美团外卖流量场景揭秘:AI驱动的线上线下面向需求分析
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更新于2024-07-18
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"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。"
2017-12-01 上传
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