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    團(tuán)購(gòu)信息為啥追著手機(jī)跑?

    團(tuán)購(gòu)信息為啥追著手機(jī)跑?

    2014-06-03 11:06:00

    來(lái)源:北京日?qǐng)?bào)

    用戶打開“滿座網(wǎng)”APP,就可以看到周邊3公里以內(nèi)的團(tuán)購(gòu)信息。

        本報(bào)記者 張倩怡

        端午假期里,提前查看好了天氣情況,王旭和媳婦帶著一家老小去了趟位于亞運(yùn)村的中華民族園。一上午下來(lái),老人賞花賞得開心、孩子撒歡兒撒得盡興,一家老小的午飯問(wèn)題又落在了王旭身上。沒多犯愁,王旭熟稔地打開了手機(jī)上的一款A(yù)PP,看著屏幕上的“小三角”確定了方位后,周邊大小餐館的團(tuán)購(gòu)信息立馬冒了出來(lái),“鴨王烤鴨正好有5人餐團(tuán)購(gòu),就它啦!”手機(jī)軟件顯示,這家餐館緊挨著王旭他們所在的中華民族園南門。

        “前兩天咱們看完電影出來(lái)吃宵夜,可不是這些餐館?”細(xì)心的王旭發(fā)現(xiàn),盡管自己每次都只是做了打開手機(jī)軟件的這么同一個(gè)動(dòng)作,可隨著所在地點(diǎn)不同,每一次手機(jī)屏幕上推送出的團(tuán)購(gòu)信息卻大不相同。

        那么,商家的團(tuán)購(gòu)信息如何做到追著用戶手機(jī)跑?

        探秘解析

        兩秒內(nèi)數(shù)據(jù)跑了趟“閉環(huán)”

        端午節(jié)前的最后一個(gè)工作日,酒仙橋路邊的兆維華燈大廈2層的一間辦公室里,滿座網(wǎng)市場(chǎng)總監(jiān)姜琥正和幾個(gè)同事團(tuán)團(tuán)圍坐在電腦前,最后一次核對(duì)參與端午節(jié)團(tuán)購(gòu)套餐的餐館信息。

        電腦屏幕上,一張北京地圖上布滿了用紅黃藍(lán)等不同顏色標(biāo)注的圓點(diǎn),用鼠標(biāo)點(diǎn)擊東城區(qū)上的一點(diǎn),立馬出現(xiàn)了小圓點(diǎn)所代表的詳細(xì)信息,“東來(lái)順2人套餐,團(tuán)購(gòu)價(jià)98元”。

        “不同顏色代表不同的團(tuán)購(gòu)門類,例如餐飲、KTV、電影等等!苯f(shuō),小圓點(diǎn)在地圖上標(biāo)注地點(diǎn)也正是門店在現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)位置。對(duì)滿座網(wǎng)而言,他們的團(tuán)隊(duì)可以在一張全國(guó)地圖上標(biāo)注出3萬(wàn)多個(gè)這樣動(dòng)態(tài)的小圓點(diǎn)。就在王旭打開手機(jī)上一款A(yù)PP后等待團(tuán)購(gòu)信息出現(xiàn)的不到兩秒鐘時(shí)間里,數(shù)據(jù)就已經(jīng)歷了從手機(jī)出發(fā)、前往軟件背后的服務(wù)器、再返回手機(jī)端的“閉環(huán)”。

        “現(xiàn)在的智能手機(jī)里都有基礎(chǔ)感應(yīng)器。當(dāng)用戶打開APP時(shí),感應(yīng)器就會(huì)捕捉周邊的網(wǎng)絡(luò)信號(hào),同時(shí)向我們的服務(wù)器發(fā)出了一個(gè)地理位置請(qǐng)求!苯忉屨f(shuō),他們的數(shù)據(jù)后臺(tái)是由商戶信息和地理位置兩個(gè)不同緯度交織成的一張大數(shù)據(jù)網(wǎng)。用戶所處的地點(diǎn)不同,就會(huì)向機(jī)房發(fā)送回來(lái)不同的“經(jīng)度、緯度”地理位置,系統(tǒng)迅速開始識(shí)別信息,隨后會(huì)從大數(shù)據(jù)網(wǎng)中自動(dòng)尋找到和地理位置相匹配的商鋪信息再推送給手機(jī)。

        這么一張大數(shù)據(jù)網(wǎng)是如何織就的?

        “我們有專門的團(tuán)隊(duì)去收集商戶信息,再把這些信息和地理位置相匹配,形成一幅商戶地圖! 姜琥說(shuō)道,和很多團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站一樣,滿座網(wǎng)使用的也是百度、高德等第三方地圖軟件提供的地理位置服務(wù),“原本我們有的只是這些餐館的餐品價(jià)格、客流量、客單價(jià)這些靜態(tài)信息,通過(guò)把這些信息和地圖相結(jié)合,商戶信息就成了動(dòng)態(tài)圖!

