大数据营销O2O项目可行性研究报告

1、大数据营销O2O工程可行性分析报告目录TOC o 1-3 h u HYPERLINK l _Toc25185 第一章 工程概述 PAGEREF _Toc25185 1 HYPERLINK l _Toc28964 一、工程背景 PAGEREF _Toc28964 1 HYPERLINK l _Toc13489 二、工程简介 PAGEREF _Toc13489 3 HYPERLINK l _Toc31992 三、工程承当单位的优势 PAGEREF _Toc31992 3 HYPERLINK l _Toc1032 第二章 工程技术开发可行性 PAGEREF _Toc1032 4 HYPERLINK

2、l _Toc17690 一、工程技术开展现状 PAGEREF _Toc17690 4 HYPERLINK l _Toc23889 二、工程研究开发内容 PAGEREF _Toc23889 5 HYPERLINK l _Toc10204 三、工程技术路线描述 PAGEREF _Toc10204 15 HYPERLINK l _Toc24153 四、工程技术成熟性与可靠性分析 PAGEREF _Toc24153 20 HYPERLINK l _Toc18805 第三章 工程产品市场与竞争 PAGEREF _Toc18805 22 HYPERLINK l _Toc10652 一、市场概述 PAGER

3、EF _Toc10652 22 HYPERLINK l _Toc32036 二、工程产品的市场需求程度 PAGEREF _Toc32036 23 HYPERLINK l _Toc23873 三、工程产品的竞争优势分析 PAGEREF _Toc23873 23 HYPERLINK l _Toc18615 第四章 工程实施风险及应对措施 PAGEREF _Toc18615 24 HYPERLINK l _Toc20254 一、市场风险及应对措施 PAGEREF _Toc20254 24 HYPERLINK l _Toc23811 二、竞争风险及应对措施 PAGEREF _Toc23811 25 H

4、YPERLINK l _Toc7612 三、管理风险及应对措施 PAGEREF _Toc7612 25 HYPERLINK l _Toc29509 四、环境风险及应对措施 PAGEREF _Toc29509 25 HYPERLINK l _Toc26300 第五章 投资估算与资金筹措25 HYPERLINK l _Toc16021 一、投资估算 PAGEREF _Toc16021 26 HYPERLINK l _Toc13569 二、资金筹措26 HYPERLINK l _Toc22982 第六章 经济效益和社会效益分析28 HYPERLINK l _Toc3469 一、经济效益28 HYPE

5、RLINK l _Toc7527 二、社会效益分析28第一章 工程概述一、工程背景 据工信部发布的数据，移动互联网用户2021年为3.77亿户，而到了2021年第一季度，这一数字已经到达8.17亿户，其中， 上网用户总数到达7.88亿户。“O2O(Online To Offline，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表达。预计到2021年这一规模将到达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、效劳，再到线下享受效劳。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

6、的用户注册率低；2用户位置识别问题：用户处于平安考虑，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 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 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

7、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，消费者的购置行为正在从传统的AISAS注意-兴趣-搜索-行动-分享模式向TSPS需求触发-筛选-购置-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效劳，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，也是我们的时机所在。二、工

8、程简介本工程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效劳和个性化推荐效劳，目标市场集中在：1已有的移动商务线上渠道，比方群众点评、沃商店、淘宝、京东商城；2传统行业实体店，比方汽车4S店、房地产公司等；3个体消费者，如对智能 及 增值业务有需求的用户市场等。三、工程承当单位的优势安讯科技经过十多年的开展，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。 公司总经理饶翔博士，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方案培育对象。在其研究生期间，创

9、新能力和开拓能力就已经很明显，作为工程负责人开发的“IP 网络测试仪，2002年被评为国家新产品；作为课题副组长承当了国家863工程“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：2003AA121560；设计开发了“多媒体IP网络效劳质量分析仪，该产品在全国范围十余家电信运营商得到了广泛应用。饶翔博士善于思考、市场判断力强、敢想敢干，坚持技术立足、尊重人才、开展自我品牌。在其领导下，安讯科技不断开展壮大。 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

