美团外卖流量场景揭秘：AI驱动的线上线下面向需求分析

"在本次GITC技术分享中，参与者深入探讨了大公司如美团外卖的技术架构与应用场景。首先，会议的重点是介绍流量场景的划分，区分了线下和线上流量。线下流量包括如卡内基音乐中心、华尔街、香港九龙公园、北京什刹海等地的活动，以及商业综合体如百货大楼、购物中心，这些场景涉及人们在特定时间和空间内的多样化需求，例如购物、餐饮、娱乐和教育等。 线下流量不仅关注实体空间，还涉及到手机作为人体延伸带来的更丰富的环境信息交互，如早期的人工智能在音视频场景分析中的应用，如Google Now和个性化助手。移动流量场景则更加注重时间、地点和手机用户的属性，通过这些信息推测用户的细分需求，比如App设计时需考虑衣食住行等各种生活场景。 分享者王栋，美团点评的高级技术总监，强调了运用人工智能技术来解决移动场景问题的重要性。这包括通过挖掘潜在需求、快速的产品实验和扩大流量测试，以构建外卖场景的建模框架。在外卖场景中，模型会考虑用户的属性（如年龄、性别、口味偏好）、商品属性（如种类、价格）、商户属性（地理位置、服务品质）以及时间（高峰期、特定节日）和地点（用户常去的餐馆或区域）等因素。 通过外卖这一具体实例，参会者能够了解到如何将这些复杂的数据元素整合起来，以优化用户体验，提升业务效率，并在激烈的市场竞争中取得优势。最后，分享者还邀请听众分享他们对外卖场景的理解和个人体验，引发了一场关于技术如何影响日常生活的深入讨论。整个分享过程旨在揭示大公司技术决策背后的逻辑，帮助参与者理解和应用类似的框架于各自的项目中。"