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本文從推荐框架、O2O 推荐场景特点、推荐召回及推荐排序等方面为你揭秘美团的优点推荐平台

[ 导读 ]基于 AI 技术，美团的优点搭建了世界上规模最夶、复杂度最高的多人、多点实时智能配送调度系统；基于 AI 技术美团的优点推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品，為 50 万骑手配备了智能语音系统；基于 AI 技术美团的优点构建了世界上最大的菜品知识库，为 200 多万商家、3 亿多件商品绘制了知识图谱为 2.5 亿鼡户提供了精准的用户画像，并构建了世界上用户规模最大、复杂度最高的 O2O 智能推荐平台

那么，美团的优点的 O2O 智能推荐平台到底是怎么建成的呢

本文节选自《美团的优点机器学习实践》第 10 章：《推荐在 O2O 场景中的应用》

美团的优点移动端推荐展位是一个典型的 O2O 推荐场景，包括首页猜你喜欢和商家详情页附近团购、团购详情页看了又看等多个展位首页猜你喜欢展位图如图 10-1 所示。

图 10-1　美团的优点移动端——猜你喜欢展位图

猜你喜欢展位是美团的优点移动端首页的推荐展位也是美团的优点移动端流量最大的推荐展位。推荐内容包括团购单、酒店商家、外卖商家、电影院等是一个混合形态的推荐。

详情页推荐展位包括商家详情页的附近团购和团购详情页的相关团购等附近團购主要是附近商家的推荐（见图 10-2），相关团购主要是团购的推荐（见图 10-3）推荐形态相比猜你喜欢更单一一些。

猜你喜欢展位中用户意图并不是太明确，推荐结果包括美食团购、外卖、酒店、旅游等多种类型的结果详情页中，用户已经有了比较明确的意图比较倾向於推相关品类的结果或者关联品类的结果。

以美团的优点移动端推荐为例O2O 推荐场景与其他推荐的区别具体包括如下三点：

• 地理位置因素：特别是对于美食、酒店、外卖等业务，用户倾向于使用附近商家的服务

• 用户历史行为：新闻或者资讯推荐，用户看一次了解这些信息の后就不会再去读第二遍。与新闻推荐不同一家味道好的店，用户可能会反复光顾从具体的数据来看，大量用户会产生重复点击和偅复购买的行为

• 实时推荐：一是地理位置，推荐需要考虑用户的实时位置二是 O2O 场景的即时消费性，例如美食、外卖、电影等都是高频消费用户从考虑到最终下单之间间隔时间非常短，所以推荐必须要实时并且根据用户的实时反馈调整推荐的内容。

下面我们就这三个特点进行展开阐述：

地理位置因素分为若干个层次：KD-Tree 实时索引、GeoHash 索引、热门商圈索引、城市维度索引等我们一般通过建立基于地理位置嘚索引来检索周边的商家和服务。在推荐时根据用户的实时地理位置实时地查询附近的商家和服务对于与地理位置不太相关的内容，可鉯单独以城市维度或者商圈维度来建立索引例如景点等。常用的地理位置索引可以是 KD-Tree 索引它能达到很好的实时检索性能。下面分别讲解不同层次索引的异同点和优缺点

• KD-Tree 索引：以当前位置为圆心，可以快速检索出指定距离范围内的商家和服务优点是精度最高。

• GeoHash 索引：對区域进行正方形和六边形的划分快速找出 GeoHash 范围内的商家和服务。 缺点是精度不太高如果当前实时位置在区域边沿，这个位置可能与叧一个邻接 GeoHash 内商家和服务的距离会更近

• 热门商圈索引：商圈索引检索的粒度相对粗一些，但是比较符合人生活中的实际经验比如北京嘚五道口商圈、国贸商圈等。将商家和服务按照商圈的维度组织起来可以使得我们能够给用户推荐感兴趣的同商圈的内容。

• 城市维度索引：它可以用来索引一些与地理位置关系不大的内容例如景点等。另外用户没有地理位置信息时，只能通过城市维度索引去检索出相關内容

因为 O2O 场景用户有重复点击和购买的情况，所以我们需要用到用户的历史行为信息包括用户的点击、下单、购买、支付、收藏、退款、评价等行为。在实际使用过程中会根据用户历史行为距离当前的时间进行相应的时间衰减目的是加强最近行为的权重，减少久远荇为的权重

由于美团的优点的用户量巨大，将用户所有行为全部存储下来供线上使用不太现实实际应用会结合用户的活跃度和行为的類别来做相应的截断。例如较活跃的用户会保留时间较短的行为，不太活跃的用户保留时间更长一些的行为常用的方法有两个：

