傳統外賣+大數據=百度外賣精準營銷與高效配送；

傳統服裝業+大數據=歐時力定制美麗；

傳統房地產業+大數據=禾略中國做好數據分析再建房。

遇上大數據，傳統產業不再傳統。經過數據夢工廠的加工，傳統產業煥發新機。

 

這是一場美麗的邂逅，這是一次脫胎換骨的改變，當傳統行業擁抱大數據，就注定不再傳統。

 

近日在京舉行的T11數據大會上，與會的專業人士告訴《中國信息化周報》記者，隨著存儲技術的成熟以及互聯網技術對各行各業改造進程的不斷深化，當今數據的價值不容忽視。百度“外賣之王”的出現就更說明了這點。

 

薛馮平，一個普通的外賣騎士，通過努力，月薪達到11000元，這接近2014年北京市職工平均工資的二倍，也創造了國內“外賣員”職業的收入新高。值得一提的是，達到這個“外賣之王”的頭銜，他并不需要其付出額外的勞動時間，或增加額外的安全隱患，僅僅依賴于外賣員和百度外賣智能配單、路徑規劃系統的高效配合——類似于賽馬比賽里的“人馬合一”。

 

過去，外賣服務配單效率低下，店主無法根據訂單增減智能調配外賣員，只能依靠“管他呢，多拿點吧”這個笨辦法來解決，既無法保證配送的快速，也無法保證菜品的口味；如果外賣員想提高收入，只能通過“快跑”，在復雜的路況下，出現各種事故的隱患增加。如今 ，外賣騎士們表示，只要個人足夠努力，就能賺到足以讓路人心動的高薪，不用承受搶單的精神壓力。

 

百度外賣智能調度系統會根據每位騎士的日常表現，比如準點率、拒單率、投訴率等為他們進行評分，分數高的騎士將擁有更多的工作，以便讓更多的用戶能夠體驗最優質的服務。

 

除了考慮騎士們的工作表現外，系統對于送餐路徑的規劃也十分智能，甚至可以根據歷史訂單的情況預測餐廳出餐市場、送餐時長。如果周圍有演唱會、球賽等人群密集的公共活動，系統會計算出取餐的時間壓力，在前端提示訂餐的用戶需要等餐時間較久外，也會為騎士規劃出合適的取餐時間和配送路線。

 

有人說，一份外賣的好味道，1/3來自盡職的外賣員，1/3來自一套讓外賣員安心配送的好系統。從百度外賣高效配送系統與外賣員穩定高額的薪金背后，我們品出了傳統行業與大數據交融的新味道，而經過數據夢工廠的加工，煥發新機的傳統產業不只是外賣業。

 

 

世紀佳緣：新“脫光”時代的婚戀大數據

 

 

世紀佳緣以互聯網平臺為依托，將傳統意義的媒人加入互聯網要素，進而轉化為一個“互聯網+”公司，其中最為典型的是線下的VIP業務和紅娘店，形成了“線上取數據、線下做轉化”的商業運作模式，成就了一個典型從數據到線下服務為一體的“互聯網+”業務平臺。

 

全民紅娘

 

世紀佳緣執行副總裁張亞紅告訴《中國信息化周報》記者：“截至目前，世紀佳緣互聯網的線下服務——紅娘店的成功率非常高，平均成功率達到60%，其中女性的成功率相對更高一些。直至2015年底，在全國的一線、二線、三線城市都有我們的紅娘店，在北京市有3家。基于專業的紅娘服務，今年我們又開發了一個新的眾包形式業務模式——全民紅娘。全民紅娘可以簡單理解為是兼職紅娘，這些紅娘經過培訓，在大數據的支持下，借助客戶管理系統為身邊的人或能夠接觸到的單身用戶開展并提供服務。”

 

