互联网大数据营销O2O可行性分析报告.docx
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互联网大数据营销O2O可行性分析报告
互联网大数据营销O2O项目
可行性分析报告
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第一章概述
一、项目背景
据工信部发布的数据，移动互联网用户2009年为3.77亿户，而到了2013年第一季度，这一数字已经达到8.17亿户，其中，手机上网用户总数达到7.88亿户。
“O2O”（OnlineToOffline，即本地商务与互联网结合）是时下流行的概念，它是移动商务的集中体现。
预计到2015年这一规模将达到2.93亿，市场规模将超2700亿。
O2O模式的核心很简单，就是把线上的消费者带到现实的商店中去——在线支付线下商品、服务，再到线下享受服务。
移动商务虽然前景广阔，但是目前存在很多问题与困扰，如：
1）用户注册的问题：
线上渠道的用户注册率低；
2）用户位置识别问题：
用户处于安全考虑，往往关闭位置通知功能；
3）用户的统一身份问题：
用户在A网站和B网站可能采用不同的登录名称；
4）陌生用户的冷启动问题：
用户第一次到访时，无法知道用户的喜好。
5）用户的需求预测问题：
无法根据用户的历史行为和当前场景预测用户的需求；
6）主动联系用户的问题：
如果用户没有注册，或者注册了没有留下邮件或电话号码，是无法主动通知到用户；
7）线上渠道的能力建设:
每个渠道都要建设自己的客户CRM，但又局限于自己所能拥有的数据，做管中窥豹式的客户洞察；
8）线上渠道的重复推荐：
如果渠道能拿到用户的电子邮件或手机号码，那么用户可能就要面对不同线上渠道的轮番骚扰，不胜其烦。
这是因为，首先是移动互联网的特性，，注定了用户不可能像在互联网那样可以大范围的浏览，长时间的精挑细选。
信息的提供必需要简洁精准。
其次是用户需求识别，移动互联网时代，消费者的购买行为正在从传统的AISAS（注意-兴趣-搜索-行动-分享）模式向TSPS（需求触发-筛选-购买-分享）转变，特别是在需求触发（T）和筛选（S）两个进程。
能不能给消费者提供个性化的服务，能不能第一时间给他想要的商品，首要的一步是知道他们在哪里，喜欢看什么样的内容，爱用哪种聊天方式，最后，才是把他们可能喜欢的东西推荐出去。
这就需要有强大的后台支撑，需要处理大量的数据来进行精准定位。
而大数据无疑将成为近几年电商营销的驱动力，也是我们的机会所在。
二、项目简介
本项目通过借助与运营商的紧密合作，在我司大数据关键技术与智能云分析技术等，为各种线上渠道提供用户洞察服务和个性化推荐服务，目标市场集中在：
1）已有的移动商务线上渠道，比如大众点评、沃商店、淘宝、京东商城；2）传统行业实体店，比如汽车4S店、房地产公司等；3）个体消费者，如对智能手机及手机增值业务有需求的用户市场等。
三、项目承担单位的优势
某科技经过十多年的发展，目前已经成为一家占地近2000平方米，员工两百余人的移动互联网高科技企业。
公司总经理某博士，毕业于南京邮电大学通信与信息科学专业，是首批江苏省高校院所科技人员创新创业先进个人，江苏省高层次创新创业优秀人才计划培育对象。
在其研究生期间，创新能力和开拓能力就已经很明显，作为项目负责人开发的“IP电话网络测试仪”，2002年被评为国家新产品；作为课题副组长承担了国家863项目—“基于业务感知的下一代网络QoS分布式主动监测管理技术”（课题编号：
2003AA12xx）；设计开发了“多媒体IP网络服务质量分析仪”，该产品在全国范围十余家电信运营商得到了广泛应用。
某博士善于思考、市场判断力强、敢想敢干，坚持技术立足、尊重人才、发展自我品牌。
在其领导下，某科技不断发展壮大。
公司拥有业内一流的工作团队和技术专家，其中本科以上学历占总人数的95%，研发人员占总数的65%，秉承自主创新的精神，依靠脚踏实地的实干，融合南京邮电大学的行业优势和人力资源，与各大电信运营商、广电、政府等行业客户结成良好的合作关系，正成为本专业领域的“创新者、领先者”而努力拼搏。