10、，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。公司经过多年开展，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，分别负责工程的推广销售与运营效劳，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，通过大力开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、华东和华北市场开展了几十家代理，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

11、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；2021年被认定为国家高新技术企业；2021通过ISO27001认证，目前国内市场遍布十多个省份。 面对当前的市场时机，由公司总经理饶翔博士亲自领导的工程团队有足够的能力建立起一整套的平台架构及效劳体系，同时具有如下无可比较的优势： 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效劳。 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

12、在本领域拥有多年经验。第二章 工程技术开发可行性一、工程技术开展现状O2O即Online To Offline，也即将线下商务的时机与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台。这样线下效劳就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选效劳，还有成交可以在线结算，很快到达规模。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，实现了线下的购置。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。很多用户都喜欢翻开百度地图，然后搜索周围的商户优惠信息，如

13、餐饮、娱乐、酒店等，这是目前O2O模式的主要表现，百度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、百度的做法与淘宝类似，通过向用户提供地理位置效劳，将线下餐饮、生活效劳、休闲娱乐等商家信息展现给用户。微信的模式那么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。对于百度、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。它进军本地生活效劳后，商户可以在地图上标示自己

14、的实体位置，附近卖家可方便取货，突破了效劳性商品的限制。它会成为移动商务的最终效劳平台可能性较大。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，比方分析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根底上进行改善、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效劳和个性化推荐效劳。从而颠覆现有的移动商务平台。二、工程研究开发内容本工程所要实现的功能如下列图

15、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 用户的 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 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取号效劳器(图中标示为I-UIM)可获得用户的 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取号效劳器(图中标示为I-UIM)需要向防火墙发起NAT转换

16、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列图所示：在这两个流程后，NET取号效劳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，决定了个性化效劳的效果。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，比方性别、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

17、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列图表示： 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，可用下列图表示：3、实时场景识别的原理实时场景识别的方法如下列图所示，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、当前翻开的应用、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

18、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 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效劳器“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效劳模仿并回复了响应消息，所以真正WEB效劳器的响应会被移动终端的浏览器丢弃；

19、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

20、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，或者是及时地反应圈子动态，都会极大地提升用户体验，增加用户黏性。对于广告商来说，为了获得最正确的广告效果，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。这些应用场景都需要低延迟、可扩展、高可靠的并行计算模型。称为“流计算模型。在这个模型中，需要处理的输入数据全部或局部并不

21、“存储在可随机访问的磁盘或内存中，它们以一个或多个“连续数据流的形式到达。流计算不同于传统的计算模型，主要有以下几个方面的特点：流中的数据元素在线到达，需要实时处理；系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序，无论这些数据元素是在一个数据流中还是跨多个数据流；也即重放的数据流可能和上次数据流的元素顺序不一致；数据流的潜在大小也许是无穷无尽的；实时智能流计算平台iStream是安讯科技的流计算解决方案，该平台架构如下列图所示： 在上图中，我们可以看到，整个iStream平台是分布式计算系统。由多个逻辑主机节点构成。这些逻辑主机分为三类角色。不同逻辑主机可部署在一个物理主机上角色功能说明效劳节点

22、ServiceNode效劳节点SNs是实际业务执行的逻辑主机。在该节点中由一个或多个Job的关联组合完成业务逻辑处理。它们负责处理输入的数据流支持多种形式，通过通讯层的协助分发执行结果，该执行结果成为下一个效劳节点的输入。管理节点ManagerNode包括效劳管理注册、调度、资源管理注册、调度、认证和鉴权效劳、命名效劳等功能。分布式控制节点ZooKeeper提供分布式系统控制功能，保证分布式环境中元数据的强一致性。管理节点一般部署于一台独立的管理主机上，提供如下效劳：Web 展示效劳：提供 iStream 实例基于 HTTP 通讯协议的访问与管理能力。效劳管理： 接收和处理作业的提交和取消请求

