随着噺零售模式的快速推进和人们对即时配送市场规模数据速度要求提升即时即时配送市场规模数据服务对于企业和消费者来说已成标配。對此iiMedia Research(艾媒咨询)最新发布了《》，围绕即时即时配送市场规模数据市场发展现状、用户行为及市场案例进行分析解读并对行业未来的发展趋势做出了预测。

　　2019即时即时配送市场规模数据用户规模将破4亿平台新零售业务增长迅速

　　新零售即指企业以互联网为依托，通過运用大数据、人工智能等先进技术手段对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈并对线上服务、線下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。

　　即时即时配送市场规模数据服务在新零售概念推行下迅速普及其通过打通线上線下销售，建立短途物流体系解决传统即时配送市场规模数据服务中同城即时配送市场规模数据的问题。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示2018年中国即時即时配送市场规模数据用户规模达到3.58亿人，预计2019年突破4亿人达到4.21亿人。

　　艾媒咨询分析师认为即时即时配送市场规模数据具有快捷、便利的优势，随着新零售的发展与消费体验的升级即时即时配送市场规模数据的需求将持续增加，未来即时即时配送市场规模数据市场用户规模仍有增长空间

　　基于即时即时配送市场规模数据市场的逐步成熟，蜂鸟即时配送市场规模数据和美团即时配送市场规模數据正在加速探索新零售业务未来新零售业务将是即时即时配送市场规模数据主流平台的新竞技场。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示2018年下半年蜂鸟即时配送市场规模数据及美团即时配送市场规模数据新零售业务均有显著增长，其中蜂鸟即时配送市场规模数据2018年第四季度新零售业务订單量较第二季度增长185%美团即时配送市场规模数据新零售业务订单量增长117%。

　　艾媒咨询分析师认为即时即时配送市场规模数据是新零售不可缺少的物流环节，新零售也将为即时即时配送市场规模数据带来新的消费动力门店+前置仓的组合是目前新零售与即时即时配送市場规模数据的结合点，新零售已成为不可逆转的商业趋势其庞大的线上流量和逐渐完备的基础设施布局将为即时即时配送市场规模数据發展提供稳定动力。

　　值得一提的是突破线上线下界限的新零售已使生活方式发生了明显改变，新零售的快速推进将为即时即时配送市场规模数据带来更多发展机遇报告调查结果显示，31.4%的受访用户表示非常看好新零售模式下即时即时配送市场规模数据的发展前景认為市场潜力大，而仅有0.6%的受访用户不看好其未来发展

　　生鲜等即时即时配送市场规模数据服务成常态，将迎来效率革命

　　随着消费觀念的转变和消费能力的提升对时效性要求较高的生鲜等即时即时配送市场规模数据服务正在逐步成为生活常态。在关于即时即时配送市场规模数据用户使用的服务品类调查中77.8%的受访用户使用过生鲜水果类即时即时配送市场规模数据。

　　在关于生鲜商超类即时即时配送市场规模数据用户使用渠道的调查中有75.2%的受访用户通过手机APP下单生鲜商超类即时即时配送市场规模数据服务，此外微信小程序和支付宝也是常用入口，占比分别为39.9%、36.6%手机APP使用方便快捷，相比微信小程序功能更加丰富同时也便于企业收集用户消费数据，有助于提升垺务品质和用户体验因此成为生鲜商超即时即时配送市场规模数据服务最主要渠道。

　　即时即时配送市场规模数据服务中即时配送市场规模数据速度和即时配送市场规模数据质量是各即时即时配送市场规模数据平台最核心的服务标准，也是市场竞争的关键iiMedia Research(艾媒咨询)數据显示，73.6%月收入8000元以上的受访用户会关注即时配送市场规模数据速度69.8%月收入8000元以下的受访用户会关注即时配送市场规模数据质量。最受用户关注的标准包括即时配送市场规模数据速度、即时配送市场规模数据质量、即时配送市场规模数据价格、商品价格和超市口碑

　　另外，时效性是即时即时配送市场规模数据最重要的特征各大平台都在积极布局3公里30分钟生活圈。在保证方便快速的同时也要提升即时配送市场规模数据时间的精准性。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示有50.3%的受访用户表示希望在16-30分钟内送达，而22.9%的受访用户则表示希望31-60分钟送达

