【学术视点】更快更智能：外卖平台的高效配送与订单分配

Faster deliveries and smarter order assignments for an on-demand meal delivery platform

Wenzheng Mao , Liu Ming , Ying Rong , Christopher S. Tang , Huan Zheng

Journal of Operations Management, 2025

推荐理由：

随着即时外卖平台的快速发展，市场竞争日益激烈，客户留存率已成为企业可持续发展的关键战略焦点。围绕这一主题，我院管理高等研究院副教授毛文峥展开深入研究。她和团队聚焦于外卖配送平台的订单分配策略优化，探讨了配送时效（提前送达与延迟送达）对顾客重复购买行为的非对称影响，并提出了一种改进的订单调度机制，以平衡短期配送效率与长期客户留存。不仅可为平台管理者提供决策依据，优化运作流程、提升配送效率，还能有效增强顾客忠诚度，助力平台的长期可持续发展。

作者简介：

Wenzheng Mao（毛文峥）: Tongji University

Liu Ming : CUHK shenzhen

Ying Rong : Shanghai Jiaotong University

Christopher S. Tang : UCLA

Huan Zheng : Shanghai Jiaotong University

关键词：

consumer retention, drivers’ learning, last mile, meal delivery operations, order dispatch algorithm, survival analysis

内容简介：

尽管当前学术研究普遍聚焦于订单分配算法的优化，旨在最小化配送时间或延误，然而，配送服务质量对消费者重复购买行为的直接影响尚待全面剖析。本研究致力于填补这一空白，依托中国一家在线外卖平台的丰富交易数据，深入探究了提前送达与延迟送达现象对顾客复购倾向的非对称效应。 

为解决潜在的内生性问题，我们创新性地引入了骑手经验水平及本地地理熟悉度作为工具变量。这两个维度的工具变量在平台以往的算法设计中常被忽略，但它们对配送准时性具有重要影响。通过运用生存分析技术，我们发现配送延迟显著削弱了顾客未来下单的意愿；相比之下，提前送达虽能产生正面效应，但其影响力相对有限。基于上述实证洞察，我们进一步设计了多种订单分配算法的模拟评估模型。研究结果显示，相较于单纯追求配送时间最小化或延误减少的传统策略，通过优化订单分配机制以最大化未来订单总量，能够为企业带来更为可观的长期收益。这一发现强调了平台管理者需重新审视并调整其订单分配策略的重要性。本研究不仅为平台管理提供了具有操作性的策略建议，还着重指出了在算法设计中融入异质性处理效应的重要性。 

通过跨学科整合运营管理理论、消费者行为分析、因果推断原理及优化技术，我们构建了一个端到端的数据驱动型订单分配框架。该框架不仅显著提升了服务执行效率，而且有效增强了顾客的忠诚度与留存率，为即时外卖行业的运营策略优化开辟了新的视角。