作為最接近用戶的末端配送服務，承擔著很重要的角色，是物流配送的強勁支柱。但是，越貼近用戶暴露出的問題就越多，具體都有哪些問題呢?總的來說就兩大類。
一、需求方面
1、訂單分布不均限制配送效率
市場發展的初期，訂單量增速會非常快，企業需要匹配足夠的配送人員。然而訂單時間、地點分布的不均與運力穩定之間存在天然矛盾，午高峰、晚高峰時很可能出現運力不足的情況，波谷時則會產生運力過剩，造成資源浪費，也影響配送效率。
2、消費者對配送要求進一步提高
消費者對物流配送的要求，在快速、安全、服務三方面均較以往更加嚴格。不僅希望能夠即時發貨、即時收貨，提高便利性，同時也更為強調配送安全保障。另外，消費者對服務的考核標準也在不斷細化和擴展，配送人員態度、商品品質是否新鮮等也將成為考核點。
3、商品品類多樣、規格不同，配送難度增加
即時物流配送的商品種類日益增多，從最初的外賣，延伸到商超零食、生鮮以及電商快遞領域。不同品類特點的商品對配送要求不同。另外，商品規格的不同也增加了配送難度。
二、供給方面
1、配送人員流失率高
維持穩定的配送員團隊，對于配送平臺的發展至關重要。但目前即時物流行業存在配送人員流失率高的難題。究其原因，存在以下三方面的因素：求職門檻低、可替代性強，平臺對人員的約束力較弱以及基本保障體系不健全。
2、運營門檻高，需和利益方建立良好信任合作機制
近年來，眾多即時物流平臺相繼涌現，給人們生活帶來便利，但平臺資質、配送員誠信問題仍令人擔心。目前各平臺只能依靠長期發展積累的口碑樹立良好的品牌形象。隨著配送品類的擴展，用戶和平臺都面臨更高的風險。另外，利用同城直送服務進行的販毒、詐騙等違法犯罪行為也讓即時物流平臺面臨監管問題。
3、技術門檻高，中心化調度需人工智能技術和多維度數據積累
即時物流行業競爭激烈，隨著O2O平臺補貼力度降低和即時物流產品的不斷成熟，企業更需要通過技術手段提高運營效率、降低配送成本，中心化的智能調度系統是近幾年的發展趨勢，需要企業掌握機器學習算法，還需要平臺積累大量的日常運營數據。
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