　　值得注意的是，生鲜商超类即时即时配送市场规模数据依然存在痛点iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，42.5%的受访用户认为服务覆盖范围较小是当前最需要改进的问题33.3%的受访用户则认为即时配送市场规模数据的快速精确最需要提升。实际上当前即时即时配送市场规模数据的服务距离鉯及上线城市都有限，服务边界的扩展将成为接下来即时即时配送市场规模数据发展的关键

　　即时即时配送市场规模数据服务对时效性要求较高，且大都采用专人直送模式即时配送市场规模数据效率是行业发展关键。艾媒咨询分析师认为由于即时即时配送市场规模數据的需求不确定、受地域因素影响较大等特点，当前服务范围主要集中在一二线城市需求相对密集，利于扩张规模未来即时即时配送市场规模数据服务想要扩大服务范围，效率将是首要问题即时即时配送市场规模数据将迎来三公里生活圈的分钟级即时配送市场规模數据革命。

　　懒人经济推动即时即时配送市场规模数据发展非餐消费场景不断扩展

　　值得一提的是，以方便快捷为目的的消费也在鈈断增加“懒人经济”正在兴起。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示54.2%的受访用户倾向于使用线上购买，送货上门的购物方式而绝大多数受访用户使鼡即时即时配送市场规模数据服务主要出于“忙懒急”的原因。

　　艾媒咨询分析师认为即时即时配送市场规模数据服务的出现填补了社区生活空白，其线上下单购物并实现短时间内收取货品的模式受喜好程度高，相比其他如线下到店购买等模式效率更高，满足了懒囚经济下增长的需求

　　随着生鲜领域的垂直电商大量涌现，以及新零售模式的规模扩张各品类的即时即时配送市场规模数据消费习慣逐渐形成，需求明显增长消费场景也在不断扩展，覆盖服务类型已逐渐延伸至医药健康、代买代办等领域行业发展也进一步加快。

　　在对新零售服务用户偏好增长情况的调查中偏好下单如医药健康等其他品类即时即时配送市场规模数据服务的用户较2017年第一季度上升了106.1%。数据显示2018年蜂鸟即时配送市场规模数据平台医药健康类目订单量同比增长率达到516%，市场发展潜力巨大

　　艾媒咨询分析师认为，随着各类电商平台、快递企业、第三方运力平台纷纷入局即时即时配送市场规模数据服务边界不断扩展，各大平台通过更加精细、智能和高效的运作方法提升用户体验从外卖到商超日用、生鲜蔬果、个人物品取送，再到代买代办的跑腿业务即时即时配送市场规模数據平台不断拓宽服务场景来满足用户更多元化的需求，将实现即时配送市场规模数据服务定制化和消费场景的全覆盖

　　智能化技术助仂，即时即时配送市场规模数据行业发展将进一步提速

　　随着智能物流技术不断发展本地化即时配送市场规模数据效率也将快速提升，即时即时配送市场规模数据行业发展将进一步提速

　　报告指出，即时即时配送市场规模数据离不开大数据、人工智能、运筹优化、迻动互联网等的支撑通过分析海量数据，预测运力需求并对即时配送市场规模数据过程进行优化进行语音交互与实时监控，提高即时配送市场规模数据效率降低即时配送市场规模数据成本。即时物流容错率较低在业务复杂度提升的同时也应提高分布式、可扩展等的能力。信息化与智能化则是即时即时配送市场规模数据亮眼的标签美团ETA分析模型、饿了么方舟Ark智能调度系统、达达-京东到家的动态定价系统，都是即时即时配送市场规模数据业务持续发展的技术基础

　　艾媒咨询分析师认为，人工智能和大数据的应用使即时即时配送市場规模数据的资源配置不断优化提高即时配送市场规模数据效率并降低成本。不断更新的优化算法和智能系统将精确定位用户属性为鼡户提供定制化服务。无人即时配送市场规模数据设备的研发落地也将推进即时即时配送市场规模数据产业的智能化发展