23、，主要通过和与各效劳节点的进程管理(PM) 进行交互来实现。通过收集运行时性能度量指标， 来确定哪个效劳节点被调度以运行特定的job任务。资源管理：负责 iStream 实例的初始化，聚合系统范围内的性能度量指标，并和每个效劳节点上的主机管理器 (HC) 进行交互。命名效劳 (NS) ：用于提供管理效劳的位置信息。认证授权效劳 (AAS) ：用于认证并且授权用户的效劳请求和访问。除了运行一系列管理效劳的管理节点之外，还存在一个或多个效劳节点，用于执行 iStream 业务逻辑。 效劳节点按功能角度划分，又细分为三层传输层、管理层、业务层。角色功能说明业务层SL实现业务执行的虚拟空间，提供该虚拟

24、空间内部的事件管理、事务管理和任务调度控制。确保多个独立的任务有序的执行完成业务逻辑。管理层ML逻辑节点内部的管理，实现与物理主机的资源调用代理。为业务层构建一个虚拟统一的运行环境。和管理节点协助实现效劳进程的动态调度和均衡。并提供日志、监控等支撑管理的辅助功能。传输层TL提供分布式消息的透明处理，实现底层通讯的路由投递、故障切换和负载均衡的功能。管理层ML通过装了信箱管理，内存管理，信号量管理，内存映射，中断管理，进/线程管理，时钟管理，异常处理系统调用为业务层提供了虚拟的JRE(Job runtime Environment)。 在iStream业务层的核心实现是在JRE中运行的并发运行的

25、Application应用。不同Applicaton对应独立的业务应用场景，Application之间无逻辑关联，但多个Applicaton可同时并发运行。每个Applicaton应用又由多个前后关联的Job共同完成业务逻辑。每个Job作业具体实现时，又可以由一个或多个Task任务来实现。归属关系如下列图所示： 具体划分，可参看下列图： 对应每个Applicaton应用，iStream 运行时需要同时运行多个Job。其中一个Job可负责流数据的导入，然后另外一个或多个Job来消费导出的流数据。不同Job间以松耦合的方式进行组合，这样上游和下游Job可以独立部署，并且在负载过大的情况下还可按需部

26、署新的下游Job以及动态调整 Job间的订阅属性，以到达负载均衡处理的效果。三、工程技术路线描述1、总体技术路线：1用户身份识别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 用户的 号码，作为用户的身份标识。 2自营渠道建设自营渠道用于销售运营商提供 、增值业务等产品销售。主要包括： 及其周边产品包括 配件、充值卡、流量包等的线上浏览、推荐、订单、支付等线上效劳； 及周边产品的门店体验、物流配送、售后支持、软件效劳等线下效劳。3用户兴趣图谱对移动互联网用户的根本特征、行为喜好、生活轨迹等维度进行分析，形成对用户的兴趣刻画，用于辅助线上渠道的客户洞察和个性化推荐。4用户访问场景依

27、据用户当前使用的终端、当前使用的客户端应用、当前访问的网站、当前浏览的内容归纳总结出用户当前的访问场景。用于辅助线上渠道的客户洞察和个性化推荐。 5实时推荐系统通过用户兴趣图谱和用户当前访问场景、当前可用的移动商务资源进行数据挖掘，分析出适合当前访问用户的移动商务内容列表。6实时决策依据实时推荐系统提供的匹配当前用户的移动商务内容列表和线上渠道特定的要求，对推荐内容进行进一步的筛选，给出符合线上渠道预期的结果，并提交给线上渠道刺激用户的需求。 7实时导航依据与线上渠道的合作需求，对线上渠道提交的用户给与主动的接触，刺激用户的需求，并引导到线上渠道。2、用户兴趣图谱的建设技术路线： 1用户根本特