        數(shù)據(jù)背后

        網(wǎng)站為拉商戶降傭金

        不止如此,同一條繁華的商業(yè)街上,哪些餐館能夠出現(xiàn)在團(tuán)購(gòu)APP上、哪些商鋪又能排上手機(jī)屏幕上的前幾名?這背后,還有一筆經(jīng)濟(jì)賬。

        在滿座網(wǎng)工作了一年多,小伙兒朱林每個(gè)月要花上大半時(shí)間在“掃街”上。背著個(gè)塞著一沓沓文件的雙肩包、戴了副黑框眼鏡,一身學(xué)生打扮的朱林走在街上總是關(guān)注著周邊的商鋪,遇到客人多的店鋪,站在門口瞧上五六分鐘也是常事兒。

        朱林所在的是銷售崗,在團(tuán)購(gòu)行業(yè),這份工作還有另一種通俗說(shuō)法,“地推兒”。能否發(fā)現(xiàn)熱門商鋪、說(shuō)服店家在網(wǎng)站做上一筆團(tuán)購(gòu)生意,是他的主要考核指標(biāo),“也分淡旺季,淡季一個(gè)月得有50單,旺季的話怎么也得100來(lái)單吧!

        客流量大的、有口碑的,這類店鋪是團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站的首選合作對(duì)象,可要談下來(lái)也并不容易,“能不能談下來(lái),關(guān)鍵還真得看傭金。”傭金,指的是線下商鋪要將生意搬到網(wǎng)上時(shí),需要向團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站支付的費(fèi)用。

        “總的來(lái)看,餐飲在所有團(tuán)購(gòu)商品中的傭金最高,一般是商品價(jià)格的5%到10%。也就是說(shuō),一單網(wǎng)上賣100元的團(tuán)購(gòu)套餐,團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站就可以從其中獲得5到10塊錢的費(fèi)用!痹(jīng)在大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)工作6年的業(yè)內(nèi)分析人士李宵說(shuō),相較之下,電影院、KTV等非餐品牌的傭金要低得多,一張團(tuán)購(gòu)價(jià)為30元錢的電影票,團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站一般只有不到5分錢的傭金。

        “這主要是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)不同。相較而言,餐飲的風(fēng)險(xiǎn)高一些,而電影院則因?yàn)榭蛦瘟看罅撕芏喽L(fēng)險(xiǎn)低,所以壓價(jià)壓得很兇!崩钕貞浾f(shuō),他接觸過(guò)的很多電影院甚至直接提出“保底”要求,也就是用戶在團(tuán)購(gòu)電影票前,團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站需要先支付所有的團(tuán)購(gòu)影票。

        在商品類別之外,不同的團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站之間搶生意,還有著明顯的地域性。“我們得考慮團(tuán)購(gòu)能給我們帶來(lái)多少導(dǎo)流!鼻谓细呒(jí)銷售總監(jiān)趙錫剛坦言,因?yàn)槊^響,不少團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站找到俏江南時(shí)都提出了“零傭金”,而他們?cè)诟鞯氐膱F(tuán)購(gòu)生意選取的是不同團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站,“我們更樂意選取一家在當(dāng)?shù)刈钍軞g迎的團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站來(lái)合作”。

        知識(shí)角

        如何分析大數(shù)據(jù)?

        大數(shù)據(jù),表面上看就是大量復(fù)雜的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)本身的價(jià)值并不高,但是對(duì)這些大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后,卻能從中提煉出很有價(jià)值的信息。其中,分析方法有以下幾種。

        可視化分析是消費(fèi)者常常可以見到的一種大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)形式,將大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)化成直觀形象的圖表。

        數(shù)據(jù)挖掘算法則利用一組根據(jù)算法事先定義好的數(shù)學(xué)公式,將收集到的數(shù)據(jù)作為參數(shù)變量帶入其中,從而提取到有價(jià)值的信息,例如沃爾瑪“啤酒和尿布”的故事。

        預(yù)測(cè)性分析能力則是從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中挖掘出規(guī)律,建立起科學(xué)的事件模型,通過(guò)將新的數(shù)據(jù)帶入模型,預(yù)測(cè)未來(lái)的事件走向。

        語(yǔ)義引擎是機(jī)器學(xué)習(xí)的成果之一。過(guò)去,計(jì)算機(jī)對(duì)用戶輸入內(nèi)容的理解僅僅停留在字符階段,通過(guò)對(duì)大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)算機(jī)能夠盡量精確把握住用戶的需求,例如蘋果的“Siri”管家。

        數(shù)據(jù)質(zhì)量管理則是大數(shù)據(jù)在企業(yè)領(lǐng)域的重要應(yīng)用。為了保證大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,需要將大數(shù)據(jù)中不真實(shí)的數(shù)據(jù)剔除掉,以保留最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

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