私は、約5年Uber Eats配達員として週末稼動で配達してきました。
そこで、自ら導き出した方法を皆様にお伝えしております。
フードデリバリーにも閑散期はあります。閑散期にはオーダーが本当に減ります。
何より、オーダーが減ると体力とメンタルにも相当削られます。。。泣
そんな時のオーダーをいち早く他の配達員よりもとる事が必須になってきます。
フードデリバリーで活動されている方やこれから始めるかたでもこの方法は効果テキメンです！ｗ
まずは、閑散期を知る事が大事です。
一番簡単な覚え方は、□外に出やすい気候で覚えたら間違いないです。
外に出やすい気候と言うのは春や秋といった過ごしやすい気候の事です。
時期でいうと、3月〜5月、10月〜12月が閑散期になります。
ただ、4月の花見時期は需要がありますが、ドロップする時に気を付けないと花見の場所(公園の中の人混み)まで探さないといけないのです。
私は以前、『代々木公園』で花見の時期に配達したのですが、お客さまがどこにいるか探すのに到着して30分以上かかりました。。。
コロナ前はそんな事あったので、公園の住所が出ていたら近くにドロップなら受けてもいいですが、公園の場所で受け渡し場所を指定する方がいいでしょう。
逆にオーダーが増える時期は、６月〜９月、1月〜2月になります。
６月〜９月は、6月は梅雨の時期で、配達員が稼働しないし、7月〜は暑くて配達員が稼働しないんです。
それって、フードデリバリー利用者も一緒なんです！
だから、雨の日はオーダー増えるのに、配達員が稼働しないので雨の日クエストが発生するのです！
目次
ポイント①配達員がやらない日や時期を選ぶ。
先ほど、ご説明した雨の日やとても暑い夏の日やとても寒い冬の日が稼げる絶好の日になります！
ポイント②閑散期のオーダーは密集店舗を周回
これが最大の閑散期(全然オーダーが入らない)の回避方法なんです！
密集店舗を周回とは、ファストフード店や人気の飲食店の近くを周回します。
Uber Eats(ウーバーイーツ)のアルゴリズムで近くにいる配達員にオーダーが入りやすくスクなります！
これ間違いないんですっ！
マック地蔵なんて言葉ありましたが、あれはマックしか配達したくない人が待機しているんです。でもマクドナルドの店舗のまわりを周回すればマック地蔵なんかよりオーダーとれちゃいます！w
ポイント③地理を把握し、尚且つ繁盛店を知っておく
これは、初心者の配達員の方だとちょっと難しいかもしれません。
地理をしっておくとゆうのは、オーダーが入った際に行先の住所が分かりますよね？
これが凄く大事で、ドロップ(配達先)した場所によっては、民家密集していて戻るのに、相当時間が掛かってしまうんです。
ドロップ先でも駅周辺だったら、次のオーダーが比較的、取れやすくなります。
先ほど、記述したでっかい公園の中でのドロップだったり、高層マンションで防災センター受付だったりしたら、ピックはなるべく避けた方がいいでしょう！
時間しかかからないのと、次のピックまでさらに時間が掛かってしまうでしょう。
■繁盛店を知る。
大体、駅周辺か商店街からオーダーが来ると思いますが、ここも非常にポイントです！
ファストフード店の『マクドナルド』だったら幅広い人に好まれていますから、間違いなく繁盛店です。しかも距離も1キロ前後なので、マクドナルド周辺には多く配達員がいるんです。
マクドナルドの他にも沢山人気のお店があります！
そこを狙うのも手法の一つになります。例えば、この地域のラーメン店は人気だからこの近くにを周回していたら、オーダーくるな。とかですね！
上級者だと、マクドナルド→人気店→ロッテリア→スタバなどのルートで店脇を周回すればおのずと他の人よりも多くPICできるようになります！
↑をやらないと、アルゴリズムに引っ掛からない場合があるのです！
あくまでも店の一番近くにいるって認識が大事になります。
番外編 2アプリ起動の極意 無限マクドナルド
ここまで、読んで頂き有難うございます。
ここまで読んでいただいた方限定で、【無限マクドナルド】の極意をお伝えします。
無限マクドナルドが実現出来たら最高ではないですか？
だって、距離も近いから1時間6件何て事も可能になります。
※方法
①まず、Uber Eatsと他のフードデリバリーを同時に起動。
↓↓↓
②マクドナルドの店内で待機。(飲み物でも飲んで待機）
↓↓↓
③Uber Eatsにてオーダー(例、距離0.4キロ)
↓↓↓
④他、フードデリバリーでもオーダー
①〜④の繰り返し
※絶対に先にオーダーが入った商品から配達。
※ダブル配達が禁止なので、必ず先に配達してから、ダッシュで戻る。
なぜ出来るかというと、フードデリバリーアプリで時間差で受取時間が違うからなのです！
■注意
時間が大幅にかかる場合はキャンセルを絶対にすること。
ご愛読誠にありがとうございました！
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