28、征分析包括客户性别、年龄、入网渠道、品牌、套餐、会员级别、协议捆绑类型等，通过对这些根本特征进行分析，生成客户细分矩阵，了解客户根本构成情况。2用户消费行为分析用户消费行为分析主要基于用户业务订购和使用信息进行分析，数据来源于BSS系统的账单、VAC系统的用户增值业务订购记录以及业务平台的用户使用记录以及通信网的用户话音、短信、数据业务信息。3用户通话行为分析通过对用户通话行为进行分析，把客户按照使用场景进行分类，基于此向客户推荐恰当的套餐和产品。4用户上网行为分析客户的上网行为主要从访问时段、访问终端、访问日期、访问频率上下、访问流量上下等方面来表达；通过对这些特征指标进行数据建模，建立相对

29、稳定的上网行为模型，可以进行基于客户上网行为的流量营销。5用户渠道偏好分析通过客户日常对各个渠道的接触情况，得到用户对哪种渠道的认可度较高，在筹划增值业务营销时，通过适宜的渠道为客户推荐适宜的业务。客户渠道偏好分析通过分析客户订购、退订、访问渠道信息确定客户对该类渠道的接受度，从而制定相应的渠道营销政策；同时加强对渠道的投诉管控为营销活动营造良好的营销气氛。6用户终端匹配分析通过对订购、使用各种增值业务的用户终端进行归类分析，得出各种增值业务与用户终端的匹配关系，可以有效的指导筹划人员，进行基于用户终端的营销筹划，到达为适宜的人推荐适宜业务的目标。7用户行为喜好分析用户的上网行为透露出大量的用

30、户偏好信息。用户上网信息为 用户主动消费所产生，因此这局部的信息内容所反映出用户真实的消费心理。通过对 用户上网数据进行分析，如用户经常访问的网站、栏目、页面等进行归类统计，形成用户喜好特征库；挖掘用户喜好与 电视、 音乐、 阅读等联通重点业务的内在联系，作出归纳性的推理，进行基于客户行为喜好的流量业务推荐。8用户生活轨迹分析用户生活轨迹分析是指对用户的生活形态和生活习惯进行深入的分析，把用户的生活轨迹标签化。用户生活轨迹透露出用户的大量信息，如通话场所、日常生活模式等。通过对这些属性进行分析量化，有效的指导营销工作，进行基于用户生活轨迹的流量业务推荐。用户生活圈分析通过对客户主要滞留区域位置

31、特征，滞留时长、通话次数、通话时长、短信发送次数、开关机时间、开关机区域通过用户在电路域侧的各种通讯行为，分析用户在生活场所中的轨迹特征，利用用户轨迹数据结合地理场所结合时间特征、频次特征，分析用户的生活形态和特征，即构建用户生活圈，深挖用户需求和偏好特征，并标签化，形成用户特征宽表。3、用户访问场景识别的技术路线： 1实时终端识别识别用户当前访问的终端型号、屏幕大小、是否支持短信、彩信和流媒体等信息。2实时客户端识别识别用户当前访问的应用的名称，应用归属的内容类型，访问产生的流量，以及访问时间和频次信息。3实时网址内容识别识别用户当前访问的网站的名称，网站归属的内容类型，访问产生的流量，以及

32、访问时间和频次信息。识别用户当前访问的内容的主题关键字，归属的内容类型，访问产生的流量，以及访问时间和频次信息。4实时小区位置识别识别用户当前访问的位置区信息，在该位置区访问的时间信息和频次信息和流量信息。5用户访问场景识别根据用户的当前位置、当前使用的客户端、当前访问的网站、当前浏览的内容信息相结合，归纳出用户当前移动互联网使用场景。4、智能推荐技术实现路线图：1实时推荐引擎利用iStream流处理框架结合Manhout算法模型通过人工生成的用户兴趣图谱数据样本和移动商务内容资源样本，为不同的用户访问场景匹配不同的推荐内容。2实时推荐系统对接真实的用户访问场景、真实的用户兴趣图谱和真实的移动