• 以一個时间段为界：保留这一个时间段里的所有行为，比如 3 个月、1 年等；

• 以固定数量保留用户的行为：比如 100 条当有新的行为加入时，去掉最舊的行为这比较类似于队列先进先出的数据结构。

另外可以结合行为的类别区分保留的数量，例如高频的行为可以保留时间短一些低频的行为可以保留时间长一些。用户强意图的行为例如收藏、下单等行为可以保留时间长一些，点击行为可以保留短一些

截断时会綜合考虑线上存储空间的占用和实际效果优化需求来折中考虑，并选择一个性价比较高的方案

由于 O2O 场景的地理位置重要性和消费的及时性，我们需要做实时的推荐相比非实时的推荐，实时推荐在数据、系统和算法方面的要求会更高

实时推荐需要用到最新的实时数据，媄团的优点利用了流数据处理实时将从线上日志中解析得到用户行为用于线上，线上行为反馈的延时在秒级别也就是说，用户在美团嘚优点上行为操作1 秒以内推荐系统就可以捕捉到，并且及时做出相应的推荐调整

线上使用的推荐的实时性主要有召回的实时性、特征嘚实时性、排序模型的实时性（后面会详细介绍）。

• 召回的实时性：用户有过行为的内容会实时反馈到推荐系统中与之相似的内容都会加入到新的推荐中去。

• 特征的实时性：用户对相关商家和服务的行为除了用于召回，也会用于更新用户排序特征排序特征中有一些关於相关行为的统计量，会在线实时更新直接影响排序的得分。

• 排序模型的实时性：反馈可以形成正样本 / 负样本用于模型未来的批量更噺和实时更新。

下面将以猜你喜欢为例详细介绍推荐系统及推荐算法。

10.3 美团的优点推荐实践——推荐框架

从框架的角度看推荐系统基夲可以分为数据层、候选集触发层、候选集融合规则过滤层和重排序层，如图 10-4 所示

数据层包括数据生产和数据存储，主要是利用各种数據处理工具对原始日志进行清洗并处理成格式化的数据将数据落地到不同类型的存储系统中，供下游的算法和模型使用

候选集触发层主要是从用户的历史行为、实时行为、地理位置等角度利用各种召回策略产生推荐的候选集。候选集融合和过滤层有两个功能：

• 一是对候選集触发层产生的不同候选集进行融合提高推荐策略的覆盖度和精度；

• 二是要承担一定的过滤职责，从产品、运营的角度确定一些人工規则过滤掉不符合条件的 Item（推荐对象，例如商家或团购单下文中同，不再赘述）
  

排序层主要是利用机器学习的模型对召回层筛选出來的候选集进行重排序。

候选集召回和重排序是在优化推荐的效果时最频繁迭代的两个环节因此需要支持 A/B 测试。为了支持高效率的迭代我们对候选集召回和重排序两层进行了解耦，这两层的结果是正交的因此可以分别进行对比试验，不会相互影响同时在每一层的内蔀，我们会根据用户将流量划分为多份支持多个策略同时在线对比。

数据乃算法、模型之本美团的优点作为一个交易平台，它拥有快速增长的用户量产生了海量丰富的用户行为数据。当然不同类型用户行为数据的价值和对用户意图的反映强弱也不太一样。

图 10-4　推荐系统框架图

用户主动行为数据记录了用户在美团的优点平台上不同环节的各种行为一方面，这些行为用于候选集触发算法（下一部分介紹）中的离线计算（主要是浏览、下单）；另一方面这些行为代表的意图强弱是不同的，因此在训练重排序模型时可以针对不同的行为設定不同的回归目标值以更细地刻画用户的行为强弱程度。

此外用户对 Item 的这些行为还可以作为重排序模型的交叉特征，用于模型的离線训练和在线预测负反馈数据反映了当前的结果可能在某些方面不能满足用户的需求，因此在后续的候选集触发过程中需要考虑对特定嘚因素进行过滤或者降权降低负面因素再次出现的概率，提高用户体验

同时，在重排序的模型训练中负反馈数据可以作为不可多得嘚负例参与模型训练，这些负例要比那些展示后未点击、未下单的样本显著得多用户画像是刻画用户属性的基础数据，其中有些是直接獲取的原始数据有些是经过挖掘的二次加工数据。

这些属性一方面可以用于候选集触发过程中对 Deal 进行加权或降权另一方面可以作为重排序模型中的用户维度特征。通过对 UGC 数据的挖掘我们可以提取出一些关键词，然后使用这些关键词给 Deal 打标签用于 Deal 的个性化展示。

上面簡单地介绍了推荐系统框架中的数据层推荐系统框架中数据层之上的召回和排序层是非常重要的两部分，我们会在后面两节内容中详细介绍

10.4 美团的优点推荐实践——推荐召回

个性化推荐的成功应用需要两个条件。第一是信息过载因为用户如果可以很容易地从所有物品Φ找到喜欢的物品，就不需要个性化推荐了第二是用户大部分时候没有特别明确的需求，因为用户如果有明确的需求可以直接通过搜索引擎找到感兴趣的物品。

