研究美团优选论文

盈利模式1、佣金模式佣金模式应当是现在大多数团购网站的主要盈利模式，同时也是现美团网最主要的盈利模式。主要是通过出售团购商品，直接赚取中间的差价；或者是通过出售商品进行高百分比的抽成；或者通过协议帮商家做折扣促销，按照协议金额形成收入。美团网与国外的团购网站又有不同之处，国外的团购网站一般是自己向商家进货，然后负责把商品卖出去，赚取其中的差价，也就是直销。而美团网不同，它充当的应当是团购代理商，主要负责的是组织团购，而真正的产品供应是团购产品的商家做的。美团网需要做的相对比较简单。美团网现在每天帮您推荐一种优质的本地生活服务，所提供的产品更贴近当地的生活，而且对产品的质量要求也高，以保证商品能够为消费者依赖。这是美团网学习GROUPON的一个经营理念那就是本地化加精品模式的运营，并加以推广。2、广告模式不可避免的，广告收入将是美团网未来收入的一部分。基于美团网的高流量多会员的情况，美团网的广告的功能也得到了极大的凸显。对于商家来说是一个非常好的广告平台。甚至商家更愿意将美团网作为自己的一家店来看，在美团网上做广告相当于就是把客人直接请到店里面来，直接与产品面对面。这对于商家来说无疑是最好的效果。而且有些商品可能并不适合以团购的方式进行交易，但很可能与团购的商品有一定的相关性，把这些商品放在美团网上时能起到非常好的促销作用。而且可以针对不同地区的人群放置不同的广告，这样也提高了用户的便利性。3、转介费模式转介费模式可能是美团网未来将发展起来的一种新的收入模式。对于美团网而言应当是直接将页面链接到产品所属公司，让产品所属公司获得更多被知晓的机会，甚至开发出更多的潜在客户。对此，美团网可以通过向该公司收取转介费用。这种收入的模式是基于高流量，多会员的基础上的。此项收入是基于之前投入铺渠道等一系列成本的补偿，而且其转介的长期性，将更多地去抵消之前付出的成本，同时实现低投入高产出。4、服务费模式接受服务本身也是一种消费。美团网所提供的应该是大量的优惠信息服务，以及合适的产品推荐。目前美团网的会员是免费的，但是不排除未来可能采取对会员的收费。通过差异化的服务来收取用户的费用。当申请的会员级别越高，所能得到的信息就越多，甚至信息可能实现个性化的订制，而且给予更多的优惠。收取会员费本身就是一笔非常庞大的收入，可能会是美团网的一股强大的资金动力。但由于考虑到从免费到收费转型的难题，服务费模式可能会经历比较长的一段时间的策划才可能实现。二、SWOT分析目前市场上，美团网的主要竞争对手主要也是同类的团购网站。虽然其收入模式方面都比较相似，但是在实际操作、推广过程中各自的效果也各不相同。我认为目前美团网的主要竞争对手有糯米网、拉手网和58团购网。目前美团网虽然是团购网站的老大，但是这些公司也不是省油的灯，团购市场中还是充满挑战的。1、优势 (strength)(1)品牌知名度高：美团网作为中国首家团购网站，现在其注册用户数百万并保持着高速增长。再加上老总王兴曾经创建过人人网、饭否网等热门网站。故其在业界享有很高的美誉度。目前已占团购市场份额的20%左右，在百团大战中，可谓独霸一方能够取得客户信任。(2)技术力量强：美团网的技术团队是在经历过多个热门网站打造之后形成的。能够有效的驱动着前台业务系统和后台管理系统稳定、高效的运行，为用户营造流畅、舒适、快乐的团购体验。实时的团购行业数据监测系统，为您提供详细的行业数据，助力您制定正确的市场战略决策。(3)运维经验丰富，成功抓住用户心理，立足本地经营：美团网有着强大的商务洽谈团队，经过长时间的积累，有着丰富的商业合作谈判经验，助力您本地运营；美团网现已在全国众多城市设立分站，且在各地保持领先地位，对本地消费者有着深入的了解，不同城市的本地团队积累了大量的本土经验和优秀做法。并且通过一天一团的形式，培养用户的团购习惯以期拥有更多顾客。(4)100%物流掌控：这是团购网站的一个大亮点，它可以说颠覆了之前电子商务的物流规则。一般我们购买商品都是由卖家来负责物流，当然大多数情况下我们也要承担一定的物流费用。而美团网的“物流”方式却是，客户付款后将收到一个唯一的美团网序列号码和密码，然后带着序列号码和密码到相应的地方消费，大大可以节省快递的时间与费用，而且令人感觉心里更踏实，更容易接受。(5)以服务类产品为主：在美团网上团的最多的是温泉、足疗、瑜伽的服务券，实物商品为少数。