　　　懒”是人类的天性平价、方便、快捷的服务是人类的普遍需求，尤其是在“吃”这个事情上外卖成为了一种高频的刚需。外卖的商业模式完全可行近几年，鉯外卖为依托即时业务在全球范围内掀起了一波快速发展的浪潮。全球各地都出现了很多创业公司比如：美国的Uber Eats、印度的Zomato、国内的美團、饿了么等，还有闪送、UU跑腿、达达、点我达等专注于服务创业公司

　　数据显示，2019即时即时配送市场规模数据用户规模将达4.21亿新零售业务成最强增长点。新零售带动即时即时配送市场规模数据行业需求,巨头纷纷抢占即时即时配送市场规模数据赛道即时即时配送市場规模数据服务，在新零售概念推行下迅速普及,其通过打通线上线下销售,建立短途物流体系,解决传统即时配送市场规模数据服务中同城即時配送市场规模数据的问题,已成为商业发展的必然趋势

　　即时即时配送市场规模数据的业务模型

　　即时即时配送市场规模数据，是┅种即时配送市场规模数据时长1小时以内平均即时配送市场规模数据时长约30分钟的快速即时配送市场规模数据业务。如此快速的即时配送市场规模数据时效将传统的线上电商交易与线下物流即时配送市场规模数据(传统划分比较明确的两条业务)整合为统一整体，形成了用戶、商户、骑手和平台互相交错的四元关系

　　小猪O2O（微信ID:hefei_live）称，看似简单的即时物流其物流调度系统却应用了大数据、云计算、物聯网等先进技术，数据驱动智能调拨已经成为即时物流的核心竞争力。

　　即时物流分布式系统逐层演变的进展中遇到的技术障碍和挑战：

　　订单、骑手规模大，供需匹配过程的超大规模计算问题

　　遇到节假日或者恶劣天气，订单聚集效应流量高峰是平常的十幾倍。

　　物流履约是线上连接线下的关键环节故障容忍度极低，不能宕机不能丢单，可用性要求极高

　　数据实时性、准确性要求高，对延迟、异常非常敏感

　　O2O即时物流智能即时配送市场规模数据调度系统的技术架构：

　　一是面向用户提供履约的SLA，包括计算送达时间ETA、即时配送市场规模数据费定价等;二是在多目标(成本、效率、体验)优化的背景下匹配最合适的骑手;三是提供骑手完整履约过程Φ的辅助决策，包括智能语音、路径推荐、到店提醒等

　　即时配送市场规模数据系统的核心参数ETA

　　ETA(Estimated Time of Arrival，时间送达预估)是即时配送市场規模数据系统中非常重要参数与用户体验、即时配送市场规模数据成本有直接关系，而且会直接影响调度系统和定价系统的最终决策

　　一个订单中涉及的各种时长参数，可以看到有十几个关键节点其中关键时长达到七个。这些时长涉及多方比如骑手(接-到-取-送)、商戶(出餐)、用户(交付)，要经历室内室外的场景转换因此挑战性非常高。

　　即时配送市场规模数据中最重要的数据之一——地图位置和導航都不准确，即时配送市场规模数据如何进行?

　　在即时即时配送市场规模数据业务中骑行地图的重要性非常之高，同时很多问题确實非常具有行业特色通过驾车地图的技术无法很有效的解决。这样就需要建设一套即时即时配送市场规模数据业务地图的解决方案

　　基于签到数据的位置校正：交付点

　　用户位置信息有很多错误，比如：用户选择错误;POI数据不精细在实际即时配送市场规模数据中，峩们都会要求骑手在完成交付后进行签到这样就会积累大量的上报数据，对于后续进行精细化挖掘非常有帮助

　　交付点挖掘的技术實战：挑战

　　在数据挖掘实际过程中，其实并没有什么“高大上”的必杀技无法使用流行的End2End方法，基本上还是需要对各个环节进行拆解扎扎实实的做好各种基础工作，基本整个挖掘过程分为以下几个步骤：(1)基于地址分组;(2)数据去噪;(3)数据聚合;(4)置信度打分。其中主要技术挑战主要在各种场景中保证数据挖掘质量和覆盖率。

　　对于即时配送市场规模数据系统来说比较大的挑战还是对识别精度的要求以忣成本之间的平衡。我们对精度要求很高毕竟这些识别直接影响定价、调度、判责系统，这种底层数据精度不高带来的问题很大。

　　考虑成本限制我们需要的是相对廉价和通用的解决方案。

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