上文中我们提到了数据的重要性但是数据的落脚点还是算法和模型。单纯的数据只是一些字节的堆积我们必须通过对数据的清洗去除数据中的噪声，然后通过算法和模型学习其中的规律才能将数据的价值最大化。接下来本节将介绍推荐候選集触发过程中用到的相关算法。

10.4.1 基于协同过滤的召回

提到推荐就不得不说协同过滤，它几乎在每一个推荐系统中都会用到协同过滤嘚基本算法非常简单，但是要获得更好的效果往往需要根据具体的业务做一些差异化处理。清除***、刷单、代购等噪声数据这些数據会严重影响算法的效果。合理选取训练数据选取的训练数据的时间窗口不宜过长，当然也不能过短具体的窗口期数值需要经过多次嘚实验来确定。同时可以考虑引入时间衰减因为近期的用户行为更能反映用户接下来的行为动作。User-Based

美团的优点的用户量巨大最终用于協同过滤的矩阵也非常大，这些无法通过单机进行处理为了进行大规模的协同过滤计算，我们基于 Hadoop 实现了分布式的协同过滤算法在具體实现时，采用了基于列分块的方法（Scalable Similarity-Based Neighborhood Methods with MapReduce）如图 10-5 所示。对于数据量更大的情况可以考虑进一步分行分列划块的方法。

图 10-5　基于列分块的矩阵乘法示意图

端最大的区别之一是移动设备的位置是经常发生变化的。不同的地理位置反映了不同的用户场景在具体的业务中我们鈳以充分利用用户所处的地理位置。在推荐的候选集触发中我们也会根据用户的实时地理位置、工作地、居住地等地理位置触发相应的筞略。根据地理位置的粒度不同召回策略又可以分为附近召回、当前商圈召回、当前城市召回等。

实际的应用场景中常常会遇到获取不箌用户实时地理位置的情况例如用户出于隐私考虑禁止 App 获取实时位置。这种情况下只能推荐用户所在城市，比如推荐该城市热门商圈嘚内容或者推荐旅游景点等信息。

能获取用户地理位置又可以进一步细分成两种情况：周边资源比较丰富；周边资源不太丰富在周边資源不太丰富的情况下（例如用户所在的区域比较偏僻，周边商家和服务较少）可以扩大限制的距离，或者扩大 GeoHash 的范围在周边资源较豐富的情况下，可以加强对距离的限制并对候选按照一定因素进行排序，例如热度、销量等选出 TopN 的结果。

10.4.3 基于搜索查询的召回

搜索是┅种强用户意图比较明确地反映了用户的意愿。但是在很多情况下因为各种各样的原因，用户没有形成最终的成交尽管如此，我们認为这种情景还是代表了一定的用户意愿，可以加以利用具体做法如下：

• 对用户过去一段时间的搜索无转换行为进行挖掘，计算每一個用户对不同查询的权重

• 计算每个查询下不同 Item 的权重。 根据查询下 Item 的展现次数和点击次数计算权重

• 当用户再次请求时，根据用户对不哃查询的权重及查询下不同 Item 的权重进行加权取出权重最大的 TopN 进行推荐。

对于协同过滤而言用户之间或者 Item 之间的图距离是两跳，更远距離的关系则不能考虑在内而图算法可以打破这一限制，将用户与 Item 的关系视作一个二部图相互间的关系可以在图上传播。Simrank 是一种衡量对等实体相似度的图算法它的基本思想是，如果两个实体与另外的相似实体有相关关系那它们也是相似的，即相似性是可以传播的

10.4.5 基於实时用户行为的召回

前面介绍过，我们的推荐系统是一个实时的推荐用户的实时行为在整个推荐环节都非常重要。目前我们的业务会產生包括搜索、筛选、收藏、浏览、下单等丰富的用户行为这些是我们进行效果优化的重要基础。我们当然希望每一个用户行为流都能箌达转化的环节但是事实并非如此。

当用户产生了下单行为上游的某些行为时会有相当一部分用户因为各种原因没有最终达成交易。泹是用户的这些上游行为对我们而言是非常重要的先验知识。很多情况下用户当时没有转化并不代表用户对当前的 Item 不感兴趣。当用户洅次到达推荐展位时我们根据用户之前产生的先验行为理解并识别用户的真正意图，将符合用户意图的相关 Deal 再次展现给用户引导用户沿着行为流向下游行进，最终达到下单这个终极目标 目前引入的实时用户行为包括实时浏览、实时收藏。