因为服务类产品在一定的数量销售之后，新增的数量几乎是无成本的，更容易形成低价团购。在业务上满足客户的需要，同时也可以在其中获得较大的利润，是佣金收入非常可观的一个方面。2、劣势 (weakness)：(1)宣传的渠道相对狭窄：在美团网上，其所做的广告大部分都集中在搜索引擎优化，其余渠道的铺设相对较少。与糯米网相比，其在社交网络渠道上可能就明显不及了。糯米网本身是千橡公司的一个电子商务运营项目，通过整合千橡集团旗下的人人网、猫扑等资源，对于推广糯米网是非常具有优势的。(2)融资的渠道相对较窄：美团网创办一年有余，虽然一下子覆盖了300多个城市，但是大部分仍是在投入中。资金来源则大都来自风投，现今投资公司对中国的团购网站信息并不足，甚至出现撤资。这对于主要资金来源是风投的美团网来说便存在比较大的危险。而糯米网有千橡无预算地投入资金、58团购也一样有58同城作为靠山相对而言资金安全比较有保障。(3)经验大多师从GROUPON：GROUPON当属世界团购网站的老大，以联合的形式，GROUPON也开始进入到中国市场。与拉手网联合，在团购运营上面，美团网必须在“老师”的经验下，走出自己的一条特色之路，不然其发展可能就会因为新的团购方式的出现而失去先机，最终被拉手取代。(4)客户资金的管理并不完善，退货处理程序较麻烦：与拉手网相比，美团网的退货手续相当麻烦。必须通过申请，使得七天无条件退货的执行受到较大的阻碍，让消费者较难接受。3、机会(oppotunity)：(1)目前，团购在中国是一股热潮，有非常大的市场：自从团购模式在中国运营之后，中国网民对其热爱程度接近疯狂。团购以其低价实惠的优势仅仅抓住顾客的心理，不断地吸引顾客消费。以至于团购的市场份额爆炸式增长。再加上13亿人口中，网民不断增多，更加年轻化，其总的市场份额也在不断攀升。对于美团网这样的团购网站而言，其未来的市场份额仍有望实现较快的攀升。(2)口口相传，更好地招徕客流，壮大网站：流量对于一个网站而言是至关重要的一部分，流量来源于客流。团购以其低价使得消费者在现实生活中或者社交网络上进行分享，提高新顾客对网站的可信任度，使得网站注册用户也可实现快速增长。美团网目前注册用户数百万，而且仍在不断地增长，这对于美团网而言是一个盈利模式拓宽非常好的渠道。(3)Web网络的不断发展，最终将团购带进网民的生活：目前尚处于时代，可谓是团购的强大助力。在社交网络上面的分享，很大程度地去鼓动社交网络中的成员去进行消费。根据六度分割理论，几乎所有的网民都可了解团购。据调查目前网民的团购参与度和团购喜好度均超过50%，并且呈上升趋势。的到来，将会为团购提供更大的活力。这对于美团网而言，其目前团购第一站的地位可能吸引更多的网民走进美团。(4)投资机构对于中国团购大蛋糕充满兴趣：目前团购风行，客户资金对于团购网站的基本维持是足够的。在拓宽市场方面，很多投资银行愿意给予团购网站投资，打造更强大的团购体系。作为信誉好、品质好、地位高的美团网来说，获得投行的资金支持是比较容易的。4、威胁 (threat)：(1)团购市场产品混乱：今年所曝光的团购的乱象开始引起网民的警惕，产品以次充好、货物缺失，甚至以团购名义集资，携款逃逸，导致消费者的权益受到极大的损害。使得中国的团购蒙上了阴影，引发消费者对团购的不信任感。(2)政策真空，管理不当：越来越多的团购网站进入运营，出现百团大战的疯狂局面，千万市场秩序的混乱。市场在不断地被分割细化，使原有的团购网站的份额也会出现较大的冲击。(3)盈利模式普遍单一，对资金吸引力较小：目前中国团购网站盈利大多靠佣金，拓展性不够强，导致一部分的外国投资公司开始撤资。￥百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容立即获取美团网盈利模式分析与SWOT分析美团网分析一、盈利模式1、佣金模式佣金模式应当是现在大多数团购网站的主要盈利模式，同时也是现美团网最主要的盈利模式。主要是通过出售团购商品，直接赚取中间的差价；或者是通过出售商品进行高百分比的抽成；或者通过协议帮商家做折扣促销，按照协议金额形成收入。美团网与国外的团购网站又有不同之处，国外的团购网站一般是自己向商家进货，然后负责把商品卖出去，赚取其中的差价，也就是直销。而美团网不同，它充当的应当是团购代理商，主要负责的是组织团购，而真正的产品供应是团购产品的商家做的。