簡單的業務流程就是有志于或有能力做紅娘的目標用戶，主動注冊一個世紀佳緣的APP，紅娘經紀人APP掛靠到服務中心，例如北京安貞、三里屯都有服務中心。就近掛靠到服務中心后，這樣的目標群體就可以接受服務中心的培訓，還可以介紹身邊的單身朋友和親戚借助世紀佳緣1.5億的會員數據庫，為其想要服務的單身人士解決婚戀問題。同時，世紀佳緣還有類似的線下業務就是互動交友，此類活動每年在全國各地，各種節假日有1000多場線下多對多的活動，通過游戲形式讓彼此熟悉起來，充當了群體類“線下紅娘”的角色。

 

防欺詐 更懂你

 

“大家有時候會從媒體，特別是電視節目或者傳統報紙上聽聞互聯網上有很多騙子，尤其是在找對象過程中。負責任地講，騙子的比例在我們整個數據庫中所占比重非常低，但為了防止受騙上當，保護更多的單身朋友，世紀佳緣開發了業內唯一一家智能網警系統。”張亞紅告訴記者。該系統通過機器人、網絡檢查還包括線下檢查以及客服等輔助龐大的審核團隊進行工作，利用“機器+人工”的形式去篩選網絡上有可能出現不良行為的群體，通過對他們的特征進行分析、屏蔽以及對其交往用戶進行提醒等方式降低他人受騙幾率。

 

眾所周知，參與世紀佳緣服務時，會收到很多信件，甚至一天能收到幾百封。基于此情況，世紀佳緣開發了“懂你”場景。作為智能系統，它根據用戶在網上的行為和互動，進行個性化的推薦。通過答題和錄入標簽就能讓其他人更好地了解該用戶，隨后系統會從會員庫里抓取相匹配的異性用戶推薦，促成針對性的交友。當 面對眾多信件時，系統可能優先選取推薦指數比較高的用戶，降低交友的復雜性。

 

 

百度外賣：玩轉行業大數據

 

 

百度外賣全國渠道高級總監陳錦輝告訴《中國信息化周報》記者：“百度外賣主要通過區分叫外賣之人、海量匹配高效對接、智能轉化資本物流推動整個餐飲行業的管理效率以及資金效率的提升。百度外賣通過大數據這樣一個核心優勢，引導所有餐飲企業推動線下用戶的挖掘。通過所擅長的數據技術，流量監測以及個性化手段加以推動拓展。在這方面，大數據有兩個優勢，不但可以幫助大家找到目標人群的分布位置，還可以從這些人群中挖掘相關屬性，再通過后續的服務來完成用戶和餐廳之間的高效匹配。”

 

區分叫外賣之人

 

眾所周知，無論是百度地圖還是所屬百度的其他定位軟件，目前來說都是國內最大的定位信息庫。目前百度地圖每天定位的接口發生頻次是150億次。簡單來說，每天每個人在使用手機上的很多APP時，其實都在調用百度地圖的定位信息。

 

在明確定位后，還可以通過百度一系列產品，包括熟知的百度搜索、百度貼吧、百度知道等，從生活的各個方面給每個消費者制定標簽。人們平常搜索的每個詞，哪怕是一個航班、飯店還是汽車，背后都有很多屬性，通過這些屬性可以精確地挖掘消費者的年齡層次、性別、收入層次、住址、辦公地址、餐飲愛好、口味等。這完全是大數據的優勢，可以使得我們在做地面推廣和線下推廣的過程中事半功倍，大大提升工作效率。現在越來越多人選擇將大量的時間花費在網上，截止到目前，百度依然是國內最大的互聯網流量入口，其移動分發也是安卓市場里最大的分發渠道，可以利用數據流為餐飲提供強大的技術支持。

 

海量匹配，高效對接

 

營銷是拉近用戶和商戶之間的距離，通過一系列的變革，推動用戶和商戶之間的交易、支付、信息獲取的方式變化。百度外賣通過線上、線下的優勢把用戶聚集之后，接下來要做的就是對用戶和餐廳進行一個精確匹配，這樣才能在最大限度內保證餐飲行業能夠最精準地找到喜歡并能夠負擔費用的消費群體，匹配海量用戶，高效達成線上與線下對接。

