外賣O2O行業主要存在兩個細分市場，一個是學生市場，一個是白領市場，前者由于學生用戶居住相對集中，更容易形成規模，而后者則由于白領用戶群體相對分散，是多點到多點的配送，而且白領用戶對服務等要求更為嚴苛，因此，做起來相對困難。

　　然而，百度外賣卻選擇了走白領外賣市場這條線路，主打白領用戶群體這一細分市場。目前，百度外賣已擁有5000多萬用戶、數十萬品質商戶、4萬多名專職配送騎士，尤為值得關注的是，百度外賣準時率達到98.78%，而這背后主要得益于百度外賣大數據技術與算法等多種原因的綜合管控。

　　白領用戶：關注準時率而不是單純的“快”

　　調研顯示，白領用戶對準時率的要求越來越高。隨著百度外賣白領用戶的增長，對配送準時的要求也越來越高，越高端的用戶越看重準時。百度外賣現在平均配送準時率在98.78%，也就是說，每天有98.78%的單子都在用戶承諾時間正負15分鐘之內送到。

　　百度外賣負責人表示，同樣一瓶純凈水，超市里賣2元一瓶，五星級大酒店里可能會賣到10元。這一瓶水的背后，包含著整個酒店的服務。網絡外賣只有滿足用戶的服務需求，才能真正產生價值。

　　模式與人員：平臺加專職物流的系統控制

　　百度外賣負責人表示，百度外賣從一開始就確立了同城物流的發展目標。因為物流就是外賣的一部分，派單和搶單都叫物流，但實際上區別非常大。百度外賣在兩年之前針對做搶單還是派單，爭論非常激烈。最后還是選擇了做“派單+專職”配送模式。

　　外賣行業是個服務行業，服務品質是最核心的內容，想要保證服務品質就一定要控制物流。如何控制物流?在搶單模式下，實際控制體驗的人是送餐騎士，但是派單制是系統控制，系統控制可以更好地保障送餐速度和準時率，提升服務體驗。

　　大數據算法與技術：隱形門檻

　　派單模式聽起來可能很簡單，但在實際操作中，并不是誰都可以做好。就拿道路的數據采集來說，百度地圖對于小路數據采集能力行業最強。路網的實際差異并不是大路、主干道的區別，差距在于小路。因為對于外賣騎士而言，步行導航，或者電動車導航更多走的是小路。

　　百度外賣負責人指出，網絡外賣的高效運營，需要大數據、人工智能等高端技術支撐。“比如在餐廳等餐的時間，如果能把餐廳的出餐時間計算得越準確，整個效率提升就會越高。一般而言，餐廳的出餐時間相對是穩定的，不會出現大幅偏差，但是餐廳的閑忙也是很重要的。在早晚就餐高峰時間里，如何計算餐廳出餐時間其實是很難的。不過，當我們采集到這些數據，通過大量的數據積累就會形成一個比較穩定的規律，這樣計算出來的整個餐廳的出餐時間，才會越來越準確。這方面百度外賣獲得了百度深度學習實驗室的支持，百度的人工智能不停的把每一天每一個餐廳出餐時間的大數據匯集起來，通過不斷迭代學習，形成一個精準的預估時間數據。”百度外賣負責人表示。

　　“路上騎行時間的管理，在于調度系統合理分工和路徑設計。讓騎士自己規劃路線和我們系統設計的線路一定是不同的。系統規劃路線會根據商戶、用戶需求來做，要保證每一單都在規定時間內送到，這都是依靠數據做規劃的。事實證明系統設計的線路是最科學合理的，也是最有效率的。”

　　百度外賣負責人認為，看似簡單的外賣行業實際上有非常高的技術門檻，最底層是基礎數據，再往上是算法和運算能力，而這些都是百度的強項。