
大数据解析“饿了么”等互联网餐饮外卖市场
在O2O到家服务深入发展的背景下,作为其物流基础的即时配送也成为火热的新兴产业。近日,易观发布中国互联网即时配送市场首份研究报告。数据显示,2016年第二季度,即时配送市场总单量达4.485亿单,其中,饿了么旗下蜂鸟配送以26.7%的份额,居即时配送市场首位。
报告指出,受外卖市场的驱动,互联网即时配送市场的订单量已接近传统物流市场的10%。目前,各大厂商正纷纷打造流量入口及强化自身运力调度,即时配送市场规模将持续扩大。
(外卖市场持续高速增长)
竞争格局方面,凭借在外卖市场的领先优势,饿了么旗下蜂鸟配送以26.7%的份额居第一;达达和京东到家合并后组成新达达,份额有所提升,以22.2%居第二;美团专送则以21.7%居第三。
(饿了么蜂鸟配送、新达达、美团专送居前三)
分析称,当前,即时配送流量主要来自外卖平台,因此领先的即时配送厂商以外卖平台旗下配送品牌为主。短期来看,蜂鸟配送等品牌仍将凭借本身的流量优势在即时配送市场占据领先地位。
展望即时配送未来的发展,易观分析师预测,供给和需求的社会化是即时配送的根本趋势。
在供应端,由于即时配送依托的库存分散性强,订单需求随机性大,从优化资源配置、降低配送成本的角度考虑,社会化物流,也就是众包配送必然成为即时配送的主体承载运力。据了解,饿了么蜂鸟平台上已有130万众包配送员,新达达、美团专送的众包业务也在快速增长。
在需求端,即时配送将突破服务于外卖市场的现状,为更多O2O电商乃至个人提供支持,成为像水电煤一样的社会基础设施。今年以来,受成本和效率因素影响,O2O电商行业的销售和物流正在分离,包括饿了么蜂鸟、新达达在内的即时配送平台已有开放API,供第三方电商平台对接并采购配送服务。粗略估算,O2O电商市场的外包配送需求可达日均千万单,这无疑大大拓展了平台的想象空间。
但社会化也意味着管理和技术难度的提升,对此,标准化和高科技将成为平台整合社会化资源的根本手段。
为了适应众包配送的发展,各即时配送平台正逐步摸索出一套服务标准和平台管理机制。如饿了么蜂鸟配送,依靠调度技术、强化培训和经济杠杆等创新手段,有效保障了130多万配送员的服务质量;较早从事众包配送的新达达,对旗下运力也有一套成熟的管理机制。
技术方面,大数据和人工智能等尖端领域,将成为即时配送技术的未来发展方向。据了解,饿了么蜂鸟等平台已实现利用大数据为配送员精准预测餐厅出餐时间、规划最佳路径,并根据网格内的订单压力,实时智能调配运力。易观分析,平台应用前沿的配送技术,一方面,可对物流资源进行更加有效的资源配置,降低即时配送的成本;另一方面,可加强对配送链条的把控,进一步提升配送服务质量,优化用户订单配送服务体验。
业内人士认为,社会化的根本趋势,意味着即时配送平台未来的核心竞争力,将取决于其利用标准化和高科技整合供需两端零散资源的能力。这种整合能力的比拼,将成为即时配送竞争下一阶段的主题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02