
大数据:支撑餐饮团购O2O的第三种模式
大数据:支撑餐饮团购的第三种模式
目前,餐饮团购主要包括美团、大众点评、百度糯米,但三者的内在驱动力却有所不同。
美团是典型的交易驱动模式,业务比较单一,利润主要来自于团购业务的交易佣金。由于起始阶段缺少其他业务带来的用户基础积累,美团正是通过自身强大的运营能力,获得竞争优势,从而占据团购行业的半壁江山,这既是美团的优势,也同样是美团的劣势,毕竟运营能力是可以被复制的。
大众点评是典型的信息驱动模式,依托其前期商家点评信息的积累,大众点评拓展了团购业务,且已经成为大众点评的主要利润来源。大众点评在点评信息方面的领先优势,一方面为其积累了商家资源,另一方面积累了用户群,从而为其团购业务的开展奠定了基础,但是点评的业务集中于一二线城市,这造成了其团购业务在运营能力上与美团的较大差距。
糯米网在百度收购后得到了资金和流量的支持,稳固了其在团购市场的位置。同时,百度借助自身的技术力量,为糯米开拓新的数据驱动模式。这次517吃货节可以看做是对这一模式的“大练兵”。
所谓数据驱动,就是依托百度对搜索数据、地理位置、用户浏览数据的综合分析,提炼出针对特定对象的有效数据,并以此辅助相关产品的运营和推广。在与餐饮O2O的业务结合中,百度想到从海量数据中找出某地用户,最喜欢的小吃,以及这些小吃在哪些餐馆做得最好,然后才是邀请这些餐馆参加百度糯米团。通过数据分析,找到大多数人的喜好,以此吸引更多用户参与,这是数据驱动模式的简单逻辑。
数据分析:简单背后的复杂过程
这个简单逻辑背后蕴藏的是复杂的数据运算,我们看到的结果是一个个美食餐馆top10榜单,但支撑这些简单结论的是庞杂的数据和复杂的运算。
比如要找出上海最会做剁椒鱼头的十家饭馆,要最终确定关键词“剁椒鱼头”的搜索目标是找到上海的餐馆,第一步要剔除搜索“剁椒鱼头”只是为了找到这道菜的做法,或者是了解这道菜的具体常识的其他需求;第二步是要确定搜索目标在上海;第三步是与具体制作剁椒鱼头,且活动用户好评的餐馆匹配起来;第四步是通过数据量排序,找出餐馆的顺序。
据了解,为了保证榜单的准确性,百度糯米还邀请了各地烹饪协会的专家参与评价,并最终确定榜单。这有效的避免了仅仅依靠大数据分析可能导致的偏差,毕竟机器跑出来的数据,可能有机械分析的局限性,难免遗漏那些“酒香不怕巷子深”的老店。
据百度内部人士介绍,这些更有意义的数据,不是来自高频词,而是从百度搜索中的“长尾词汇”挖掘分析得来。他们不像单一词汇那样容易成为高频搜索词,每天有几十上百万,甚至过千万的搜索量。他们是几个词,或者词组甚至是一个完整的句子,每天只有几千上万的搜索,但是却更具体也更有价值。
大数据分析的复杂主要是如何让网络更有智慧,让机器组成的神经网络能深度学习人的思维,总结出人群中的规律。为了提升这一能力,百度正在开展“百度大脑”项目,目前它具备了两三岁孩子的智力。但是百度相信:随着计算成本的飞速下降和计算能力的飞速提升,未来十几二十年,这样的大脑或许比人脑还要聪明。
显然,对于“剁椒鱼头做法”、“剁椒鱼头北京”、“剁椒鱼头哪里好吃”,这几个搜索用词所蕴含的目的和意义是不同的,通过对其数据相关性的存储和分析,可以让“百度大脑”学习到更多内容。在未来的某一天,它又会告诉我们更多我们想知道的东西,而这种结果的输出,无疑会越来越精确,且更有价值。
大数据格局:为你做决策
百度糯米通过517让我们体会到了百度大数据的威力——吃什么上哪吃,我来帮你做决策,你所需要的就是掏腰包。
百度的目标是要打造一个弱化人脑的智能数据平台,让数据分析帮助人来决策。这与百度做搜索引擎的出身有关。而且,搜索引擎是用户主动行为,通过收集用户主动需求的数据,百度可以知道用户想要什么,通过数据分析,百度就能够知道用户喜欢什么。久而久之,百度就可以参照众人的决策过程,去帮助有需求的用户进行决策或者是推荐用户喜欢的内容。
同样,阿里和腾讯也在做大数据方面的开发。稍加分析我们就会发现他们各具优势,阿里的数据与百度类似,而且也更精细,比较明确的体现了用户的购物需求。因此,阿里在处理大数据方面需要的是数据整合能力,把合适的数据分配到所需的卖家或买家手中,对智能性的要求不高,却有极大的商业价值。
而腾讯的数据来源主要是社交网络,数据量大且信息点分散,要深入挖掘出其中的有用数据需要一个更强大、更智能化的“大脑”,因此,要使其发挥出与百度目前的相同的智能水平,其数据挖掘能力必须高过百度,因而难度较大。不过,腾讯可以在个别领域有所突破,比如对用户所需资讯的匹配上,可以做些工作。
综合来看,百度借助搜索引擎,可以实现数据广度与分析智能化要求两个维度的最佳卡位。可以在较短时间内实现数据分析的稳步智能化,在商业拓展上虽然不会有阿里那样直接,但却会给用户更多惊艳的感受,本次517吃货节,就可以算作一例。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29