摘要：在“指尖经济”盛行的今天，外卖平台已成为都市人生活的“第二食堂”。然而，随着市场竞争加剧，用户动动手指就能切换平台，如何用“配送效率”拴住用户的心？香港中文大学（深圳）经管学院的明旒携手同济大学的毛文峥、上海交通大学的荣鹰和郑欢、加州大学洛杉矶分校的Chris

外卖平台的高效配送与订单分配策略

港中大（深圳）经管学院明旒教授的合作研究在管理学国际权威期刊《Journal of Operations Management 》上发表

在“指尖经济”盛行的今天，外卖平台已成为都市人生活的“第二食堂”。然而，随着市场竞争加剧，用户动动手指就能切换平台，如何用“配送效率”拴住用户的心？香港中文大学（深圳）经管学院的明旒携手同济大学的毛文峥、上海交通大学的荣鹰和郑欢、加州大学洛杉矶分校的Christopher S. Tang合作撰写的研究论文“Faster Deliveries and Smarter Order Assignments for an On-Demand Meal Delivery Platform” 基于中国某头部外卖平台的海量数据，首次揭示了配送时效与用户复购行为的深层关系。研究表明，用户对延迟送达的“惩罚”远超想象，而算法优化的核心并非一味追求“快”。 近期，该研究在管理学国际权威期刊《Journal of Operations Management》线上正式发表。

作者简介

明旒

香港中文大学（深圳）经管学院

副教授

研究领域

实证运营管理、经济和运营管理交叉领域

本文合著者

Wenzheng Mao

Tongji University

Ying Rong

Shanghai Jiao Tong University

Huan Zheng

Christopher S. Tang

University of California, Los Angeles

研究简介

研究背景

随着外卖市场从增量竞争转向存量博弈，用户留存成为平台的核心挑战。过去十年，学界对配送算法的研究多聚焦于“如何更快”——通过优化路径规划压缩配送时间，或通过动态调度减少订单延迟。然而，鲜有研究揭示一个关键问题：用户是否真的会因“配送快几分钟”而持续下单？若配送迟到，用户流失的代价有多大？

明旒教授的研究基于中国某头部外卖平台的实际交易数据（覆盖数千万订单），首次实证量化了提前送达与延迟送达对用户复购行为的非对称影响，并创新性地引入“骑手经验”和“本地知识”作为工具变量（例如：新手骑手跨区域配送易延迟，资深骑手熟悉路线可准时），有效解决了数据中潜在的内生性干扰。这一设计为行业提供了更可靠的因果推断结论。

模型设计：

从“生存分析”到“策略仿真”的双重验证

为精准捕捉配送时效对用户行为的长期影响，研究团队构建了两阶段分析框架：本文首先构建了一个生存分析模型，用于实证检验提前或延迟配送对客户未来订单的影响。为了解决潜在的内生性问题，引入了配送员经验和本地知识作为工具变量。在此基础上，本文进一步开发了一个基于仿真的评估框架，用于比较不同的订单分配目标函数（如最小化平均配送时间、最小化平均延迟和最大化未来订单数量）对平台绩效的影响。

研究结果：

用户对“迟到”零容忍，但“早到”未必加分

研究发现，延迟配送显著减少了客户的未来订单，而提前配送的益处有限。通过仿真分析，本文发现最大化未来订单数量作为目标函数，相比最小化配送时间或延迟，能够更有效地提高客户的未来订单数量。此外，研究还发现，鼓励客户提前下单可以提高配送效率，减少延迟配送的风险，从而增加客户满意度和忠诚度。

论文贡献

本文在现有文献的基础上做出了以下贡献：

1. 实证研究：该研究首次量化了提前和延迟配送对客户重复购买行为的影响，揭示了延迟配送对客户未来订单的负面影响远大于提前配送的正面影响。

2. 工具变量的应用：该研究引入配送员经验和本地知识作为工具变量，解决了配送时间与客户未来订单之间潜在的内生性问题。

3. 算法设计：该研究提出了一个新的订单分配算法，通过最大化未来订单数量来优化平台的订单分配决策，为平台管理者提供了新的视角和管理策略。

4. 跨学科框架：将运营管理中的配送绩效与消费者行为相结合，通过因果推断和优化方法，为设计数据驱动的订单分配算法提供了一个端到端的框架，有助于提高服务效率和客户留存率。

来源：芯际科技