京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10