 

如何實現海量用戶和海量餐廳之間的個性化匹配，陳錦輝總監說：“這可以分為三個維度。首先，系統的算法會去根據人群屬性的定義，因時因地進行更新，根據大家不同的年齡、性別、收入、消費能力、口味甚至住址和籍貫等因素推薦給每個人最適合的餐廳。如果是新用戶，在網上獲取的信息有可能是最喜歡餐品的推薦；如果是老用戶，可能還會推薦一些曾經嘗試過，并給予過好評的餐品體驗。”

 

在成功的營銷中，還有“千時千面”的配置，例如：早餐時段打開看到的正是早餐，而中午打開看到的是簡餐和快餐，下午打開看到的則是下午茶、水果、冷飲、星巴克等，晚上打開看到的是正餐、簡餐，不同時間段進行不同的推薦與服務。

 

同樣，由于所處的環境不同，某個人在同一時間段也會有不同的餐品推薦。例如，當你處在寫字樓時，更多推薦是簡餐、快餐的品類。通過這樣一系列的技術手段，百度外賣實現了將用戶與商戶精確匹配的任務，大大提高整個餐飲行業的多環節效率。

 

資本物流的智能轉化   

 

陳錦輝強調，百度外賣從資本層面來講，無論是成本還是收入都得到了智能轉化。在餐飲行業所有成本中原材料成本占據的比例非常低，很大一部分是房租、水電、人工、損耗、管理等費用的損耗，這部分成本的龐大導致了餐飲行業的毛利低。百度外賣做了外賣這種商業模式的轉化后，通過強大的數據流支持，帶來了行業整個鏈條的簡化，精準的資本計劃讓外賣這種模式有了成本降低的可能。

 

從收入角度看，在過去的數百年里，在餐飲行業主要收入體系中，幾乎所有產品不會把外賣當成主要經濟來源。但是隨著百度外賣模式的興起，整個行業乃至越來越多的消費者開始接受餐飲外賣的模式，進而餐廳結構或者收入比例也在發生變化。

 

“其實物流也是我們非常自豪的一個環節，餐飲行業物流不像傳統物流那樣簡單。傳統行業物流更多是一對一或者一對多，但餐飲行業的物流是多對多，每個訂單發生的時間不同，用戶的具體位置也不確定，選擇消費的目標也在不定之中，其中有很多數據是干擾因素。這就需要我們在物流方面可以做到優化調度與高效配送。”陳錦輝對記者強調。

 

百度外賣在這幾個方面都表現出強大優勢，不斷優化算法并提高物流管理的效率。通過強大的定位信息，精確地找到每個消費者的位置；依據智能算法，測算幾十樣參數、用戶位置、餐廳位置之間的距離。在這樣的積累之下，百度外賣的物流調度系統不斷升級。從去年10月1.0系統升級到如今的3.0，陳錦輝詳細解釋了兩者的區別：“簡單來說1.0調度系統，很多外賣的平臺仍然是人工調度，每個訂單產生后，會有調度員分配給每個配送員配送，這種管理效率是非常低的。今年3月把人工調度系統升級到了調度系統，隨之在7月份我們產生了3.0的調度系統，截至現在已經申請了18項國家技術專利。系統可以精確分析每個訂單產生的時間節點和具體位置，讓配送員不浪費路上時間的同時，還可以做其他的事情等。”這樣的算法優化幫助百度外賣，在物流方面人效不斷提升，配送時長不斷降低，每個配送員配送單越來越多，送達時間越來越短，消費者的服務體驗也隨之越來越高。

 

百度外賣表示，他們要像“萬元外賣哥”一樣風靡行業市場。

 

歐時力：用數據探尋美麗

 

當數據偶遇服飾，美麗用跨界表達，可想而知，這是一場怎樣的時尚盛宴。

 

時尚理念改變

 

