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不要小看听起来简单的送餐服务,看看美国是怎么做的

日期: 2013-12-11
浏览次数: 73
来源: 网络

图片:DoorDash 创始人

不要小看听起来简单的送餐服务,看看美国是怎么做的

 

送餐服务在米国怎么玩?

 

       受朋友之托,研究米国估值破亿的 top 10 餐饮 O2O 公司。这 10 家是:

    1)Eatclub:为公司人士提供午餐配送服务。

  2) Munchery:提供私人定制晚餐服务。

  3) sprig:3 种套餐,12 美元统一价,15 分钟送达。

  4) Caviar:提供餐馆在线订餐,面向高档餐馆,且主要提供团餐服务,如团队,公司或家庭订餐。

  5) spoonrocket:8 美元 15 分钟内准时上门。

  6) fluc:在线订餐,45 分钟送达。

  7) doordash:外卖界的 uber,YC 的孵化项目,商业模式学习打车软件 uber,提供餐馆的在线订餐,不限总价,每单 6 美元送餐费。

  8) blue apron:提供食材预定。每人每顿 9.99 美元,自己做,免配送费,随时取消。目前月营收 60M USD(尼玛这是奔上市的节奏啊)。

  9) plated:食材预定,有大厨开发各种菜谱。

  10) Good eggs:有机食品运送服务。

 

       民以食为天。程序可以不写,饭不能不吃。如果吃顿饭还能 get 新技能,那再好不过。平时时间比较紧张,上周日中午,趁着加班的机会,程序君花了点时间,体验了一下米国的送餐服务。虽然 sunnyvale 属于湾区上风上水的核心地带,公司云集,但毕竟整个湾区除了旧金山圣何塞外就都是大农村,除非你身处 downtown,否则随便去个地方都要开车 10km(6mi)以上,所以榜单里那些 15 分钟送达的不用说,一定是只针对大城市服务的了。

       我把整个列表过了一下,只有 6 和 7 能在 sunnyvale 用。朋友让我研究下 7,正中下怀,那就恭敬不如从命了。

       送餐服务有两道坎:a) 距离 b) 人工费。

       所以国内的方式美国的方式拿到国内来行不通。我们来看看 doordash 整个产品和服务是怎么做的。

 

产品 / 服务流程

       doordash 提供网站和 app 来方便用户订餐。根据你输入的地址,它会告诉你你所在的城市(地区)时候是否在送餐范围内,如果不是,你可以提交邮件,然后等待通知;如果是,它会显示附近可送餐的餐厅列表,供你选择。每个餐厅都有预估的送达时间,一般在 35-60 分钟。餐厅可以通过一些简单的搜索来过滤,比如:chinese,则显示所有类别是中餐的餐厅。

       选定了餐厅后,可以从菜单上选择想吃的菜,每道菜有菜名,大致介绍和价格,却没有图片。这对我来说是个大问题,本来就看不懂大部分菜是什么玩意,更别说它们之间的微妙差别,你跟我说说 Koobideh Kabob 和 Top Sirloin Kabob 有什么区别!所以无图无真相还是很有道理的。但不知为何,fluc 也不提供图片,我就闹不明白这是商家不愿意呢还是什么别的原因,不过本着「不要在意这些细节」的精神,我随便选了加中餐馆,随便点了个宫爆三丁,然后就下单了。现在是推广期,6 美元送餐费直接减免(好烧钱的赶脚)。

       填信用卡,联系电话等略去不表,一提交,钱就被扣了。我是 11:47 下的单,11:51 餐厅就 confirm 了,然后系统显示大概会在 12:42 送到。我一看这时间,乐了,一般都是给个大概,比如说 12:30-13:00 送到,哪有这么精确的?不过,这也让我对送餐服务有了一点期待。12:23 我收到短信,菜品已经被送货人员取走;12:41 又收到短信,说送货人员快到你的地址了;然后 12:43 我就收到了电话,让我下去取餐。拿到菜品,签收完毕,体验堪称完美。

 

不要小看听起来简单的送餐服务,看看美国是怎么做的

 

       doordash 手机上的体验和网站上几乎一致,但有一点:"become a driver",网站上没有这个功能。原来 doordash 并不雇佣自己的配送团队,而是采用一种类似于众包的方式,只有你有车,有智能手机,就能申请并赚取$20/hour 的收入(还可能有不菲的小费)。doordash 通过强大的技术能力让这种松散的众包配送服务能够玩得起来。

怎么实现?且听程序君不靠谱拍脑门的狂想。。。

 

