【互联网的营销已经发展到“造节”的时代。今年的5月17日，已经被百度定位成“吃货节”。既然是节日，自然少不了噱头。百度糯米这次打出的就是大数据这张牌。本文作者以百度糯米为例，为我们分析了大数据应用下，基于O2O的团购网站是如何通过数据为用户带来便利的。】
5月17日，谐音“我要吃”，今年这个日子被百度糯米盯上了，推出517吃货节。从5月16日至18日在北京、上海、成都、西安、厦门5大城市，利用百度大数据筛选出用户关注的特色菜品，找出当地最地道的top10餐厅。活动期每天的9：17至20：17，数百道秒杀菜品只售5块1毛7分钱。
为配合此次活动，百度还推出了5大城市数个小吃在各地的地道餐馆Top10榜单。例如，在北京就有麻辣烫、卤煮、肉夹馍、拉面等菜品，针对这些菜品，百度糯米推出北京最好吃拉面top10餐厅，最地道卤煮top10餐厅等。
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。
【基于大数据的分析应用是未来的趋势，这是毋庸置疑的。但是要说，未来BAT三家谁会胜出，现在下结论还为时尚早。因为阿里的大数据分析可以直接为用户的选择做出筛选，这也是阿里作为电商平台的基本功，未来如何利用大数据深层发掘用户的价值，才是考验阿里的难题。而对腾讯而言，拥有基于社交网路的大把数据，再加上入股了对用户需求有深层沉淀的大众点评，未来对用户需求精准度的把控可能更胜一筹。而百度虽然有基于用户搜索为基础的优势，但是在对用户需求的深层沉淀上还有欠缺，这次通过糯米试水，也不过是一种探索。】