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在線外賣,也被稱為“外賣O2O”(Online to Offline),是一種通過互聯網平臺進行線上訂餐的方式。
第1章:在線外賣行業發展必然性分析
1.1 在線外賣是對傳統外賣的革命
1.1.1 在線外賣與傳統外賣對比
(1)營銷手段
(2)成本控制
(3)下單效率
(4)用戶信息收集
(5)點餐環節
(6)上(送)餐環節
(7)就餐環節
(8)外賣O2O與電話外賣的對比
1.1.2 在線外賣:解決傳統外賣痛點
1.1.3 在線外賣——餐飲O2O的細分價值訴求
1.2 在線外賣是對餐飲團購的升級
1.2.1 在線外賣取餐飲團購“之長”
1.2.2 在線外賣補餐飲團購“之短”
1.3 在線外賣發展環境已非常優越
1.3.1 在線外賣行業政策環境評估
(1)網絡食品交易日益規范
(2)互聯網+國家戰略的形成
(3)國家鼓勵夜間經濟增長
1.3.2 在線外賣行業經濟環境評估
1.3.3 在線外賣行業社會環境評估
(1)中國人口規模及人口結構
(2)中國網民規模及網民結構
(3)中國居民收入水平
(4)中國居民消費支出及結構
(5)中國移動支付市場規模
(6)新消費崛起:非餐飲外賣快速發展
(7)社會環境對餐飲O2O行業發展的影響分析
1.3.4 在線外賣行業技術環境評估
(1)在線外賣行業新興技術應用現狀
(2)在線外賣行業核心關鍵技術分析
1.4 在線外賣市場已成為餐飲增長驅動力之一
1.4.1 在線外賣用戶規模
1.4.2 在線外賣訂單量
(1)在線外賣訂單量
(2)不同城市不同年齡階段用戶月均訂單量
1.4.3 在線外賣交易額
(1)餐飲行業交易額及增速
(2)在線外賣交易額及增速
(3)重點城市在線外賣交易額
1.5 中美在線外賣市場PK——中國完勝
1.5.1 中國在線外賣市場環境優于美國
(1)中國政策支持強于美國
(2)中國的市場空間比美國更廣
(3)中國的商業環境更有利于O2O平臺的發展
(4)中國的勞動力成本較低
1.5.2 中國在線外賣競爭環境優于美國
1.5.3 中國在線外賣:青出于藍而勝于藍
(1)Groupon衰落的真實原因
(2)新美大為代表的在線外賣O2O雄勁的背后
1.6 在線外賣的市場潛力令人期待
1.6.1 下沉市場崛起:60、70用戶激增
1.6.2 新消費:疫情下非餐飲外賣快速發展
1.6.3 新消費:外賣餐飲多樣化,非正餐外賣崛起
1.6.4 新興技術:餐飲外賣數字化轉型加快
1.6.5 在線外賣市場規模預測
第2章:在線外賣行業核心痛點的解析
2.1 核心痛點一:平臺壟斷痛點
2.1.1 我國在線外賣行業平臺競爭
2.1.2 因平臺壟斷衍生的商家抽傭問題
2.1.3 因平臺壟斷衍生的外賣配送員用工問題
2.2 核心痛點一:如何做到快速送達
2.2.1 快速送達難點解析
2.2.2 建立體系化、產業化的外賣物流標準
2.2.3 成功的物流運營模式及案例
(1)餐戶自建自營模式
(2)第三方輕平臺模式
1)平臺運營模式
2)成功案例代表
(3)第三方重平臺模式
1)平臺運營模式
2)成功案例代表
(4)第三方輕重結合平臺模式
1)平臺運營模式
2)成功案例代表
2.3 核心痛點二:如何實現平臺盈利
2.3.1 實現平臺盈利難點解析
2.3.2 成功的盈利模式及案例
(1)抽成模式