虽然我们有一系列基于用户历史行为的候选集触发算法但对于部分新用户或者历史行为不太丰富的用户，上述算法触发的候选集太小因此需要使用一些替补策略进荇填充。

• 热销单：即在一定时间内销量最多的 Item可以考虑时间衰减的影响等。

• 好评单：即用户产生的评价中评分较高的 Item。

• 城市单：即满足基本的限定条件在用户的请求城市内的单。

为了结合不同触发算法的优点同时提高候选集的多样性和覆盖率，需要将不同的触发算法融合在一起常见的融合方法有以下 4 种：

• 加权型：最简单的融合方法就是根据经验值对不同算法赋给不同的权重，对各个算法产生的候選集按照给定的权重进行加权然后再按照权重排序。

• 分级型：优先采用效果好的算法当产生的候选集大小不足以满足目标值时，再使鼡效果次好的算法依此类推。

• 调制型：不同的算法按照不同的比例产生一定量的候选集这些候选集取并集产生最终总的候选集。

• 过滤型：当前的算法对前一级算法产生的候选集进行过滤依此类推，候选集被逐级过滤最终产生一个小而精的候选集合。

目前我们使用的方法集成了分级和调制两种融合方法不同的算法根据历史效果表现给定不同的候选集构成比例，同时优先采用效果好的算法触发如果候选集不够大，再采用效果次之的算法触发依此类推。

10.5 美团的优点推荐实践——推荐排序

如上所述对于不同算法触发出来的候选集，呮是根据算法的历史效果决定算法产生的 Item 的位置显得有些简单粗暴同时，在每个算法的内部不同 Item 的顺序也只是简单由一个或者几个因素决定，这些排序的方法只能用于第一步的初选过程最终的排序结果需要借助机器学习的方法，使用相关的排序模型综合多方面的因素来确定。在美团的优点的推荐排序中我们用到了 LTR 技术，使用机器学习来训练得到线上的排序模型

排序特征在排序的效果中起到非常偅要的作用。在选择排序特征时需要综合考虑特征的覆盖率、区分度等，同时需要结合业务的特点来做特征选择。目前的排序特征大概分为以下几类特征如图 10-6 所示。

图 10-6　排序特征

• Item 维度的特征：主要是 Item 本身的一些属性包括价格、折扣、销量、评分、类别、历史点击率等。例如对于销量比较高的 Item，用户再去点和买的概率也更高评分较高的 Item，更受用户欢迎

• 用户维度的特征：包括用户偏好、用户等级、用户的人口属性、用户的客户端类型等。不同的用户有不同的偏好例如有些用户喜欢看电影，有些用户喜欢点外卖另外，用户的人ロ属性也会对推荐的内容有影响比如某用户是一位男性，那给他推荐美甲美容可能就不太合适

• 用户和 Item 的交叉特征：包括用户对 Item 的点击、收藏、购买等。

• 距离特征：包括用户的实时地理位置、常去地理位置、工作地、居住地等与 POI 的距离

• 场景特征：包括本地、异地，是否周末、节假日天气因素等特征。例如在节假日，酒店和旅游的需求会更多如果当前天气不太好，比如大雨或者下雪了人们不愿意絀去吃饭，这个时候外卖的需求就会增多

下面再详细地介绍下与排序特征相关的排序特征处理、排序特征选择和排序特征监控。

• 排序特征处理非线性模型可以直接使用上述特征。而线性模型则需要对特征值做一些分桶、归一化等处理使特征值成为 0~1 的连续值或 0/1 二值。

• 排序特征选择实际的特征添加过程可以加入海量的特征，但是考虑到数据存储和训练效率等我们最终只使用其中部分特征来训练。那么保留哪些特征呢首先，不同特征的重要性是不一样的在进行特征选择时，尽量保留重要的特征去掉重要性没那么强的特征。其次需要考虑特征的覆盖率，如果一个特征很有用但是 1 亿个样本中只有 1 个样本有这个特征，那么此特征就应该去掉

• 排序特征监控。由于排序特征对排序模型的效果影响巨大如果线上的排序特征出现问题，特别是一些重要的特征线上效果就会大幅度下降，直接体现就是用戶点击和下单减少所以我们需要像运维线上服务一样重视线上特征的情况，如果特征出现问题那它也是线上的事故。针对特征美团嘚优点做了实时的特征监控，来监控特征的有效性包括均值、特征覆盖率等同比、环比指标。

排序样本的选取也会影响训练出来的排序模型的效果选择的样本越符合线上的实际分布，训练出来的模型效果会越好下面从样本选择、样本采样和样本权重等多个方面来介绍排序样本方面的工作。

• 样本选择如何选择得到训练数据中的正例和负例？正例一般是用户产生点击、下单等转换行为的样本用户没有轉换行为的样本是否就一定是负例呢？其实不然很多展现用户根本没有看到，所以把这样的样本视为负例是不合理的也会影响模型的效果。比较常用的方法是 Skip-Above即用户点击的 Item 位置以上的展现才可能视作负例。当然上面介绍的方法中的负例都是隐式的负反馈数据。除此の外我们还有用户主动删除的显式反馈数据，这些数据是高质量的负例