公司经过多年发展，各类软硬件设施已经齐全。
近五年来公司在研发资金上的投入正逐年上升，很好地保证了产品研发的持续性。
在营销能力方面，公司具有专门的市场营销部门，在公司营销部门设置了营销中心和运营中心，分别负责项目的推广销售与运营服务，并在全国多个省市建立办事处，负责公司产品的全国市场营销推广，通过大力发展代理商来推动通信移动市场以外的推广，目前已经在华南、华东和华北市场发展了几十家代理，客户群覆盖了政府、军队、企业等诸多行业。
2005年公司被认定为江苏省软件企业，2006年通过CMMI-3认证，2007年获江苏省科技进步三等奖、南京市科技进步一等奖、中国电子学会电子信息科学技术二等奖；2011年被认定为国家高新技术企业；2013通过ISO27001认证，目前国内市场遍布十多个省份。
面对当前的市场机会，由公司总经理某博士亲自领导的项目团队有足够的能力建立起一整套的平台架构及服务体系，同时具有如下无可比拟的优势：
1）与全国数十个省份的各个运营商有着核心业务合作的紧密关系，我们能够直接面向这些省份的上亿用户进行平台的推广及服务。
2）具备成熟的电商平台打造及大数据挖掘队伍，在当前精细化营销的时代，拥有强大的用户需求洞察的能力。
3）具备成熟高水平的线上线下技术研发及运营队伍，队伍成员均在本领域拥有多年经验。
第二章项目技术开发可行性
一、项目技术发展现状
O2O即OnlineToOffline，也即将线下商务的机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台。
这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。
该模式最重要的特点是：
推广效果可查，每笔交易可跟踪。
O2O商务模式。
在网上寻找消费者，然后将他们带到现实的商店中。
它是支付模式和为店主创造客流量的一种结合（对消费者来说，也是一种“发现”机制），实现了线下的购买。
它本质上是可计量的，因为每一笔交易（或者是预约）都发生在网上。
很多用户都喜欢打开XX地图，然后搜索周围的商户优惠信息，如餐饮、娱乐、酒店等，这是目前O2O模式的主要表现，XX地图也是移动商务平台的主要表现。
高德、淘宝、58同城、微信等互联网企业也在做。
其中，高德、XX的做法与淘宝类似，通过向用户提供地理位置服务，将线下餐饮、生活服务、休闲娱乐等商家信息展现给用户。
微信的模式则是用户通过扫描二维码，然后再到线下消费就能获得一定优惠。
在整个过程中，实体商家是线下商务的主体，而不是电商企业。
移动商务平台大多只是中介平台，如果只是一个纯粹的商户资源整合介质，未来价值可能会被弱化。
对于XX、高德、58同城这类企业而言可能会中招。
淘宝本身是一家C2C电商，以销售实体商品为主。
它进军本地生活服务后，商户可以在地图上标示自己的实体位置，附近卖家可方便取货，突破了服务性商品的限制。
它会成为移动商务的最终服务平台可能性较大。
但是淘宝所拥有的用户信息仅是用户在淘宝访问所产生的，这就带来了数据的狭隘性。
无法掌控用户在其他平台或媒体网站的行为，比如分析O2O消费分享的感受。
对于传统企业而言，电商是一个导流平台，而到了移动商务时代，这个平台不一定会是它。
存在两种情况，一是电商企业在原有基础上进行改善、升级。
正如纸媒向网媒转型；二是出现全新的颠覆，正如纸媒被网媒取代。
我们的目标就是依托与运营商的紧密合作，为各种线上渠道提供用户洞察服务和个性化推荐服务。
从而颠覆现有的移动商务平台。
二、项目研究开发内容
本项目所要实现的功能如下图所示：
下面依次介绍各主要功能的技术原理：
1、用户身份识别的原理
用户身份识别是在用户没有输入登录用户名和密码的情况下，获取到手机用户的手机号码，作为用户的身份标识。
