从骑手到劳模：趣活"赋能劳动者"铸就行业标杆

北京2024年9月11日 /美通社/ -- 近日，来自趣活旗下即时配送业务的宋朋桦荣膺该省唯一一名外卖骑手劳动模范，这是继去年获得郑州市劳动模范称号后的又一次荣誉。这份荣誉不仅是对宋朋桦个人的肯定，更是新就业群体在国家经济社会发展中地位日益提升的缩影。

近年来，外卖骑手、网约车司机等新就业群体如雨后春笋般涌现，已成为我国就业大军中的重要力量。根据中华全国总工会第九次全国职工队伍状况调查数据，全国职工总数约为4.02亿人，其中新就业形态劳动者占到了8400万人，比例高达21%。这一数据表明，新就业形态已成为劳动者就业增收的重要渠道，为更多人提供了广阔的职业发展空间。

外卖骑手宋朋桦

宋朋桦的成功故事正是新就业形态发展的生动写照。现年26岁的他，从事外卖配送工作已有4年，目前担任河南省郑州市惠济区英才站副站长。宋朋桦原本从事众包工作，但在职业发展中遇到了两大挑战：一是收入不稳定，订单数量时多时少；二是缺乏专业培训和指导，导致他在不熟悉的商圈和复杂的楼盘中送餐时，因不了解最优路线而浪费了大量时间，当遇到出餐慢等棘手情况时，也常常不知如何与商家进行有效沟通。后来，在他人的介绍下，宋朋桦加入了趣活平台，这一选择开启了他人生的新篇章。

趣活为宋朋桦提供了全面的专业培训和就业指导。入职初期，公司开展了系统的培训课，教授骑手必备的业务技能，并采用"师徒制"模式，为他安排了一位经验丰富的师傅进行一对一指导。在师傅的悉心教导下，宋朋桦不仅迅速掌握了APP操作和快速取餐的技巧，还学会了如何高效地与商家和顾客沟通。除了职业能力培养，趣活还为骑手配备了完善的工作装备，头盔、工作服、外卖箱、电动车等一应俱全。这种从培训到日常工作的全方位支持体系，彰显了趣活"赋能劳动者"的理念，也为宋朋桦开启骑手生涯铺垫了坚实基础。

从中受益的宋朋桦，秉承趣活"以老带新"的传统，成功带出了70多名徒弟，帮助他们熟悉商圈，传授经验。在疫情期间，他曾一天背负着三四十份订单在封闭的路段间穿梭，只为尽快将食物送到顾客手中。这一举动不仅赢得了顾客的理解和尊重，也展示了趣活对骑手的专业培训成效，把职业素养融入到骑手的工作理念中。

此外，趣活还致力于为劳动者提供完整的职业发展通道，打造了从骑手到管理者的晋升路径。宋朋桦用4年时间从普通骑手成长为副站长，现管理着40-50人的团队。他说："公司为我搭建了向上攀登的阶梯，我希望未来能登得更高，扛起更重的责任。"

宋朋桦的成功并非偶然。趣活即时配送业务城市经理武朋朋表示，公司一直致力于提升骑手的素养和综合能力，宋朋桦在工作态度和品行方面表现出色，成为了其他骑手学习的榜样，公司也会大力挖掘并重点培养这样的优秀员工。

公司为骑手们送上关怀礼包

趣活作为国内领先的灵活用工本地化社区服务平台，通过线上线下培训、师傅帮带等方式，不断提升骑手的职业素养。从精准的招聘策略、分阶段的培训到严格的日常管理，公司确保每位骑手能高效完成任务。同时，趣活还为劳动者提供人文关怀。在炎炎夏日，公司为骑手们送去西瓜和饮料；在紧张工作之余，组织团建活动增进友谊，缓解工作压力。公司还专门为女性、残障劳动者设计关怀活动，确保骑手的身心健康。

目前，趣活即时配送业务已覆盖30多个省份、105个城市，每月活跃劳动力超5.35万人，平均完成3810万个服务订单。趣活骑手在接单率、准时率和好评率等核心指标均超越行业水平15-30个百分点，显著提升了用户满意度。

趣活集团的CEO Leslie YU表示："宋朋桦的成功诠释了每一位骑手都能在趣活找到属于自己的舞台。在新就业群体成为就业大军重要力量的背景下，趣活将继续发挥行业引领作用，不仅为劳动者提供广阔的职业发展空间，更推动新就业形态的高质量发展，为国家的经济社会进步贡献力量。"

关于趣活

趣活集团(NASDAQ:QH)（"趣活"或"公司"）是中国领先的灵活用工本地化生活服务平台。凭借其自研技术基础设施Quhuo+技术平台，趣活致力于赋能和链接劳动者和本地化生活服务商，为生活服务市场提供端到端运营解决方案。公司目前提供多种针对特定行业的运营解决方案，主要包括即时配送解决方案、出行解决方案、家政及酒店民宿解决方案、及其他服务，满足亿万社区家庭的生活需求。

趣活以"促就业，稳收入，助创业"为愿景，挖掘多元场景促进劳动者就业，提供安全保障、职业培训等为劳动者保驾护航，助力劳动者规划职业发展路径，实现自我价值。

前瞻性陈述

本新闻稿包含符合美国《1933年证券法》第27A章、美国《1934年证券交易法》第21E章及美国《1995年私人证券诉讼改革法案》定义的"前瞻性"陈述。前瞻性陈述通常不与历史或当前事实有严格关联，并可以通过"预计"、"期望"、"相信"、"预期"、"或许"、"可能"、"计划"、"相信（名词）" 、"规划"、"估计"、"目标"、"预料"、"很可能"、"将要"、"应该"、"预测"、"展望"等前瞻性词汇或类似术语加以识别。这些陈述基于我们根据历史经验和对历史趋势、当前状况和预期未来发展的认知、以及我们认为在当前情况下适当且合理的其他因素而得出的估计和假设，但我们并不保证这些估计和假设将来是正确的。

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