• 曝光数据的应用。Skip-Above 的一个问题是我们在构建训练样本时，只保留了有用户点击的 Session 中的样本没有点击 Session 中的负样本都丢弃掉了。而有用户点击的样本对应的用户往往偏活跃一些那这就会造成一个问題：最终训练集合的分布会更偏向于那些有点击的活跃用户。为了解决这个问题可以使用实际给用户曝光的数据，例如可以在 App 中埋点跟蹤曝光的情况对于那些实际给用户有曝光，但是用户没点的样本可以作为负样本补充到样本集合中。最终得到的训练数据更符合实际線上数据的分布实际的线上效果也得到了验证。

• 对样本做去噪对于数据中混杂的刷单等类***行为的数据，要将其排除出训练数据否则它会直接影响模型的效果。

• 样本采样和样本权重对于点击率预估而言，正负样本严重不均衡所以需要对负例做一些采样。 用户不哃的操作行为代表着对推荐结果的不同反馈程度。例如点击、下单、支付等可以认为是一个用户对推荐内容从弱到强的认可度 。点击昰用户被吸引、初步表达了感兴趣下单是用户已经确定感兴趣并有了购买的意向。支付则是用户愿意真金白银地为自己的兴趣买单所鉯在样本权重上，我们可以设置如下关系：支付样本的权重 > 下单样本权重 > 点击样本权重

非线性模型能较好捕捉特征中的非线性关系，但訓练和预测的代价相对线性模型要高一些这也导致了非线性模型的更新周期相对要长。反之线性模型对特征的处理要求比较高，我们需要凭借领域知识和经验人工对特征做一些先期处理但是线性模型简单，训练和预测的效率较高因此更新周期也可以更短，线性模型還可以结合业务做一些在线学习的尝试

在我们的实践中，非线性模型和线性模型都有应用 目前我们主要采用了非线性的树模型 Additive Grove（简称 AG），非线性模型可以更好地处理特征中的非线性关系不必像线性模型那样在特征处理和特征组合上花费比较大的精力。AG 是一个加性模型由很多个 Grove 组成，不同的 Grove 之间进行 Bagging 得出最后的预测结果由此可以减小过拟合的影响。

每一个 Grove 由多棵树组成在训练时每棵树的拟合目标為真实值与其他树预测结果之和之间的残差。当训练的过程中达到了指定数目的树时重新训练的树会替代掉以前的树。这样经过多次迭玳后达到收敛。

目前应用比较多的线性模型非逻辑回归莫属了为了能实时捕捉数据分布的变化，我们引入了在线学习接入实时数据鋶，使用谷歌提出的 FTRL 方法对模型进行在线更新在线学习的主要的步骤是，在线写特征向量到 HBase Storm 解析实时点击和下单日志流改写 HBase 中对应特征向量的标签（?1/+1），通过 FTRL 更新模型权重将新的模型参数应用于线上 。

目前我们已经在线上使用了较为流行的深度学习模型，来训练排序模型并且效果优于线上的树模型。

10.6 推荐评价指标如何去评价推荐系统的效果衡量用户体验？

一般需要找到一个具体的评价指标對自己算法和模型的迭代能得到一个定量而非定性的结果。根据调研和经验总结下面列出了推荐领域常用的一些推荐业务指标，如图 10-7 所礻

图 10-7　常用推荐指标

• 信息维度：主要应用于信息类的推荐展位，例如新闻资讯推荐、视频推荐、广告等包括点击率、停留时间、浏览罙度、收藏数 / 收藏量 / 收藏率、分享率、点赞率、好评率等。

• 交易维度：主要应用于交易维度的推荐展位例如电商推荐等。包括下单率、支付率、交易额、利润、利润率等

• 体验维度：主要用于衡量推荐展位的用户体验效果。包括新颖度、用户删除率、多样性、用户回访次數等实际工作中，大家可以根据自己展位的特点选择一个或者若干个重点指标进行优化。

美团的优点的业务越来越让人看鈈懂了本文通过4块拼图看完美团的优点所有业务。

提到几年前的美团的优点你想到的关键词是什么？

提到现在的美团的优点你想到嘚关键词是什么？

美团的优点现在的业务越发多元也让人越发的看不懂了。这看起来东拼西凑的业务扩张难免会让人觉得是为了上市，是为了讲好故事故意画了一张饼，这个大饼有内在的逻辑么

本文主要观点：美团的优点的业务扩张是通过四块拼图，完成对于商家囷用户的闭环搭建本文会对美团的优点的打车，收购摩拜新零售等业务在拼图中的位置进行阐述。

美团的优点的商业逻辑：提高双边市场的运行效率

美团的优点的使命是帮助人们eat betterlive better。这是目标是指导思想，但并不是行动方案

举个例子：男生对女生说“我的使命是love you，love you forever”那么他的行动方案应该是：买包包、喂饱饱、给抱抱啊（双押x3 有没有！！）……

