虎扑评分区,老熟妇大胆性开放图,中文字幕精品av一区二区五区,波多野42部无码喷潮在线

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)壁壘預估不足。

隨后4月9日，滴滴外賣官方稱在無錫當日訂單達到33.4萬單，"遠超此前預期"。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)體驗指標的容忍度如何？下文為您詳細解讀。

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，但其計算的復雜度要遠遠低于外賣。

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)部導航和室內(nèi)定位技術(shù)。而這一場景的缺失，直接導致了滴滴在出行領(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)，行進過程中路徑和路況的復雜度，同時，還需要考慮最終送達寫字樓或是居民區(qū)的節(jié)點，因此在技術(shù)上的復雜程度更高。

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？顧客永遠沒耐心

事實上，除了上述兩點，打車和外賣在預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，平臺主要需要預估的是乘客等待司機的時間，對上車后到達的時間也有預估，不過這主要是給用戶一個建議，并不是履約承諾的一部分，平臺不會嚴格要求司機在這個時間內(nèi)必須到達目的地。

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

比如，外賣在下單時，需要給顧客承諾合理的預計送達時間，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，要更加復雜多樣，這也加大了準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、合理承諾預計送達時間、調(diào)度策略自適應(yīng)調(diào)整。

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)壁壘也是從復雜到簡單的過度；

而對于滴滴從出行進入外賣來說，既要面對商業(yè)模式從簡單到復雜的變化，同時還要克服技術(shù)從簡單升級到復雜的調(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