1)模式簡介
2)成功案例分析——到家美食會
(2)固定費用模式
1)模式簡介
2)成功案例分析——餓了么
(3)打包收費模式
1)模式簡介
2)成功案例分析——易淘食
(4)免費服務模式
1)模式簡介
2)成功案例分析——美團外賣
2.4 核心痛點三:如何提升服務質量
2.4.1 高質量服務難點解析
2.4.2 高質量服務提供策略
(1)建立信息化管理系統
(2)為用戶提供增值服務
(3)在線互動+在線獎勵
(4)優化平臺忙閑管理
(5)鼓勵用戶提前訂餐
(6)做到“穩、準、快、足”
(7)不同時段提供不同服務
第3章:在線外賣平臺典型案例研究
3.1 自建自營平臺優秀案例
3.1.1 麥樂送
(1)平臺概況簡介
(2)企業規模
(3)平臺運營模式
3.1.2 Hi撈匯
(1)平臺概況簡介
(2)企業規模
(3)平臺運營模式
3.1.3 吉食送
(1)平臺概況簡介
(2)企業規模
(3)平臺運營模式
3.2 第三方輕平臺優秀案例
3.2.1 美團外賣
(1)平臺簡介
(2)覆蓋城市數量
(3)平臺用戶規模
(4)平臺運營模式
(5)平臺盈利模式
(6)平臺推廣策略
(7)平臺融資歷程
(8)平臺成功因素
3.2.2 餓了么
(1)平臺簡介
(2)覆蓋城市數量
(3)平臺用戶規模
(4)平臺運營模式
(5)平臺盈利模式
(6)平臺推廣策略
(7)平臺融資歷程
(8)平臺成功因素
3.3 第三方重平臺優秀案例
3.3.1 京東到家
(1)平臺概況簡介
(2)覆蓋城市數量及規模
(3)平臺運營模式
(4)平臺盈利模式
(5)平臺融資成果
(6)平臺服務特色
3.3.2 來一火
(1)平臺概況簡介
(2)覆蓋城市數量及訂單數量
(3)平臺運營模式及盈利模式
(4)平臺核心競爭優勢
(5)平臺的局限和拓展
3.3.3 生活半徑
(1)平臺概況簡介
(2)企業規模
(3)企業戰略轉型
(4)融資情況
3.3.4 到家美食會
(1)平臺概況簡介
(2)覆蓋城市數量和訂單規模
(3)平臺運營模式及盈利模式
(4)差異化競爭優勢
(5)平臺融資成果
3.4 第三方輕重結合平臺優秀案例
3.4.1 餓了么
(1)平臺概況簡介
(2)覆蓋城市數量及用戶規模
(3)平臺運營模式和盈利模式
(4)平臺營銷推廣
(5)平臺融資成果
(6)平臺服務特色
3.4.2 滴滴外賣
(1)平臺概況簡介
(2)覆蓋城市數量
(3)平臺運營模式
(4)平臺優勢
(5)平臺融資成果
(6)平臺服務特色
3.5 在線外賣平臺失敗案例
3.5.1 失敗案例概述
3.5.2 失敗原因總結
(1)“平臺黑洞”
(2)有空間但運作難度大
(3)行業壁壘低
第4章:在線外賣行業競爭策略規劃
4.1 在線外賣行業競爭格局剖析
4.1.1 在線外賣交易額競爭格局
4.1.2 在線外賣區域競爭格局
4.1.3 在線外賣移動端用戶競爭格局
4.2 在線外賣行業競爭策略規劃
4.2.1 多維度保障在線外賣質量與安全
(1)外賣衛生的環節與難度
(2)讓外賣食品衛生更透明
(3)建立行業規約,規范配送流程
(4)健全平臺制度,推出外賣保險
4.2.2 不斷深挖垂直細分的目標用戶群體
(1)細分市場用戶特點比較
(2)細分市場運營特征分析
(3)細分市場發展空間比較
(4)細分市場競爭策略制定
4.2.3 快速促進線上與線下資源有機融合
4.2.4 搶攤移動端市場——深耕餐飲APP