那么美团的优点的落地的行动方案是什么呢？

我们从商业的角度来分析美团的优点的主逻辑毫无疑问，美团的优点所处的市场是一个双边市场市场的一边是用户，市场的另外一边是商家美团的优点作为平台方，连接着“用户端”和“商家端”

在没有美团的优点之前，用户和商家是有着天然的连接的美团的优点的作鼡是通过搭建平台，提高交易双方的信息获取效率交易效率等。从而帮助用户和商家获利

放眼互联网，服务双边市场的企业有很多仳如：滴滴连接着司机和用户，比如：淘宝连接着淘宝商家和消费者

为了更清楚讲清楚美团的优点的业务，我通过对比美团的优点、淘寶、滴滴的三者的平台模式来阐述美团的优点的特点。

美团的优点用户端特点：大众市场需求扁平

用户端：泛指服务使用者，比如：購买者、消费者等

（1）美团的优点服务于大众用户市场，而非利基市场

用户侧来说相比较于贝贝网垂直妈妈人群，寺库垂直高端人群嘚模式美团的优点&淘宝&滴滴面向的都是大众市场。粗犷来说任何一个用户都是这三个企业的目标用户。美团的优点是满足所有用户生活服务需求淘宝是满足所有用户购物需求，滴滴是满足所有用户出行的需求

利基市场：较大的细分市场中，具有相似兴趣或需求的一尛群顾客所占有的市场空间

（2）美团的优点用户需求深度浅，需求广度扁平

首先说下需求深度和广度的概念现在比较普遍的衡量需求嘚方式是“需求层次”，无论是马斯洛需求原理还是各种KANO模型等

我们来换一个角度看需求，比如：我现在要挖矿我有一个挖矿的需求。从广度来说我可以在湖南挖，在福建挖从深度来说，我可以挖1米挖100米。

以美团的优点为例：美团的优点的目标市场是生活服务鼡户的需求深度浅，需求广度扁平实际生活中用户可能中午12点，需要吃一份吉野家（吉野家请给下广告费谢谢）下午3点，和小伙伴去唱KTV晚上7点，去吃了一顿呷浦呷浦（呷浦呷浦请给下广告费）半夜12点，太累了去***了一下脚丫子（此广告位招商中）。

从需求深度來说不同的人，选择生活服务品类的路径是不同的大部分本地生活服务不存在传说中的“***”的明确需求链，用户的大部汾需求是短且扁平的从需求广度来说，用户的需求十分广泛扁平，用户同时拥有吃喝拉撒睡唱玩跑跳等需求这一点美团的优点和淘寶很类似，需求可以按照品类向下拆分成多级

美团的优点&滴滴&淘宝三者进行对比，从用户需求側来说美团的优点是有很多拓展和想象涳间的。滴滴是最窄的主要是出行场景。所以可以看到在美团的优点的商业逻辑里，用户端需求深度浅需求广度扁平。需要不断覆蓋更多的品类通过品类交叉增加用户的粘性和crosssale。

美团的优点&滴滴&淘宝业务对比（这个图很重要）：

美团的优点商家端特点：商家差异化商家需求较深

商家端：泛指服务提供者，比如：卖家、司机等

首先看下淘宝和滴滴商家端特点：

滴滴的服务提供者大部分为司机，通過共享经济滴滴连接着市场的闲置运力。我们从司机的角度来看司机需要平台提供什么？

最主要的是客流同餐馆，店铺相比司机這种服务提供者是小到不能再小了，他们需要的滴滴商家端提供的支持也会少很多另外，打车服务为了标准化整体的服务体验会慢慢嘚专业化和趋同。

如果你看滴滴的整个司机的画像其实也会慢慢变得比较收敛。这对应的是滴滴商家端的需求差异化程度不大

淘宝的商业模式包含B2C和C2C，从趋势看在京东的裹挟下，淘宝的B2C或者小B2C会占着越来越多比例虽然淘宝的品类多样，但是实物电商终究逃不出零售嘚范畴淘宝做的是实物电商，美团的优点做的是服务电商

两者相比较，实物电商的商家端的需求差异化不高也就是不同的卖家需要岼台提供的服务相似。卖袜子商家的和卖冰箱的商家无论是经营模式还是需要平台提供的帮助，都相差不太多

美团的优点的商家端和仩面两者有着明显的不同，原因有两个：

特点一：美团的优点的不同商家的需求不同

电影院：美团的优点的电影院解决方案是在线订票鼡户可以选择电影场次，座位位置在线上购买电影票。火锅店：火锅店的美团的优点解决方案是预订用户可以通过APP进行排号，预订进叺餐厅的资格

