过去的几年中,基于互联网的外卖行业得到迅速的发展,市场交易规模从2014年的152亿元到2018年突破2400亿元。从2017年起,外卖行业逐渐进入稳定发展期,市场的竞争也逐渐以市场开发和市场份额争夺为导向,转化为以客户价值为导向。在此阶段,平衡成本与服务效率的精细化管理变得越来越重要。运力需求预测是运力匹配的基础,通过预测未来订单量并确定配送人效以合理配置运力,这对外卖平台企业控制配送成本、保证配送水平具有重要意义。目前外卖单量预测研究多从外卖市场角度出发,预测粒度为城市或更大的区域范围,与外卖模式下小区域配送的单量预测需求并不匹配。在该背景下,本文立足于外卖行业和A公司的实际情况,以A公司的运力需求为研究对象,探讨了单量预测和配送人效取值两方面的问题。首先,从配送角度出发,用定量的方法,为配送站点粒度的单量预测分别建立了基于时间序列的ARIMA预测模型和基于时间、天气与外卖单量的因果关系的多元回归预测模型,并通过多站点的预测验证各个模型的适用性及对原方法的优化效果。其次,对配送人效的取值问题进行了分析,从配送人效与成本和配送水平关键指标配送及时率的关系出发,结合外卖行业发展特点以及A公司目前的行业表现,提出了站点配送人效取值策略。最后,以某站点为例,使用站点实际数据,对运力预测需求优化的价值进行了成本和及时率两方面的定量评估。本文对A公司运力需求预测的研究,可以帮助企业进行运力匹配,降低成本的同时保证配送及时性,为企业配送精细化运营提供思路,对其他外卖平台企业具有一定的参考价值与借鉴意义。