歐時力的品牌總監甘嘉慧表示：“原來 服裝行業的做法是，生產什么就穿什么。例如做運動系列，每年就改一改面料和花型，然后出售。如果要做一些時尚的注入，只需要將各大時裝周的潮流引入國內，再做出產品即可。而這種時尚的角度是從人家的產品研發開始，是從產品自身做文章。”當今，服飾的同質化非常嚴重，需求的零碎化導致并不是灌輸給消費者某種衣服多么好的理念，就一定會得到消費者的青睞。

 

作為消費主流群體的80后與90后，隨著消費能力的日漸增強，并不需要所謂的“專業人士”告訴他們何為美麗，哪種衣服更適合，而是需要抓住他們喜歡的東西，幫助其打造個性化的裝扮。很多80、90后接觸的世界很寬泛，甚至會有許多留學經驗以及隨時獲取國外資訊，因為從小在互聯網的世界里長大，他們對潮流的理解和成熟程度，比60、70后的人群更具有判斷力。服飾業可以更好發展的前提是要對這些特定人群進行關注和研究。

 

歐時力在過去的十幾年時間里一直以線下為主，經常在不同的地區開店，并以渠道的增長拉動購買量。如今，多數客戶群更喜歡宅在家里通過上網完成自身裝扮的更新；即便逛街，也會拿出手機APP去比價，這對于服飾業來說，既是機遇又是挑戰。在什么時間，用怎樣的方式去溝通這類客戶群，成為應對經營模式變革的關鍵一步。

 

甘嘉慧表示，從去年下半年開始，整個集團也在做互聯網方面的規劃和發展。對于大數據，普遍認為它的價值在于如何找到一個合適的時機，跟合適的人，在合適的地點，利用合適的平臺去彼此對話、溝通，從而達到最后的交易。所以在營銷、消費者、產品、零售效率等方面，大數據都存在價值。

 

“原來我們進行渠道布點，更多是以商場提供的數據為標準，從前零售行業最關鍵的戰略之一是把握人流聚集地，如今看來這種舉措太粗略。我們分析看，盡管商場的客流很密集，但并不一定都是你的顧客，具體的成交額是要靠數據說話的。現在，我們更多地在線下門店抓取切實的數據，如果沒有這些基礎，就很難拓展外面的用戶群，并建立有價值的搜索。為此，我們在店鋪里裝了自用的WiFi探針，范圍從大門到店內，所有我們自主探測的區域都可涉及。通過WiFi探針我們成功抓取進店手機的地址，這對于零售行業來說是一項寶貴的數據貢獻。”甘嘉慧對記者說。

 

具體操作主要是通過探針，會知道路過店鋪的人流量以及進入店鋪的人流數量，這對把握進店率有重要的指示作用。如果某天的進店率比較高，就會分析是否因為上架新貨引發了顧客駐足；如果某段時間進店率很低，就會分析是否是陳列、燈光等出現了問題，同時會根據具體的時間段與客流量調整店員人手，改善服務質量，這種信息的反饋有助于后期運營策略的制定與調整。

 

通過進店以后抓取的客戶手機地址，就會知道具體的逗留時間長短，甚至還包括客戶的進店習慣，是每兩周光顧一次，還是兩個月都不來一次等。“在客流統計的部分，我們接觸了很多技術，無論是會員的判斷還是熟客光顧，如果有WiFi探針，從一進店店員就知道他是誰，提升了零售的成交率。

 

用戶畫像與話題營銷

 

任何一個服飾集團的手上都會有大量的消費者數據，但這種類型的數據是以發生購買關系為基準的，表現很片面。大數據幫助我們從只知道購買行為進步為可以依次推斷他的消費能力、購買水平等，在制作群畫像之后甚至會更加清晰其線上行為偏好、手機應用與品牌、飲食愛好等，這些數據的獲取從產品的研發、營銷，乃至溝通互動都會表現出價值。

 