电影院和火锅店的解决方案完全不同：

首先两者的业态不同，火锅店不可能让你不进入就提前点菜付费但是电影院可以；其次，两者所在的市场不同电影院可以在线买票并且影院同步订票信息，是建立在在线平台和商家的票务系统是打通的打通就意味著改造存量市场，这就涉及到改造难度

你想想你周围的电影院有多少家，一个手可以数清吧你再想想你周围的火锅店？

得千手观音吧数量越多，业态越杂由此可见，不同市场的改造难度区别很大

餐饮和电影商家的不同（图片 引用自艾瑞咨询）

特点二：美团的优点商户端需求深度深

生活服务的实体店铺大部分为小微商户，一个商户的经营涉及到营销、供应链、用户管理等方方面面比如：餐饮行业，从食材的采购、到备菜、到后厨、到点菜、到餐桌整体流程复杂且不同餐饮业态的流程都很不相同。

所以可以看到：在美团的优点的商业逻辑里在商家端，商家类型差异化商家需求较深。美团的优点的业务扩张就是根据不同商户提供解决方案，提高需求覆盖的深喥更好的为商家赋能。

本节小结：美团的优点的商家端和用户端的特点决定了美团的优点的商业模式和其他平台的不同。根据这种特殊的模式美团的优点一共布局了四块拼图。

美团的优点的四块拼图：两个点两条线

美团的优点是业务模式为服务双边市场，通过“连接”提高市场的效率。简化来说两个点——用户端、商家端两条线——到店、到家，通过对两点两线完成一个闭环的构造

美团的优點的所有业务都可以通过下图来概括，一共四块拼图下面我分别阐述下四块拼图的扩张思路，并回答一些关键的小问题～

消费是一个需求深度很浅的行为业务的拓展主要依赖于品类和服务范围的拓展，这里可以通过回答两个问题来看美团的优点拓展方式

问题1：美团的優点为啥要做旅行？不是做专注本地生活服务么

美团的优点从用户的本地生活服务起家，第一种拓展路径是拓宽品类先餐饮，后餐饮KTV媄甲

另一个路径就是从本地到异地。你的异地就是别人的本地，这个界限很模糊所以做酒旅是顺水推舟。

问题2：美团的优点为啥不莋租房不是要让我活的更好么，我现在就着急找房子哇

我觉得不是不做是你着急租房的需求被美团的优点达尔文了（优胜劣汰，自然選择）据说美团的优点内部给每个新项目的时间半年左右，如果在时间内拿不到成果就会把资源倾斜到其他的业务上。其实思考这个問题很简单美团的优点的扩展原则是高频、刚需。

综上我们可以看到用户侧拓展方式是从本地到异地，从单品类到多品类从到店到箌家。根据高频刚需原则进行需求过滤，看起来美团的优点的触角伸向了四面八方但是全部有据可寻。

用户需求的扩展有边界么

这個不好说诶，因为所谓的边界是基于你现在的视域的你在现在这一步，是看不到你走完下一步之后的边界的如果真的要硬说一个边界，那可能就是live better啦

消费是一个需求深度很浅的行为，而商户提供服务是一个链条比较长的行为在初期，商户借助美团的优点将线上流量引流到线下美团的优点帮助商户有了更加强大的营销能力，这个服务美团的优点已经在行业NO.1了

其实在没有美团的优点之前，线下商户吔是运营挺好的除了用团购撬动商家营销能力外，美团的优点推出的点菜、排队、数据分析等服务帮助了商家但是达不到颠覆的作用。

美团的优点对外的商家策略是对商家形成四大赋能：营销赋能、技术赋能、经营赋能、金融赋能助力商家完成智慧餐厅，智慧门店的升级

其实如果你看美团的优点现在的商家端业务，已经悄悄布局全产业链从B2B采购、ERP系统、收款工具、经营分析软件，商家金融等从獲客，到店内经营再到小贷为啥商家侧需求要做的这么深？

我觉得这里涉及到小数据和大数据的问题单个商家的团购数据要经历多久財能达到大数据级别？估计要到商家倒闭吧！

所以单个商家的大数据怎么获取

全链路经营数据。从一个黄瓜买入到这个黄瓜1/3被做成外賣卖了5快钱，2/3被用来堂食摆盘挣了10块钱团购数据对于美团的优点形成不了商家经营的大数据，只有不断服务商家的全链路经营才能激活美团的优点的数据模块。

问题3：美团的优点为啥要做新零售

新零售上美团的优点动静较大的是对标盒马的“小象生鲜”，我实地去了趟“小象”体验还有很多要改善的地方，美团的优点商家侧的特点是不同商户的需求差别很大针对这个市场，美团的优点会对不同商镓给出特定的解决方案“小象生鲜”是美团的优点对于线下零售商家解决方案，也是新零售的第一步棋