33、商务内容资源，为线上渠道提供真实的用户推荐意见。四、工程技术成熟性与可靠性分析1、技术成熟性分析本工程技术方案是通过对各类电商平台的比照分析， 并在软件研究开发成果和技术积累根底上提出并逐步完善的。 虽然本工程涉及云存储、分布式效劳群、插件化及LBS结合等多项技术，具有相当的技术创新难度，但工程未脱离开发人员的专业范畴。 经过一年多的前期开发，我们已突破并掌握其中各项关键技术，并在各方面均显示出了工程的成熟性。1经过前期理论研究，已成功将客户的资料及订购关系存储在云中，并通过软件编程实现和验证了其正确性，为这些关键技术在本工程中的应用奠定了坚实的根底。2本工程技术开发骨干在前期“进销存系统、“

34、客户关系管理系统、“线下物流配送管理系统、“分布式系统的设计和实现等工程开发中，已熟练掌握了大量与电子商务及分布式相关的技术，并精通多种开发工具和开发平台。这些技术积累可成功应用于本工程的设计和实现之中。本工程团队技术人员具有长期从事电子商务和系统开发经验的优势，发扬团队精神努力攻关，把本工程实施过程中可能遇到的困难和风险在实施方案中一一列举并采取相应措施，防患于未然。总之，整个工程技术路线明晰，开发进展顺利，具有较强的成熟性。我们有理由认为，本工程的技术成熟性和工程开发成功性是有保障的。本工程开发按照软件工程和ISO9001标准进行，以加强软件质量控制，保证工程开发顺利进行。本工程的前期产品

35、小范围试运营，招募体验用户认为该前期产品设计思路清晰，用户使用界面友好，功能合理，性能稳定，管理方式灵活，用户可定制局部切合用户需要。这充分证明了本工程已得到市场的初步认可，在技术上有一定的前瞻性。2、工程产品可靠性分析本工程为提高产品可靠性，主要采用的方式包括：1基于Zookeeper的分布式调度模型：ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调效劳，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步效劳，配置维护和命名效劳等。Zookeeper是hadoop的一个子工程，通过一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。2数据多副本：数据存储成一

36、系列的数据块，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。为了容错，的所有数据块都会有多份副本，分散在不同的节点上，保证节点上数据的可靠性。3无状态设计：无状态效劳stateless service对单次请求的处理，不依赖其他请求，也就是说，处理一次请求所需的全部信息，要么都包含在这个请求里，要么可以从外部获取到比方说数据库，效劳器本身不存储任何信息。4计算单元可迁移和可扩展性：在iStream并行计算框架中，所有的计算单元都运行在沙箱JVM中，因此每个计算单元Job根据效劳器负荷的情况，可在不同机器之间迁移，并且根据并发请求的多少，进行动态的扩展和收缩。保证负载的波动不影响业务效劳的持续。5实

37、时监控与恢复：通过Nagios与Cacti集成到系统中，实现了各组件的动态监控能力，当发生预定义的故障后，可通过关闭和重启计算单元的方式恢复系统的效劳能力，并通过邮件、短信和公告牌的方式通知到人工介入处理。第三章 工程产品市场与竞争一、市场概述 根据国家信息产业部2021年11月底公布的数据，我国移动 用户总数已经超过8.31447亿户。艾瑞数据显示，2021年中国本地生活效劳O2O市场规模为361.1亿，比2021年增长134.9%；2021年市场规模到达755.6亿，增幅为109.2%。和网络购物相比，本地生活效劳O2O在线市场的增长速度更快，预计到2021年中国本地生活效劳O2O在线市场