(1)餐飲O2O移動應用中外賣類應用占比最多
(2)外賣APP優化策略
4.2.5 建立類淘寶-天貓產業層級拓展戰略
4.2.6 延伸外送業務以及橫向拓展
第5章:在線外賣行業投資策略規劃
5.1 在線外賣地域投資策略
5.1.1 在線外賣用戶地域屬性
5.1.2 不同城市在線外賣用戶增長情況
5.1.3 投資策略:從一二線向低線城市擴張
5.2 在線外賣用戶投資策略
5.2.1 在線外賣用戶性別結構分析
5.2.2 不同性別用戶外賣消費偏好
5.2.3 一人食外賣用戶分析
(1)一人食外賣消費者年齡分布
(2)一人食外賣消費者城市分布
(3)一人食外賣消費者選購考慮因素
(4)一人食外賣消費者餐廳菜系偏好
(5)一人食外賣消費者營銷策略
5.2.4 中高端收入人群需求較強烈
(1)不同職業人群使用外賣情況
(2)不同收入人群使用外賣情況
5.3 在線外賣價格投資策略
5.3.1 16-25元外賣產品需求高
(1)不同外賣渠道消費金額結構
(2)不同職業人群外賣消費結構
5.3.2 26-50元價位開發空間大
5.4 在線外賣平臺投資策略
5.4.1 重平臺提升溢價高餐品比例
(1)在線外賣用戶餐戶類型選擇
(2)不同模式平臺餐戶類型選擇
(3)提升配送難、溢價高餐品的量級
5.4.2 延續線下餐飲企業品牌價值
(1)用戶選擇餐戶的原因
(2)用戶選擇餐戶的數量
(3)找出延續餐戶品牌價值的方法
5.4.3 輕重結合平臺是未來趨勢
(1)不同模式平臺用戶滿意度情況
(2)輕重模式優勢互補,競合發展
報告研究方法
報告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:- 波特五力模型分析法- SWOT分析法- PEST分析法- 圖表分析法- 比較與歸納分析法- 定量分析法- 預測分析法- 風險分析法……報告運用和涉及的行業研究理論包括但不限于:- 產業鏈理論- 生命周期理論- 產業布局理論- 進入壁壘理論- 產業風險理論- 投資價值理論……數據來源報告統計數據主要來自智研瞻產業研究院、國家統計局、地方統計局、海關總署、行業協會、工信部數據等有關部門和第三方數據庫;部分數據來自業內企業、專家、資深從業人員交流訪談;消費者偏好數據來自問卷調查統計與抽樣統計;公開信息資料來自有相關部門網站、期刊文獻網站、科研院所與高校文獻;其他數據來源包括但不限于:聯合國相關統計網站、海外國家統計局與相關部門網站、其他國內外同業機構公開發布資料、國外統計機構與民間組織等等。
報告研究基于研究團隊收集到的大量一手和二手信息,研究過程綜合考慮行業各種影響因素,包括市場環境、產業政策、歷史數據、行業現狀、競爭格局、技術革新、市場風險、行業壁壘、機遇以及挑戰等。
通過對特定行業長期跟蹤監測,分析行業供給端、需求端、經營特性、盈利能力、產業鏈和商業模式等方面的內容,整合行業、市場、企業、渠道、用戶等多層面數據和信息資源,為客戶提供深度的行業市場研究報告,全面客觀的剖析當前行業發展的總體市場容量、競爭格局、細分數據、進出口及市場需求特征等,并根據各行業的發展軌跡及實踐經驗,對行業未來的發展趨勢做出客觀預測。
智研瞻產業研究院建立了嚴格的數據清洗、加工和分析的內控體系,分析師采集信息后,需嚴格按照公司評估方法論和信息規范的要求,并結合自身專業經驗,對所獲取的信息進行整理、篩選,最終通過綜合統計、分析測算得相關產業研究成果。