技术手段

       先说点靠谱的。doordash 的网站是典型的 bootstrap UI 风格,选餐厅和选菜都用了 Single Page Application 技术,减少页面刷新,提高体验。整个后端服务应该是构建在 AWS 上的,至少用了 S3 存放静态文件。tracking 的服务用了 ga 和 mixpanel,几乎是现在创业公司的标配。提高转化率方面它使用 adroll,现在也是很多创业网站的标配,这货可以追踪访问过你网站的的用户,在他们访问其它网站的时候展示你的广告,唤醒他们对你产品的回忆(还记得那条泡妞秘籍么:在女神面前出现的频率越高,女神对你的印象会越深)。在性能监控和分析管理(Application Performance Engineer)方面使用了 newrelic - 这货我是有次在 highscalability 上一篇文章上看到的。

       接下来就是假想了。第一个问题是:如何将送达时间预估得如此精准?

       订餐后到餐品送达的时间分成两部分。烹饪时间 + 送餐时间。我猜想 doordash 和餐厅间就烹饪时间有个 SLA,超过这个时间就要受罚。当然,如果餐厅无法提供餐品(比如原料用光,忙不过来等),可以拒绝这单生意,但一旦接受,那么就要满足 SLA,美国商业的契约精神比较浓厚,会按 SLA 来执行的。

送餐时间分为司机取餐和送餐两部分。一旦餐厅接受订餐,那么系统就根据所有送餐车辆的实时位置和空闲状态,选择较优的车主进行推送,告知取餐的餐厅和预计取餐时间。车主可以选择接受或者拒绝,第一个接受的车主将会拿到这单生意(这点和滴滴打车类似)。这里有个问题,如果当前可用的送餐车辆资源不足怎么办(没人接受这单生意)?

       两种情况:

       1) 送餐人员都在送餐的路上。那么,在第一步选择餐厅的时候就需要把送餐时间拉长 —— 比如说,位置最好的几个送餐人员中最晚何时取餐何时能送到,然后把这个作为预计的等待时间。当然,用户点餐和餐馆确认都有时间上的延迟,当这两步完成后,情况已经发生变化,可以给用户一个比较准确的 ETA。

       2) 给定地址附近没有送餐人员。直接告诉用户无法服务。

       3) 给定地址附近送餐人员还很少,可能在推送时直接拒绝,导致做出来的餐品没法配送。这是体验最差的情况了,需要给用户退款,并赔偿餐厅的损失(可能是 SLA 的一部分)。

       感觉 2和 3都属于可控的管理问题 —— 对那些还没有准备好服务的区域先不提供服务(比如还没招募到足够多的送餐员)

       第二个问题是:如何做到配送的体验如此良好(和预估时间差一两分钟)?

       斗胆猜一下,doordash 的后台系统运行着 mesos 或者 yarn 这样的分布式任务集群,每个司机都是在集群里运行的一个 driver task。空闲情况下,只要司机连线,就会有 GPS 信息传回,当有订单被确认,根据集群里各个 driver task 的状态(idle 且距离近)有选择地推送。一旦司机接下订单,司机的状态就会变为 working。task 会计算到达餐馆的时间,以便在合适的时候(比如快到了)通知餐厅,餐厅的人就可以将打包好的食物直接交给司机,装入保温包后就可以继续上路 —— 这样能最大程度减少交接耽搁的时间。

交接完毕,task 根据司机手机传回的 GPS 发现其已经离开餐厅,就会触发「成功取餐」的事件,对于用户而言,就是一条通知的短信和网页 /app 上订单状态的更新;而用户收到的司机即将到达的信息,也通过 task 计算得出并出「即将到达」的事件。

       最后,当司机离开目的地,task 会触发「成功配送」的事件,将订单状态更新,然后将司机状态置为 idle。

       当然,以上两个问题的回答还离不开机器学习。系统需要不断地学习以便获得这些知识:

       1) 哪些是靠谱的餐馆,哪些不靠谱

       2) 哪些是靠谱的司机,哪些不靠谱

       3) 哪些是靠谱的用户,哪些不靠谱

       4) 对于 1, 2, 3的各种组合,如何能为用户提供最靠谱的预估时间,而且这时间和实际配送的时间相差无几?

       以上都没有考虑各种异常情况,比如车坏了(如果你有上万个甚至更多的配送司机,跟 MTBF 一乘,就会成为一个不小的数字),餐厅接受了订单却没做,司机手机没电了 / 没网了,司机送到了但联系不上客人等等)。

       下次呆得时间上我会申请"become a driver",从司机的角度彻底体验其流程。

       不要小看一件简单的送餐服务。

 

 

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