O2O 项目如何启动新城市拓展？

如何通过A城市已有的数据去推算B城市启动时最合理的项目运营数据？

最近在做一个O2O项目，放在A城市试点运行，已经试运行三个月，打算启动新城市的拓展，那么问题来了？

如何通过A城市已有的数据去推算B城市启动时最合理的项目运营数据？

举个例子：

O2O项目B端的上门人员是自雇的，类似河狸家app自雇的上门美甲师、e袋洗app自雇的取货员，58到家自雇的保洁阿姨。

当拓展新城市时，由于无法确定初期的订单量，雇佣太多全职员工会造成项目运营成本的浪费，而雇佣太少，就有可能造成订单量爆发时，服务产能跟不上，导致用户投诉、用户流失，甚至错过最好的市场竞争机会。

好，现在给你一支笔一张纸，以及A城市项目运营的所有数据，请你告诉我，拓展B城市时，在每个时间段，作为老板，我到底要雇佣多少上门人员，保证不亏本又不影响服务产能？

1-明确问题

再阅读一下题目，“要雇佣多少上门人员，保证不亏本又不影响服务产能”，这是两个问题：

① 不亏本是问你自雇员工数量的上限，超过多少会不再盈利，而这个上限值就是收支平衡点。

② 不影响服务产能是问你自雇员工数量的下限，超过这个下限值，员工数量就会跟不上订单数量所需的服务产能。

注意，题目有给提示“每个时间段”，只给一个具体的上限值和下限值是错误回答，不考虑时间周期对人员数量的影响都是耍流氓。正确的回答应该给每个时间段对应的数量上限和下限。

明确问题后，就这两个问题点，分别推算解答。

2-计算上限值

自雇人员数量的上限值≤单次上门服务毛利润:heavy_multiplication_x:日均订单数:heavy_division_sign:单个自雇人员的日均薪资

一句话解释公式：自雇人员的每日总薪资一定要小于每日利润总和。

利润比人员薪资还低，那不就是亏本么。

理解完公式，再来看每个单项的定义。

① 单次上门服务毛利润：单次上门收入是明确的，收入减去固定成本就是毛利润。

② 日均订单数：B城市尚未启动没有这个值，只能通过A城市和B城市目标市场规模的对比以及A城市在启动初期日均订单数去推算。

③ 单个自雇人员的日均薪资：A城市自雇人员日均薪资数据已有，对比AB两城市工资收入，通过对比的系数和A城市日均薪资，推算B城市自雇人员的日均薪资情况。

单项的定义解释完毕，再回过头来看这个公式，你会发现这个公式是动态的，毛利润和日均薪资基本不变，但日均订单数会随着时间周期而发生巨大变化。

因为已有A城市的订单量随时间变化的趋势数据，再加上AB两城市的市场调研数据，需求量和目标市场规模的对比，推算B城市的订单量随时间变化的趋势数据，进而算出，B城市自雇人员数量上限随时间变化的趋势。

3-计算下限值

自雇人员数量的下限其实是服务产能下限，也就是市场需求量的上限。

像上门美甲师、保洁阿姨等类似的上门人员，哪怕一天都在外面跑，可提供的服务范围和一天能完成的订单量都是有天花板的。如何计算这个天花板？

设当日总单量为y，自雇人员数量为x：

① 每个员工日均单量=当日总单数（y）/员工数量（x）=a=y/x；

② 设置每单服务1小时，即每个员工当天工作a小时；

③ 一天上班8小时，剩余交通时长为（8-a）小时，则每个员工每单交通时长为b=（8-a）/a小时；

④ 当前城市的公共交通b小时可以达成的路程距离为直径距离。城市地铁每小时速度为60-120公里，考虑到等待、走路等其他因素，设每小时30公里为城市交通路程距离，每个员工每单服务范围直径=R=30b（km²）；

⑤ 通过直径距离算出每个员工的服务范围面积=S= π（R/2）² ；

⑥ 当前城市服务范围总面积=服务范围面积员工数量=W=Sx 。

代入并化简：W=225π x （8x/y-1）² 。

W是项目在B城市的服务范围面积，例如只服务B城市的主城区。

y是当日总订单量，之前已说过，通过已有A城市的订单量随时间变化的趋势数据，再加上AB两城市的市场调研数据，需求量和目标市场规模的对比，推算B城市的订单量随时间变化的趋势数据，

将W和y的值代入公式，就可以算出自雇人员数量下限（x）随时间变化的趋势了。

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本文作者：kiki，一只创业中的产品狗。写文章是为了督促自己独立思考，也想看看自己能坚持多久。内容多为产品感悟、读书笔记以及生活思考。公众号：pmwiki，欢迎交流。

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