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編輯導(dǎo)語：如今，外賣已經(jīng)成為了很多人生活中最為重要的一部分，越來越多的人表示根本離不開外賣。早在2017年，程維就表示滴滴下一步發(fā)展最重要的戰(zhàn)略就是國際化！目前，滴滴已經(jīng)在墨西哥上線了外賣業(yè)務(wù)，這也是滴滴外賣進(jìn)入的首個海外城市。在墨西哥外賣的背后，站著的是中國產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊。

兩個月前，墨西哥最受歡迎的雜志之一——《電視小說》雜志（TV Novelas）進(jìn)行了一項有趣測試，他們分別統(tǒng)計了當(dāng)?shù)?家外賣品牌的客單價與配送時間，并將對比結(jié)果刊登在雜志上（如下圖）。

結(jié)果令人意外，拿到冠軍的既不是土生土長的Rappi，也非業(yè)務(wù)遍布全球的Uber?Eats，而是在墨西哥落地還不足兩年的DiDi?Food（下稱“滴滴外賣”）。

經(jīng)測試，滴滴外賣最快也最便宜

在國內(nèi)，多數(shù)人對滴滴外賣的印象可能還停留在三年前在國內(nèi)與美團(tuán)之前的競爭。隨后，滴滴外賣在2018年底進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整，轉(zhuǎn)戰(zhàn)海外，并在之后兩年相繼挺進(jìn)墨西哥、巴西、日本等國。據(jù)說今年下半年，滴滴外賣在拉美市場的增速相當(dāng)可觀。

如果說整個故事里有什么沒變的，站在滴滴外賣背后的R?Lab算是其中之一。這個成立于2017年下旬的一級部門，專門負(fù)責(zé)為滴滴探索邊界、孵化新業(yè)務(wù)，他們的首個成果便是滴滴外賣。

R?Lab的強(qiáng)項是產(chǎn)品與研發(fā)，目前該團(tuán)隊規(guī)模超過500人，其中3/5的崗位來自產(chǎn)品與技術(shù)，總負(fù)責(zé)人為滴滴首任產(chǎn)品經(jīng)理羅文，后者曾主導(dǎo)滴滴多次版本迭代，深度參與紅包營銷、專車起步等標(biāo)志性事件。

可以說，滴滴外賣在墨西哥當(dāng)?shù)仉s志評選中脫穎而出，與R?Lab為其提供的產(chǎn)品/技術(shù)能力密不可分。

由于用戶支付價格受餐費、配送費、補(bǔ)貼等因素影響，且各家里程費配置也不盡相同，因此本文將關(guān)注點放在滴滴為何更快而不是更便宜上。

何為快？除了對比其他平臺帶來的直觀感受之外，加速購買決策的“省時”、滿足用戶預(yù)期的“準(zhǔn)時”也都與“快”息息相關(guān)。因此本文我們將圍繞“省時”與“準(zhǔn)時”兩方面，從R?Lab在用戶側(cè)（C端）與騎手側(cè)（D端）的產(chǎn)品設(shè)計處著手，做一些簡單剖析。

一、用戶側(cè)：提升決策效率，降低等待焦慮

外觀上，滴滴外賣與國內(nèi)外賣應(yīng)用最大的區(qū)別當(dāng)屬界面信息量，前者簡潔但一目了然，后者豐富卻稍顯復(fù)雜。

造成這種區(qū)別的根本原因其實是國內(nèi)外文字呈現(xiàn)特點的不同。以西班牙語為例，同樣釋義，西班牙較中文需占據(jù)更多屏幕空間。因此在保障同樣信息密度的前提下，界面會顯得十分擁擠，拖延用戶的決策時間，帶來不便體驗。

針對這個問題，R?Lab對滴滴外賣的首頁做了全新改版，以達(dá)到讓用戶可以更高效地選擇商品的訴求。

首先，店鋪布局全部呈現(xiàn)“單排”（如下），著重擴(kuò)大了店鋪卡片區(qū)域，方便承載更多信息，比如活動標(biāo)簽、分類、推薦理由等；其次，調(diào)整首頁框架，讓搜索、篩選始終置頂，用戶可以隨時在瀏覽店鋪的同時發(fā)起搜索和篩選；除此之外，R Lab的產(chǎn)品團(tuán)隊還新增更豐富的運營位，以滿足不同場景下的專題活動需求。

該版本發(fā)布后，下單用戶的平均訪問店鋪數(shù)從4.05次減少到了3.76次，顯著提升了購買決策效率。

緩解了用戶在下單前的焦慮，還要考慮用戶等候訂單時的焦慮。

通常來說，實際配送中出現(xiàn)的早到、遲到現(xiàn)象很難避免。因此產(chǎn)品經(jīng)理需要對類似場景給出預(yù)案，這些預(yù)案通常要滿足兩點要求：1，用戶應(yīng)該及時了解到最新的送餐時間；2，在滿足第一點的同時，不過度打擾用戶。

于是，R?Lab的技術(shù)團(tuán)隊針對性地提升了“預(yù)測送達(dá)時間”能力。在預(yù)計遲到、早到較多時告知用戶更新后的送達(dá)時間。

當(dāng)然，若僅僅是幾分鐘的早到或遲到便不會更新以避免干擾（目前精確度為分鐘級）。不過在事實遲到后，應(yīng)用還是會告知用戶“遲到超過20分鐘的訂單系統(tǒng)將提供優(yōu)惠補(bǔ)償”這點，對其安撫（如下圖）。

