR作用应该是远高于数据的真实性的。

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  6. 有点不同意

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  7. 我看好美团

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    1. 😙只想点赞👍

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  8. 滴滴催牛逼呢吧,就无锡那么大点的市场滴滴一家能出来30几万单,数据作假也不能这么假啊

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  9. 会造飞机真的就会造摩托车吗…感觉作者确实有点想当然了

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  10. 咋不说好奇心驱使呢

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  11. 说什么都是分析,拭目以待

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  12. 滴滴外卖 送到手上的吗

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  13. 说的特别有理

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  15. 感觉作者以不太懂技术的视角在讲技术,缺乏可信度,臆想成分居多

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    1. 我也这么觉得,作者此文的观点太过于主观和臆想

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    2. 同意!但论作者说的外卖受高峰时间限制、打车不受高低峰限制,就值得质疑水平

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  16. :roll:

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