38、规模将超过2700亿。高德、淘宝、58同城、微信等互联网企业也在做本地生活效劳的移动商务平台。其中，高德、百度的做法与淘宝类似，通过向用户提供地理位置效劳，将线下餐饮、生活效劳、休闲娱乐等商家信息展现给用户。微信的模式那么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。目前移动商务平台大多只是中介平台，实现流量导引的作用。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。在这里百度、高德、58同城这类企业而言可能会中招。而淘宝本身是一家C2C电商，以销售实体商品为主。它进军本地生活效劳后，商户可以在地图上标示自己的实体位置

39、，附近卖家可方便取货，突破了效劳性商品的限制。它会成为移动商务的最终效劳平台可能性较大。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，比方用户在人人社区上分享O2O消费的感受。当然淘宝所属的阿里集团也在通过收购、入股的方式建立大数据联合共享的模式，缓解这一个难题。对于传统企业而言，电商是一个导流平台，但无法为用户精准的提供有价值的效劳。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根底上进行改善、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

40、，为各种线上渠道提供用户洞察效劳和个性化推荐效劳。从而颠覆现有的移动商务平台。二、工程产品的市场需求程度目前中国大陆iPhone和Android的智能 用户量为2亿左右。目前在线上发布信息的商家有两百万个品牌，实际门店数超过1千万。这样的信息上线就意味着整个O2O平台已经开始进入到不缺用户也不缺信息的状态，未来我们缺的是数据。缺的是什么数据？是对用户个体消费行为进行全面分析，对其习惯、爱好需要进行分析和预测的大数据。而我们恰恰拥有海量用户的行为分析数据。通过与运营商的合作，我们拥有了五千万智能 的互联网访问行为。通过这些数据我们可以为O2O模式的商家提供效劳，这些商家可以是餐饮、房产、汽车等传

41、统商家，也可以是凡客、土豆优酷等互联网商家。商家可以采用自建的线上渠道，也可以入住我们的线上渠道。最大的收益在于通过我们的下一代移动商务平台，准确识别用户的喜好特征，通过我们的预测分析，向用户推荐适宜的内容，通过精细化运营。先是用户Profile和人群属性等信息，其次，也是更重要的是通过消费者之间人与人的行为类比，消费者行为偏好与商品特征的匹配，商品与商品的相关性匹配进行会员数据的深度挖掘与分析。通过对用户行为的深度开掘与分析匹配最符合其消费需求的商品信息，从而影响用户浏览行为，帮助用户做出更好的购置决策，进而影响转化性能，提升O2O商家的整体营销效果。真正有效的营销是符合用户需求的刺激而不是

42、盲目的骚扰。三、工程产品的竞争优势分析目前百度地图、高德、淘宝、58同城、微信等互联网企业也在做移动商务平台。其中高德、淘宝的做法与百度相似，通过向用户提供地理位置效劳，将线下餐饮、生活效劳、休闲娱乐等商家信息展现给用户，但百度是一家搜索引擎公司，高德是一家地图公司，二者的用户转化为电商用户还有一定距离，微信的本质是即时交流工具，其用户转化为电商用户也有很大差距。 通过将本产品与当前已有的移动商务平台进行比照，可通过如下维度分析：分析维度本产品百度地图高德淘宝58同城用户数据分析全面性强弱弱中中统一用户识别有无无无无主动接触用户的渠道强弱弱弱弱实时场景识别和需求预测有无无无无售后反应的监控强弱

43、弱弱弱品牌知名度弱中中强中用户数据分析方面分析：本产品的优势在于拥有用户在互联网上的所有访问行为，因此能通过数据挖掘得到全面深度的用户喜好特征，更准确的预测用户的行为。这个分析维度，当前市场上几个产品都有欠缺，百度地图和高德地图只有在用户使用时才能记录用户的移动轨迹，淘宝相对搜集的数据要全一些，但也只是用户在淘宝网的购物和浏览记录。用户在京东、群众点评等网站的行为就无法获取。58同城也存在类似问题。统一用户识别：本产品能在用户访问不同网站时，识别出用户是同一个 用户。尽管用户在不同网站的登录名称可能不同。其他产品都无法做到。主动接触用户的渠道：在用户没有登记注册联系信息的情况下，本产品也能够接