其核心原理是运营商核心网的GGSN会为每个手机上网用户分配一个私有IP，GGSN同时会把这个信息通过RADIUS消息发出，通过WAP网关转发或直接将自己作为WAP网关的方式，NET取号服务器（图中标示为I-UIM）可获得用户的手机号与私有IP对应关系。
当移动用户要直接访问公网，必须通过移动分组网出公网的Gi口防火墙对移动用户终端IP地址（私有IP地址）进行NAT转换为公网IP地址。
NET取号服务器（图中标示为I-UIM）需要向防火墙发起NAT转换后IP地址及端口的查询。
获取NAT转换IP地址及端口流程如下图所示：
在这两个流程后，NET取号服务器就拥有了用户的身份三元组（用户号码、私网IP、公网IP）的对应关系。
自有线上渠道和第三方现网渠道通过用户访问时的公网IP,移动商务平台即可获得对应的用户号码是什么，从而识别出用户身份。
2、用户兴趣图谱的构建原理
用户兴趣图谱是对一个移动互联网用户的特征客户，通俗称为用户画像。
用户画像是否准确，决定了个性化服务的效果。
用户画像可通过介入运营商的经营分析系统，增值业务订购系统，业务平台等方式获得用户的静态信息，比如性别、年龄等，还需要通过Gn口和Mc口实时采集用户的上网行为和通话行为。
最后还有采集用户在互联网上的访问行为。
通过一系列的数据挖掘方法归纳提炼出用户画像。
用户画像的体系可用下图表示：
例如：
Gn口采集到的用户上网日志进行用户画像的归纳提炼过程，可用下图表示：
3、实时场景识别的原理
实时场景识别的方法如下图所示，通过Gn/Gp口分光镜像的方式，在不影响核心网稳定性的情况下，以最快的速度将用户的访问行为数据上报给后台的并行流式处理集群，在秒级以内的延迟范围内分析出用户当前的位置、当前使用的终端、当前打开的应用、当前访问的网站和当前浏览的内容。
从而分析出用户当前的使用场景。
4、实时导航的原理
实时导航有多种实现渠道，包括短信、彩信、Push和重定向技术。
短信、彩信和Push都是通过对接到运营商的短彩网关，实时下发相关内容的短信和彩信方式来实现。
重定向技术实现原理不同，这里详细描述。
流程描述：
●用户拨号接入GPRS网络，导航控制器通过监听SGSN和GGSN通信得到用户的手机号码和IP地址的对应关系；
●当用户上网时，导航控制器通过监听SGSN和GGSN数据，得到用户的第一次HTTP请求；
●导航控制器模拟并发送用户请求的WEB服务器“导航重定向”响应到用户端浏览器，重定向响应中携带重定向地址（即导航控制器与配置的URL并携带加密后的用户号码作为参数），浏览器自动访问到预先配置的URL上；
●由于导航控制前先于目标WEB服务模仿并回复了响应消息，所以真正WEB服务器的响应会被移动终端的浏览器丢弃；
●根据号码、用户终端浏览器的user-agent参数，结合用户画像数据，给予用户不同的个性化的门户信息。
5、终端识别的原理
我们的终端识别是依托通过长期积累得到终端知识库，通过结合用户的IMEI信息和互联网访问日志中的UserAgent信息，对用户的终端进行识别。
识别率高达98%。
能有效的支持依据不同终端对用户的个性化展示。
6、实时流处理技术的原理
在多年流量经营实践中开发实现了实时智能流计算平台iStream，iStream主要应用于基于海量信息的业务分析和用户行为挖掘。
产品成熟稳定、处理性能强劲，计算能力可弹性扩展。
业界有这样的观念，数据的价值随着时间的流逝而降低，所以事件出现后必须尽快地对它们进行处理，最好数据出现时便立刻对其进行处理，发生一个事件进行一次处理，而不是缓存起来成一批处理。
这样的应用场景，我们称为实时流处理模型。
常见的应用场景如，对于社交网站来说，对于社交网站来说，实时统计和分析用户行为数据，精准地推荐朋友动态，或者是及时地反馈圈子动态，都会极大地提升用户体验，增加用户黏性。
对于广告商来说，为了获得最佳的广告效果，需要通过一些算法来动态估算给定上下文中环境中一个广告被点击的可能性。
这个上下文可能包括用户历史偏好、当前地理位置、当前浏览内容等信息。
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