117日目で新たな発見をした話し

どうも、ごえもんです！

本日の実績は下記のとおりです。

合計20件18365円。
走行キロ138キロでした。

そして新たな発見をしたので
少しお話しします。

プラットフォームの使い分け方

たくさんあるフードデリバリーの
プラットフォームを使い分け方を
ぼくなりに定義しました。

分かりやすく例えると
Uberと出前館とでは、使い方が
全く異なってきます。

なぜなら、２つのプラットフォームでは
稼ぎ方が全く違うからです。

どう違うかと言えばこんな感じです。

Uberは長時間、長距離の仕事に
追加の料金を上乗せしてくれます。

つまり高層マンションや
橋、渋滞する幹線道路、踏切など
誰がやっても時間がかかる案件ほど
稼げるようになっています。

巷で良く言われている
Uberより出前館の方が高単価
というのは案件次第です。

なぜなら、出前館のAIは
知能が低いので、時間がかかる地形や
渋滞が発生する条件を考慮せずに
単価を決めているからです。

特に２輪(バイク、自転車)の時間設定を
そのまま軽自動車にも当てはめるので
９割近くの案件で
設定時刻に間に合わないです。

なので出前館の案件を受託するなら
配達員不足で高単価になった
ぬるい設定の案件を狙い撃ちにする事！

逆にUberをやるなら
誰がやっても同じルートしか存在せず
上下の移動距離が長い高層マンションや
遠距離の案件を狙う事。

まあ、高層マンションの案件や
ピックアップに時間がかかる案件は
みんな拒否するので狙うまでもなく
オファーが来るので受託するだけです。

という事で、新たな発見として
プラットフォーム別の稼ぎ方を
ぼくなりに言語化してみました。

それではまた明日。