會高得多。這個判斷也來自于滴滴快的大量的數(shù)據(jù)分析，用戶研究顯示了其中30%有非常明確的商業(yè)需求，50%是潛在的消費群，那么滴滴快的就可以在用戶出行途中來推送目的地的商鋪優(yōu)惠信息。
這只是一個粗略的模式雛形，如果有更細致的用戶行為分析就可以使廣告推送更加的精準。比如滴滴快的對用戶行為跳轉(zhuǎn)的研究發(fā)現(xiàn)，用戶在叫車結(jié)束退出APP之后，很多會打開團購網(wǎng)站搜索電影票、餐飲券等等，那么如果一個用戶想打車去星美國際影城，那么滴滴快的和團購網(wǎng)站合作推出的團購票說不定就會正中用戶的心思。
這類結(jié)合出行過程和目的地分析的廣告模式將會煥發(fā)更大的生命力，同時也廣泛適用于其他的出行情境，包括出租車、專車、地鐵、公交一系列的出行方式在內(nèi)。“只和人和目的地相關(guān)，可以在大的出行生態(tài)里面做成相對通用的廣告系統(tǒng)，后續(xù)可以和更多其他的APP合作。”據(jù)滴滴快的內(nèi)部人士透露，這一套讓“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的系統(tǒng)將在5月底的時候投入運行。
跨界的數(shù)據(jù)“火花”
盡管滴滴快的野心不小，想要構(gòu)建一個全新的廣告“生態(tài)”，不過這顯然不是滴滴快的憑借一己之力所能實現(xiàn)的，必須借助于外部數(shù)據(jù)的導入——這恐怕也是大數(shù)據(jù)應用最基本的要求，那就是開放和共享。
與阿里和美團等的合作就實現(xiàn)了雙方數(shù)據(jù)的相互補充，電商和團購企業(yè)缺乏出行數(shù)據(jù)，而滴滴快的目前缺失的是用戶的消費數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上雙方就可以共建用戶畫像體系：工作地點、家庭地點、消費情況、價格敏感度等等。
在一個完整的用戶圖像下，廣告推送就會更加的精準。比如定位到一個北京用戶打車去西單，在分析出其消費偏好的基礎(chǔ)上，就可以針對性地發(fā)送特定商場特定店鋪的某一類產(chǎn)品的優(yōu)惠信息。“量身定做的實時實地的廣告價值將遠遠超過傳統(tǒng)廣告盲目推送的方式。”一些針對節(jié)日的廣告類型也會應運而生。以七夕節(jié)為例，就可以首先圈定跟節(jié)日消費相關(guān)的群體，提前兩天推送花店信息，可以在節(jié)日當天直接送花上門，甚至可以制造一些小“浪漫”：或許可以設想一下當你的女朋友看到一輛豪車來接她下班時的驚喜，而車上還放著她喜歡的音樂，外加一束嬌艷的玫瑰花。
完美的暢想還不得不面對現(xiàn)實中固有的一些問題，一個來自于不同的行業(yè)標準和數(shù)據(jù)標準所帶來的數(shù)據(jù)通用的難題，而即便在技術(shù)共享上不存在障礙，而協(xié)商機制的建立也將是一個漫長的“對話”。
數(shù)據(jù)的價值評判每一家都是不一樣的，那么就需要跨界的共贏機制的建立，這個在歷史經(jīng)驗上是不存在的，只能去摸索磨合，這個過程肯定是痛苦的。
數(shù)據(jù)驅(qū)動模式的基礎(chǔ)：技術(shù)投入
盡管還存在不少待解難題，如今開始把關(guān)注焦點轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動模式的快的，都已經(jīng)與“補貼大戰(zhàn)”時不可同日而語。因為任何的新興業(yè)務，不論發(fā)展初期如何勢如破竹，也必然要經(jīng)過一個商業(yè)模式的探索和沉淀，否則最終會被“價格戰(zhàn)”拖得精疲力竭。
經(jīng)過初期的野蠻生長之后，還想獲得跨越式發(fā)展，就肯定需要在技術(shù)上的重點投入。補貼大戰(zhàn)之后，滴滴快的開始組建自己的大數(shù)據(jù)團隊，從百度、騰訊、阿里的云計算和大數(shù)據(jù)部門招了幾百號人，經(jīng)過了最初的苦活、臟活、累活的痛苦歷程，進行了數(shù)據(jù)導入、清洗、存儲、結(jié)構(gòu)化等一系列最基礎(chǔ)的處理，最終建成了大數(shù)據(jù)體系。據(jù)相關(guān)負責人介紹，目前擴建后團隊的核心力量正在進行大數(shù)據(jù)2.0系統(tǒng)的研發(fā)。這套內(nèi)部代號為“地平線系統(tǒng)”的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，克服了1.0系統(tǒng)中突出的數(shù)據(jù)數(shù)量與數(shù)據(jù)質(zhì)量、處理速度之間的矛盾，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)純度、處理速度的跨越式升級。
這個“超級大腦”支撐了滴滴快的大數(shù)據(jù)應用所需要的所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在此之上是支持產(chǎn)品、商業(yè)、運營商業(yè)化的團隊，每個配備了20個人左右。這樣的架構(gòu)實際上避免了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和應用數(shù)據(jù)之間的“污染”問題，比如一個需求場景形成了A的畫像集合，其中結(jié)合B行業(yè)又會出現(xiàn)一個AB子集，應用到特殊的場景C之后又會形成一個同時滿足ABC的集合。如果每次都從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)抽取的話，就很容易影響基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。
清晰的數(shù)據(jù)架構(gòu)對于“每秒(毫秒)都產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)”的滴滴快的來說，重要性不言而喻。而今，數(shù)百臺的機器支撐著的整個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，就像是公司的“心臟”：業(yè)務規(guī)模越大，越是重要。
這種投入不是任何一個公司都能夠負擔的，卻是每一個公司都應該及早想清楚的，過早投入的話，對精力和資本消耗太大，不過如果之前缺乏考慮，后面就要做很多工作才能把之前錯失的那些數(shù)據(jù)漏洞補回來。對于早期一直爭搶用戶市場、而無暇顧及數(shù)據(jù)應用的滴滴快的來說，這恐怕也是寶貴的“經(jīng)驗之談”了。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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