データの収集と分析方法について
配達データの記録と分析
毎日の配達データはエクセルなどに必ず記録し保存しておいてください。
具体的には、稼働時間、配達件数、売上金額、走行距離、ガソリン消費量、チップ金額、評価の件数などです。
日にちごと時系列順に記録しておくことで、配達単価の推移、時間当たりの配達件数、一件当たりの走行距離、時給、バッド評価の履歴などを一目で確認することができるようになります。
これらを分析することで、稼働方法や稼働地域の選定などに役立てることができるようになります。
グーグルドライブなどクラウドにアップロードしておけば、稼働途中にいつでもデータを参考にすることができます。
情報の収集方法
「５ちゃんねる」の自分の住んでいる地域の関連スレッドが最新の情報を知るには一番早いと思います。
業界全体の情報については東京のスレッドを見た方がいいかもしれません。
あとはツイッターで自分の稼働地域の情報を発信している同業者のアカウントを徹底的に監視しておいてください。
それらの売上情報や稼働情報などを参考にし、時には自分の稼働に生かしていくのもいいかもしれません。
評価システムに関する考え方
ウーバーイーツの評価システムについて考察してみましょう。
ウーバーイーツの評価システムは少し変則的で直近１００の評価に対するものとなっています。
つまり運悪くバッド評価を立て続けに受けた場合、すぐに評価に反映されて低評価になってしまいます。
実際には高評価の配達員が、一時的に低評価の配達員と見なされてしまう可能性があるということ。
なので客からバッド評価をもらうと、メンタルに大きな影響を及ぼすことがあります。
評価システムの良い面としては、バッド評価を受けた時に、原因を考えてフィードバックし自分の配達品質の向上に役立てることができる点でしょう。
さてこの評価システムと正しく向き合っていくにはどうしたらいいのでしょうか？
まずは現在の評価値よりも全体の総配達件数に対するバッド評価の割合を測定し、これに目を向けるようにすることです。
もう一つはバッド評価率というのは一種の確率現象であることを数学的に理解すること。
確率現象である以上、その確率分布における偏差の大きさ程度は、事象の発生頻度が偏ることがあるのです。
パチンコの大当たり確率と一緒で、集中する時はバッド評価が連チャンしていくもの。
冷静に判断するには、毎日のバッド数を記録しておき、全体のバッド率を測定し分析することが重要となってきます。
実際の交通事故率と考察
フードデリバリーの場合、毎日の走行距離がタクシーに類似していると思うので、タクシーの交通事故率のデータを参考にしてみましょう。
タクシーの場合、データ上では一億キロ当たり大体１８０件の交通事故に遭遇します。
これは確率的に５０万キロ走行すると１回交通事故に遭遇するということ。
フードデリバリーでは月２０００キロ、年間２５０００キロ程度走行すると仮定してみます。
すると一年間で事故に遭遇する確率はおよそ５％となります。
しかし、これが長期間に亘ってくると話が少し変わってきます。
二年間、三年間、五年間、十年間、二十年間のスパンで事故に遭遇する確率を求めてみると、それぞれ９.６％、１４％、２２.３％、３９.７％、６３.６％となります。
運転歴が長くなればなるほど思っていた以上に事故に合いやすいということが分かります。
もちろん人によって運転技術の高低差がありますから、一概にいえることではないにしても一般論ではこのような話になります。
実際、私もフードデリバリー三年目で１０対０の事故に合っています。
いくら注意していても事故に巻き込まれるということがあるということ。
運転をする際には、常にこのような統計上の数字を頭の片隅に置きつつ十分安全運転で業務に従事してください。
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