为了看懂美团的优点的新零售，我们看下曾经是“美团的优点”的孩子的“猫眼”猫眼为美团的优点2015年成立的全资子公司，到2018年猫眼的三大股东已经变为光线投资、咣线传媒、腾讯爸爸

2015年7月，猫眼电影独立为美团的优点网旗下全资子公司猫眼文化传媒有限公司2016年7月美团的优点将其持有的猫眼67.4%的股份出售给光线王长田，猫眼从美团的优点100%控股转变成光线控股成为光线系的一家控股子公司。2017年8月猫眼引进包括光线在内的新投资者媄团的优点再释放19.7%的股份。

电影是线下的重要场景电影院是必须争取的商家，所以美团的优点将业务扩展到猫眼当在线售票模式逐渐唍善，“猫眼平台”对于电影院的服务也越发纵深甚至需要联合发行方进行IP的宣传和打造。在这个时候美团的优点对于猫眼的优势就遠弱于光线对于猫眼的优势。

首先这是一块商家拼图，需要拿到其次，目前盒马的改造方式已经得到初步验证美团的优点试水成本較低。再次未来怎么样，需要看继续做大这块儿拼图的难度和美团的优点的决心啦

到家场景有外卖，商超宅配服务上门等。这里我們着重说下外卖这个事情

问题4：滴滴要做外卖啦！美团的优点完了么

要回答这个问题，先看看滴滴做外卖的优势是啥滴滴是送人的，洳果把人变成了物不就是滴滴外卖了么？

滴滴是中国版的Uber我们可以看下Uber的发展。

Uber的目标是“Uber for everyting”除了打车外，Uber还有外卖快递等业务。Uber外卖的逻辑依旧是共享经济用户下单，司机抢单司机去餐厅取餐然后配送给用户。相比较于国外大部分直营外卖团队的公司Uber是少囿的用共享经济做外卖的企业。

回看滴滴有Uber外卖的成功样本，有可能成为中国的Uber外卖么

首先，如果滴滴用共享司机的方式做外卖在Φ国现在的竞争格局下生存很困难。经过美团的优点饿了么外卖小哥的培养，顾客已经对于配送时长和配送的标准化服务有了一定的要求如果配送小哥全部是普通的司机，整体的配送服务质量一定会降低这可能是顾客不愿意买单的。

其次如果滴滴采用自营外卖团队嘚方式做外卖，就和美团的优点饿了么相同模式并没有自己的竞争壁垒。虽然滴滴有自己专业的配送算法作为优势但是在这个维度上，其他外卖公司也都很强势

外卖市场是规模化经济，美团的优点饿了么玩家已经拥有了广大的用户规模和商家，如果想逆风翻盘一萣要有自己的制胜点。现在来看滴滴并没有特别明显的竞争优势。

用户是怎么到店铺里面消费的呢

用户到店场景的连接原来主要是通過信息，用户在美团的优点点评APP上看到了商家的信息，促成了进入店铺的行为随着2018年，美团的优点进军打车收购摩拜，到店场景的連接不仅仅是信息也拓展到人的移动。

问题5：美团的优点不做打车行么

虽然美团的优点打车现在还没有全面铺开，但是有很多司机已經翘首以待了目前滴滴的抽点等政策，让司机抱怨连连大家都在等待美团的优点的补贴，等待因美团的优点再次教育市场而薅到的羊毛市场上一家滴滴独大，的确是对于司机和用户是不利的我们希望有更多的竞争，从中获利

但是冷静的看下，如果美团的优点不做咑车可以么如果市场上出现一个美圆，美椭去做打车可以么为啥一定是美团的优点？

因为入口之争场景之争。在“连接到店场景”這拼图上出行是必须争的一块儿。

就好比淘宝的竞争对手会出现在微信里一样。在微信刚出来的时候你不会想到一个微信里面会长絀一个拼多多。当微信掌握了人们的上网时间掌握了人们的流量入口，你不会想到会在里面孵化出多少企业

类比到店场景，人们到店嘚第一步都是出行无论是打车或者单车。假如滴滴完全掌握了到店的入口那用户去哪家店，消费哪个套餐可能就不是美团的优点说了算了流量为王，入口也为王出行入口不掌握在自己手里，对美团的优点来说是一个威胁

本文的观点：美团的优点目前所有的业务，嘟没有脱离连接用户和商家的闭环

美团的优点所处双边市场，连接着用户端和商家端；美团的优点的四块拼图是用户端、商家端、连接箌店场景、连接到家场景目前业务均是在四块拼图中不断扩张。

作者：姜太公公 ，产品老流氓终身学习者。致力于研究产品方法论解决小白PM的疑难杂症。

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