甘嘉慧認為：“原來我們沒有做消費者畫像的時候，我們就會臆想我們的消費者應該是怎么樣的；做了畫像，就會發現很多潛在的客戶群體，這些客戶所表現的特征和我們原來的設想還是存在差異的。這就對我們的精準營銷，定向投放產生了積極作用。例如，我們設想以白色情人節為契機接觸新的消費群體，繪制的人群畫像就會根據潛在客戶的標簽數據去尋找匹配產品投放的APP，進而制定更加有吸引力的主題策劃以及營銷方式等。”

 

“搶紅包是一件很火的事兒，我們通過搶紅包或者策劃甜蜜的告白行動，進而引起人們對我們品牌春裝的注意。對于一些潛在的消費者，如果直接告訴他現在是在賣東西，他很有可能已經關掉了屏幕。如果我們通過話題營銷，再進行產品投放，效果就會截然不同。對于我們來說，未來的展望，還是要有多維度的。就現在而言，大家接到的信息和廣告，如何去觸動我們的消費者，根本是要調動他的情緒，去創造不同的場景，諸如此類都是數據帶給我們的巨大幫助。”

 

總體來說，傳統服裝業還是需要繼續關注大數據應用，針對不同的行業，不同的消費者，不同的生活狀態，以及接觸到的不同種類的事物，多維度地了解不同的消費群體，抓取有效的數據，讓服裝和大家的需求完美結合起來，讓大數據同傳統的服裝業高效銜接，依然是一項長期而艱巨的任務。

 

禾略中國：做好數據分析再建房

 

禾略中國創始人鄭永祥告訴《中國信息化周報》記者：“這幾年隨著房價的大幅波動，人們會發現，買房對很多客戶來說并不是 一件開心的事情。面對很多媒體報道和圍攻售樓處的惡性事件，很大一部分是開發商的責任，同時也表現了客戶的需求在增長。越來越多的客戶群更希望購買的不單單是一棟房子，而是一種生活方式。在此過程中，如何實現房地產的個性化、差異化，是行業內面對的挑戰。”

 

房屋買賣模式在變

 

眾所周知，從房地產的角度講，實現個性化絕非易事。因為房屋是一次性產品，不可能像電子產品頻繁地更新換代，房屋的定位不太可能做重復性、顛覆性的建造，這就導致了行業的瓶頸迅速產生，尤其集中在客戶方面。客戶現在要求很多，他們追求特定的生活方式，很多隱性需求在逐漸釋放。

 

過去的十多年，房地產的從業人員通常會這樣做：穿戴正式，出行開車，選定某個地段進行拍照，然后拍拍腦袋決定這個地方能建什么，投資多少錢；或者找一些調研人員進行長時間的訪談，在開發階段，用一系列的規劃指導我們如今的設想和成本投入，大多借鑒了過去的很多經驗。在一大堆的設計資料手冊中，我們不斷分辨這里應該用什么方案，那里應該用進行什么預算，相對而言這種方式不用浪費時間而簡單，足以保證那個時代客戶需要快速地拿到東西，不需要有其他的需求的底線。如今，這種不合時宜的規劃只會讓行業個性化進一步缺失。判斷形勢，我們應該從數據出發，面對房地產行業的龐大數據群，無論是業主、銷售人員、服務商、供應商，以及同政府規劃相關的材料，都是數據庫資源。如何將其轉變為信息化？是一直以來業界內部普遍關注的話題。

 

無論是個性化需求，還是智慧化開發，都需要大數據。“從這一點我想到，今天我國很多地方，尤其是三、四線城市，大量的房屋被建造出來，然后被空置，例如鄂爾多斯，更像一座鬼城。這樣的事情我認為和過去粗放、急功近利、傳統的開發方式有關。借助大數據新技術著手智慧方面的開發，將數據轉化為信息，通過對已有房地產開發更好的理解，最終做到智慧開發。我們要做正確的事情，面向未來；而不像過去，只是把一件事情做對即可。”鄭永祥補充道。

 

數字化房地產運作流程

 

