🧩 產品背景
你在一家 同城即時配送平台（類似 Uber Eats、Lalamove、GoShare）擔任 PM。
最近客服部門回報 「客訴量上升，集中在延遲配送」，而營運數據也顯示 「配送平均時長比上月增加了 18%」。
背景資訊
- 平台有 即時配送（30 分鐘內到達）與 預約配送（用戶可選時間段）。
- 配送員為 自由接單制，沒有固定排班。
- 平台有 配送員端 App 與 用戶端 App。
- 最近兩週剛在兩個新城市開通服務。
任務一：列出你最想問的 3 個數據問題
- 不同時段與地區的 即時配送 vs 預約配送比例 是否有變化？與配送時長變化是否高度相關？
- 延遲訂單的地區分布與配送員分布的差異是什麼？是否有供需失衡的熱點？
GPT 補充
- 因為配送時長增加不一定是「派單 ➝ 送達」全流程變慢，有可能只是某個節點變慢（例如取餐等待）
在思考這個問題時，我確實沒有想到派單到送達中間還有很多因素會影響，包含：外部因素(天氣、交通狀況等)，以及等待餐點時間，這兩個因素也都會影響派單到送達
任務二：假設分析
即時配送的訂單比例與配送時長的關係
- 機制：即時單需要立即派發，搶占配送員資源，擠壓預約單時效
- 線索：即時單比例與延遲曲線相似
配送員分布失衡
- 機制：需求集中區配送員不足，接單延遲、路程更長
- 線索：熱點區延遲率明顯高於均值 > 這部分的數據觀測是我沒想過的，也是超出我知識邊界的新知識
新城市開通
- 機制：新配送員不熟悉路線，效率下降
- 線索：新城市延遲率顯著高
GPT 建議
- 我沒有提到外部因素（天氣、交通事件、法規限制）可能導致時長增加
- 我的「政策相關性」部分雖然提到新城市，但沒有強調「配送員活躍度」這個關鍵指標——因為招募數多不代表活躍數高
與第一題一樣，我沒有想到外部因素，也沒有想到配送員活躍度這方面的指標，這也確實要一並考慮到的
任務三：提出 2 項優化建議
短期：高峰時段動態分流 + 加價激勵
- 做法：高峰時段啟用「動態接單限制」與「動態加價」
- 系統自動限制超過一定距離的即時單，並提升高需求區域單價吸引配送員
- 預期改善：降低高峰時段的異常延遲，減少客訴
- 驗證：觀察限制區域的準時率提升幅度、客訴率下降比例
長期：供需預測模型 + 配送員分級制度
- 做法：建立「供需預測模型」+「配送員分級激勵制度」
- 模型根據歷史數據預測每小時需求，提前推播給配送員
- 高完成率配送員可獲取專屬高價單權限
- 預期改善：供需更平衡、活躍配送員數穩定增長
- 驗證：活躍配送員數、平均配送時長穩定度、尖峰準時率
GPT 建議
- 短期方案更聚焦於「可立即實施的策略」
- 例如「即時配送集中在特定區域」是對的，但可以進一步定義 分流機制（尖峰時段不接超遠即時單）。
- 長期方案可以更明確地連結到「供需模型預測」與「配送員激勵制度」
由於這是新接觸的領域，對於 GPT 提出的潤飾以及專有名詞我確實沒有想到，也對於配送平台有更多的認識，以及如果要做到我所表述的策略，我具體應該要怎麼敘述以及我可以關注哪些指標、政策都是我新的學習
我的心得
可能因為這是全新的領域，所以我關注的指標、思考的策略都會非常直覺，可以說是兩點式思考，在看了 GPT 的潤飾以及建議，對於此領域我有更多的認識，也想到自己應該要從使用流程思考，就會想到天氣因素、等待時間等，不會只有直覺想到配送時間和送達這兩個因素
此外，有很多專業名詞、指標追蹤，也是這次練習學習到的，很感謝有這次的練習，學習很多，也發現自己很多的不足
這是我第 18 天的練習紀錄，將持續練習這個「數據思維升級計畫」，持續優化觀察力與邏輯💪
