Foodpanda、UberEats 外送熱潮興起,背後還隱含什麼市場契機?

當 Foodpanda 與 UberEats 每日銷售人口超過全台人口 1/10 時,只要結合 AI 與 CRM,甚至你什麼時候需要點餐,要點什麼都已經被計算好了…
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Photo Credit: Shutterstock/ 達志影像
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近來隨著外送餐飲服務的熱潮崛起,從 foodpanda、UberEats、deliveroo到揪團、代購都有服務的有無快送,甚至蝦皮等,眾競爭者都進入了外送市場,其中以2012年在台灣推出的 foodpanda與2016年的 UberEats服務為最大宗,兩者平台合作店家更是皆超過3000家以上,而 foodpanda更號稱2019年一週的訂單總數已等同成立來前6年的總和,活躍使用者年成長達20倍。Uber Eats 則是過去1年內,用戶、外送次數成長3倍以上。想要了解各家優、缺點,可以請教Google大神幫你解決。

真正的重點是,我們在今年看到了外送服務的成長動能曲線,在這樣的外送熱潮之下,背後還隱含了什麼市場契機?我從產業端談外送服務的未來連結與發展:

原本從「門市」為基點,漸轉變成為「人機」為基點

無論是餐飲店或生活消費品牌門市,過去門市經營的選店選址策略,需要考慮區域人口比例、門口人流總數、時段人流變化、周邊人流設施等,再結合店租、水電與管銷成本,去計算出客單價是否符合盈利後,才決定這個地點是否適合。

這樣的思考都是從「門市」為基點出發,向外擴散的15分鐘以內的走路路程作為範圍(便利商店),像全聯或頂好等超市,可能就向外 1–5公里作為消費者人口範圍計算。

但過去傳統以「門市」為基點,現在因為外送服務的提升,變成以「人機」(人的手機)為基點向外延伸,「門市」能夠服務的地點、產品項目已經完全打破了過往的經驗,消費者無論在哪裡,只要拿著手機,隨時可以快速找出可服務的門市、可接受的外送時間,這項服務就成立了。

全家便利商店和Uber eats合作外送服務,也是從被動的吸引人到店,轉到店送至人的服務。

外送服務達成了最後一哩路(Last miles)

交通產業都談過服務的 Last miles的概念,也就是消費者從外面到達家中,所經歷的這整段路程,在中間找到可以被服務與銷售的契機。例如 Google 地圖的交通行程設定,加入腳踏車和共享乘車兩項新交通方式選項,讓行程規畫從第一哩路到最後一哩路都能掌握。GM 將推電動自行車(eBike),實現從出發的第一哩路以及到家的最後一哩路,都使用同樣的服務等。

當我們把各種場所(餐廳、住家、醫院…)視為一個點,在一張俯瞰的地圖上,都是密密麻麻的點,再放大一看,每一個場所點都有多條線(外送)可以連結在一起,外送從網購業者的貨運、Uber或計程車的載程、摩托車的快遞運送到單車送件等,店家到達消費者家中的最後一哩路,似乎被外送服務滿足了部分需求。

不久的未來,相信不只是網路資訊可以快速傳遞(4G至5G技術),可能連實體物件,都可以比起以往加快一倍以上的速度送達指定地點,而在網路資訊與實體商品都可以「快速」的流動之下,外送服務的未來發展,可能不再是「場所」對「場所」的點對點運送,而是「人機」對「人機」的移動運送模式生成。

外送服務的大數據開始分析人的生活模式

但比起上列兩點,最重要的可能是:你什麼時候會叫外送?

這個問題看似簡單,卻最重要。是你下雨的時候?天氣太熱的時候?突然想吃冰的時候?懶的出門的時候?已經不知道要吃什麼的時候?…當外送服務改變且控制了消費者的行為時,背後的數據就會產生價值,而其中的數據變數與構面,可能包含了氣候、區域、時間、品項、年齡、性別等變數。

試想一下,週一至週五,學生在校與上班族在公司的早、中、晚餐與加班的宵夜、假日在家的三餐,對於全職在家的工作者,更成為不用出門的理由等,以上這些消費者Persona與生活模式一旦被確立與養成習慣,成為固定的客戶購買旅程,中間就可以延伸出更多的服務契機。

甚至當未來 Foodpanda 與 UberEats 市佔率,合計達外送市場七至八成的時候或每日的銷售人口超過全台人口的 1/10,只要結合 AI 數據資料庫與 CRM 系統,甚至你什麼時候需要點餐,要點什麼都已經被計算好了…

這也是為什麼 UBER 前執行長 Travis Kalanick 一離開 UBER 後就創辦了沒有店面、只做外賣的「雲端廚房」Cloud Kitchens,因為他從 UberEats 的經驗看出,雲端廚房不用大量實體店面的成本,就能在這時代快速擴張市場;而且用 AI 數據資料庫與 CRM 系統管理客戶,正是他的專長之一。

換個角度來看,這等於是就連賣餐的小店家,都得開始有資料驅動(Data Driven)思維了。往好處想,如果店家自己有資料分析的能力,就能更精準掌握客群分佈跟他們的口味,生出更大節省成本、提升獲利的空間; 但壞處也在於若沒有資料驅動思維的店家, 很可能也因少了自我分析的能力,在競爭激烈的餐飲業中逐漸喪失競爭力。

責任編輯:Chris



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