對于可行性的房地產運作流程，通常需要準備資金并投入買地，這個過程，禾略中國希望開發一個數模工具，用數字變化的方式完成工作。接下來將土地定位，客戶是怎樣的群體，用何種形式進行開發等，此時最便捷的還是客戶地圖的制定，用結構的方式實現模型，將客戶群非常清楚地加以定位。一旦進入生產開發階段，最可能用價值地圖指導整個建筑設計、開發和成本采購。這個過程需要大量標簽化工作，更多的難點在于技術的模型化怎么做，如何將對客戶的理解變為規劃，最終實現銷售。在生產服務方面形成產品線后，無論是數字模型，還是定制開發，都會有更深的理解。

 

鄭永祥強調：“一旦具備定制化開發的條件，就會嘗試用標準化的方式把城市土地分類，針對每一個分類去制定投資策略。例如，以上海為例，從0點到中午12點，崇明島的農村人們8點前一直在睡覺；城區內6-8點，城市白領開始起床，8-10點，郊區的領導們剛剛起床，準備去上班。農村的朋友們從晚上8點到早上6點，一直都不出現，顯示他們無事可做；8-10點城區人吃飯、陪家人，所以手機放下。10-12點的時候市中心特別火，這個時候他們在所謂的危險區域活動，例如酒吧、酒店等娛樂場所。我們希望未來可以用24小時的圖，通過人流狀態去分析一個城市的土地價值。如果在城市近郊做一些酒吧式、娛樂式的危險區域，顯然是不成立的。”

 

先分析人群再建房

 

鄭永祥介紹用大數據進行精準營銷的過程，列舉了同龍湖合作的方案。龍湖項目之所以可以在兩個小時迅速賣完，主要因為之前合作時做了前期規劃。通過規劃得知龍湖客戶在過去三個月內他們的工作地點，進而制定精準營銷的方案。

 

經調查匯總，龍湖的客群主要為剛需，人們經常去的線下地方是屈臣氏、麥當勞等；同樣的土地屬性和社會定位，客群里占整個產品偏好呈現很明顯的分化，這只是一部分。為此龍湖的戶型設計多為小戶型，表現很時尚，如果是有購買經驗的朋友都知道，這種房子只有兩個房間是采光的，廚房也不能正常使用。客戶群表現剛需而且時尚，具有一定的消費自信，愿意接受這樣的產品。  

 

同理，針對松江的項目合作也出現了類似問題，“項目的高端客戶到底喜歡怎樣的空間環境感受，了解解決此類問題，我們用了非常簡單的方式，將地塊周圍出現過的，具有高支付能力的客群圈定出來，將他們周末喜歡去的公園再次圈定，并分析這些公園的特點，最后將拍攝的照片、描述關鍵詞提煉出來，進而告訴開發商該如何做靜觀打造和外延展示。”鄭永祥表示。相比之下，松江項目的戶型多為正正經經的客廳和可以烹飪的廚房，這點就同龍湖項目有顯著的差異性。    

 

如何指導開發商進行開發并設定營銷方略，最重要的還是一種標簽化。“我們做的第一個動作，就是希望用房地產的價值進行標簽，與APP結合。如果手機使用某些類型的APP，就意味著可能有這樣那樣的價值取向。如果關注零食購物，就會特別積極熱衷砍價，尋找物美價廉的產品，節約成本。我們把客戶的價值主張，價值地圖同數字信息化相結合，再把房地產的從業經驗放進去就會事半功倍。”

 

這種運作規律可以解釋為：通過大數據得到整個客戶的活動規則，可以知道24小時的活動軌跡，并區分不同的人群，再把不同人群的地點疊加，當得到APP使用喜好，打上標簽后，就可以知道對場地的具體要求，從而根據場地提出不同需求。隨后發揮傳統房地產專業知識優勢，通過對光、風計算，甚至可以知道在整個社區里，哪個地方是白天有陽光沒有風，白天又有陽光又有風。具備數據資源后，就可以嫁接到傳統的房地產上，就是技術的模式化和內容化。