44、触到用户，通过短信、彩信和导航的方式。而其它产品无此能力。实时场景识别和需求预测：本产品能够在秒级延迟内，对用户的互联网访问场景进行识别，并给出实时推荐决策，实现精准的实时个性化效劳。其它产品无此能力。售后反应的监控：本产品能监控用户在线上各途径的分享反应，而其它产品只能监控用户在本渠道的分享反应。品牌知名度：本产品属于市场进入期，品牌效应较弱。但本产品相对当前各产品，具有明显的技术优势，能很快通过口碑效应传播，提升品牌知名度。第四章 工程实施风险及应对措施一、市场风险及应对措施1、客户源流失问题，应对措施由于我们采用的是CPA按成交付费，且由于我们拥有基于大数据分析根底的用户洞察，为客户商家

45、带来的转换率应高于其他移动商务平台。据我们的测算，比随机的营销转化率高出10多倍。因此对客户吸引力较大，流失风险较小。2、资金筹措风险及应对措施初期通过公司引入种子投资，并积极引进风险投资，快速、大量融入资金，通过膨胀式扩张，快速完成从初创到壮大的过程。3、市场疲软风险及应对措施初期通过自建渠道帮助运营商销售增值业务和 产品的方式回笼现金，这局部基于我们与运营商多年建立的合作关系，在产品价格、操作流程上都具有较大的优势。二、竞争风险及应对措施1、价格战的风险及应对措施：优惠是O2O模式的开展一个精髓，只要有优惠的地方，就会聚集用户。如果一旦形成恶性竞争，既保证不了商家的利益，也形成不了用户的忠

46、诚和粘贴，将构成恶性循环，不利于O2O模式的开展。由于我们通过大数据挖掘为客户带来的营销转化率比普通营销高出10多倍，因此相比竞争对手，我们可以把价格压低到对方的十分之一，是否发动价格战主动权由我方掌握。2、垄断的风险及应对措施：移动互联网行业，目前还未形成垄断的移动商务平台，各方开展阶段均处于初期，淘宝要稍微领先，但也未到达垄断的程度，因此不存在垄断的风险。三、管理风险及应对措施1、内部管理风险及应对措施现已引入销售领域、运营领域精英人才共同组成强有力的领导班子。本工程核心团队都有过合作，协作能力强，管理风险较低。2、人员流动风险及应对措施采用骨干员工股权鼓励方式，建立完善稳定的员工鼓励制度

47、、培训方案，以吸引和保存人才，减少人员流失所带来的控制风险。四、环境风险及应对措施1、用户隐私泄露造成的信息平安问题应对措施通过用户公网访问IP作为移动商务平台与线上渠道的信息交互标示。一个公网IP在一定时间内只对应一个 用户。这样即能开放用户的喜好信息，又不会产生用户隐私泄露的风险。2、产业政策调整的风险应对措施政府目前对于移动互联网产业非常支持，公司已经是国家高新技术企业，正享受减免税的政策，并为软件产业人才申请个人所得税的补贴，吸引更多的人才参加本企业。第五章 投资估算与资金筹措一、投资估算本工程总体投资预计总额为2.6亿元，包含工程前期的市场调研费、人工本钱费、硬件设备购置及物流基地的建设费、后期工程验收、工程投入市场后期维护费用等，投资方案分五年，具体如下表：工程投资5年方案总投资26000万元年度工程实施阶段投资额度资金主要用途2021初始期1500万元用于工程前期调研费、云平台根底架构搭建费、工程平台研发费包括人工费、差旅费、研发设备购置费、管理费等2021试点应