該能力上線后，能觀測到用戶減少了與騎手的聯(lián)系，判斷為焦慮減少，體驗提升。

二、騎手側(cè)：訂單二次調(diào)度+服務(wù)質(zhì)量預(yù)判

為主動預(yù)防送餐超時，滴滴外賣在分單引擎優(yōu)化上做了兩步關(guān)鍵動作：

一步是上線“超時風(fēng)險模型”，在不影響騎手收益的前提下，控制已超時、或即將超時的騎手接到新訂單的比例。

通過在瓜達(dá)拉哈拉（位于墨西哥）的AB Test，發(fā)現(xiàn)超45分鐘的訂單占比、超60分鐘的訂單占比均得到降低；實際送達(dá)時間降低 0.34分鐘，騎手服務(wù)時間中每小時訂單量相對提升1.07%。

另一步是為分單引擎新增“重新調(diào)度訂單”能力，即分配訂單給騎手后，通過秒級分析來判斷訂單是否會超時。

一旦預(yù)測到訂單存在超時風(fēng)險，系統(tǒng)會立刻去尋找一名配送時間更短的騎手，然后將該訂單由原來的騎手轉(zhuǎn)移至超時風(fēng)險更低的騎手。同樣的，重新調(diào)度并不會真正影響一名騎手的收益，因為每個人都有機(jī)會獲得別人的訂單。

重新調(diào)度能力上線后，配送時長超過60分鐘的訂單減少了30%左右，超時20分鐘的訂單減少了20%左右。整體上，有效減少了拼單時前排訂單超時，進(jìn)而導(dǎo)致后續(xù)訂單超時等情況。

三、騎手側(cè)：開啟區(qū)域精細(xì)化運營

2020年下半年，拉美地區(qū)開城速度迅速提升，但同時帶來一項考驗：由于運營區(qū)域擴(kuò)張，導(dǎo)致地理分布、用戶/商戶/騎手聚集度、交通工具差異等客觀不利因素被相應(yīng)放大，出現(xiàn)了業(yè)務(wù)指標(biāo)差異大、新區(qū)或特殊區(qū)域運力不足等情況。

R?Lab順勢啟動了“分區(qū)域精細(xì)化運營”項目，支持按照區(qū)域維度對供需、騎手單單獎（在特定時段特定區(qū)域完單后的獎勵，按單量計算）、騎手偏好區(qū)域、騎手激活、業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行觀測，方便精細(xì)化運營。

在指標(biāo)觀測上，產(chǎn)研團(tuán)隊專門上線了區(qū)域洞察工具來幫助區(qū)域化問題的及時捕捉。該功能可支持用戶/轉(zhuǎn)化/體驗/商戶供給/騎手供給 5大類、80+核心指標(biāo)進(jìn)行分時段分區(qū)域的分析，把長達(dá)數(shù)天的區(qū)域化分析時間壓縮至1小時。

與此同時，大量人力成本投入的區(qū)域分析工作由此實現(xiàn)產(chǎn)品化，分析結(jié)果即看即得。最終推動了區(qū)域運營效率的整體提升。

四、商家側(cè)：引導(dǎo)商家參與效率提升工作

出于效率最優(yōu)考慮，訂單產(chǎn)生后，不僅用戶具有知曉騎手到達(dá)時間的需求，商家同樣需要。對騎手到達(dá)時間的預(yù)估，有助于商家更合理地分配備餐時間，減少騎手到達(dá)店內(nèi)之后的等待時間。

針對該需求，R?Lab以提升商家操作效率與體驗為目標(biāo)，對商戶端主流程進(jìn)行了改版和上下線策略優(yōu)化。

其中就包括了對商家接單主流程、菜品編輯管理在交互和UI上的升級改版，強(qiáng)化了異常、備注等信息顯示，新增了騎手到點預(yù)估時間，優(yōu)化上下線策略和觸達(dá)。

與此同時，商戶與用戶之間的溝通也顯得十分必要。用戶下單后的等待時間分別由騎手取餐前和騎手取餐后組成，騎手取餐前，用戶在支付訂單后的催單、退單、咨詢等動作均與商家有關(guān)。保證商戶與用戶的溝通順暢，可以降低用戶焦慮感。

為此，滴滴外賣上線了增加商戶和用戶的IM溝通工具。經(jīng)過一段時間的測試，商戶服務(wù)質(zhì)量有所上升，表現(xiàn)為CPO（已完成訂單中客服進(jìn)線的占比）降低。

五、結(jié)語

不知不覺中，滴滴外賣出海已兩年有余。這兩年間，既有挑戰(zhàn)，也有機(jī)遇。有時候，創(chuàng)新并不一定源于酷炫的產(chǎn)品創(chuàng)意或是技術(shù)能力，也可以是來自對一線市場的深入學(xué)習(xí)，以及對用戶設(shè)身處地的換位思考。

如果用這樣的標(biāo)準(zhǔn)來審視滴滴外賣，R-Lab需要做的功課還有很多。之后的日子里，我們還會不定期向各位分享中國公司在海外市場的進(jìn)展與感悟，也祝所有出海路上的中國公司一帆風(fēng)順。

本文由 @聞啟祥 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協(xié)議