美团网需要做的相对比较简单。第 1 页美团网现在每天帮您推荐一种优质的本地生活服务，所提供的产品更贴近当地的生活，而且对产品的质量要求也高，以保证商品能够为消费者依赖。这是美团网学习GROUPON的一个经营理念那就是本地化加精品模式的运营，并加以推广。2、广告模式不可避免的，广告收入将是美团网未来收入的一部分。基于美团网的高流量多会员的情况，美团网的广告的功能也得到了极大的凸显。对于商家来说是一个非常好的广告平台。甚至商家更愿意将美团网作为自己的一家店来看，在美团网上做广告相当于就是把客人直接请到店里面来，直接与产品面对面。这对于商家来说无疑是最好的效果。第 2 页而且有些商品可能并不适合以团购的方式进行交易，但很可能与团购的商品有一定的相关性，把这些商品放在美团网上时能起到非常好的促销作用。而且可以针对不同地区的人群放置不同的广告，这样也提高了用户的便利性。3、转介费模式转介费模式可能是美团网未来将发展起来的一种新的收入模式。对于美团网而言应当是直接将页面链接到产品所属公司，让产品所属公司获得更多被知晓的机会，甚至开发出更多的潜在客户。对此，美团网可以通过向该公司收取转介费用。这种收入的模式是基于高流量，多会员的基础上的。第 3 页此项收入是基于之前投入铺渠道等一系列成本的补偿，而且其转介的长期性，将更多地去抵消之前付出的成本，同时实现低投入高产出。4、服务费模式接受服务本身也是一种消费。美团网所提供的应该是大量的优惠信息服务，以及合适的产品推荐。目前美团网的会员是免费的，但是不排除未来可能采取对会员的收费。通过差异化的服务来收取用户的费用。当申请的会员级别越高，所能得到的信息就越多，甚至信息可能实现个性化的订制，而且给予更多的优惠。收取会员费本身就是一笔非常庞大的收入，可能会是美团网的一股强大的资金动力。第 4 页但由于考虑到从免费到收费转型的难题，服务费模式可能会经历比较长的一段时间的策划才可能实现。二、SWOT分析目前市场上，美团网的主要竞争对手主要也是同类的团购网站。虽然其收入模式方面都比较相似，但是在实际操作、推广过程中各自的效果也各不相同。我认为目前美团网的主要竞争对手有糯米网、拉手网和58团购网。目前美团网虽然是团购网站的老大，但是这些公司也不是省油的灯，团购市场中还是充满挑战的。第 5 页1、优势 (strength)(1)品牌知名度高：美团网作为中国首家团购网站，现在其注册用户数百万并保持着高速增长。再加上老总王兴曾经创建过人人网、饭否网等热门网站。故其在业界享有很高的美誉度。目前已占团购市场份额的20%左右，在百团大战中，可谓独霸一方能够取得客户信任。(2)技术力量强：美团网的技术团队是在经历过多个热门网站打造之后形成的。能够有效的驱动着前台业务系统和后台管理系统稳定、高效的运行，为用户营造流畅、舒适、快乐的团购体验。实时的团购行业数据监测系统，为您提供详细的行业数据，助力您制定正确的市场战略决策。第 6 页(3)运维经验丰富，成功抓住用户心理，立足本地经营：美团网有着强大的商务洽谈团队，经过长时间的积累，有着丰富的商业合作谈判经验，助力您本地运营；美团网现已在全国众多城市设立分站，且在各地保持领先地位，对本地消费者有着深入的了解，不同城市的本地团队积累了大量的本土经验和优秀做法。并且通过一天一团的形式，培养用户的团购习惯以期拥有更多顾客。(4)100%物流掌控：这是团购网站的一个大亮点，它可以说颠覆了之前电子商务的物流规则。一般我们购买商品都是由卖家来负责物流，当然大多数情况下我们也要承担一定的物流费用。而美团网的“物流”方式却是，客户付款后将收到一个唯一的美团网序列号码和密码，然后带着序列号码和密码到相应的地方消费，大大可以节省快递的时间与费用，而且令人感觉心里更踏实，更容易接受。第 7 页(5)以服务类产品为主：在美团网上团的最多的是温泉、足疗、瑜伽的服务券，实物商品为少数。因为服务类产品在一定的数量销售之后，新增的数量几乎是无成本的，更容易形成低价团购。在业务上满足客户的需要，同时也可以在其中获得较大的利润，是佣金收入非常可观的一个方面。2、劣势 (weakness)：(1)宣传的渠道相对狭窄：在美团网上，其所做的广告大部分都集中在搜索引擎优化，其余渠道的铺设相对较少。与糯米网相比，其在社交网络渠道上可能就明显不及了。糯米网本身是千橡公司的一个电子商务运营项目，通过整合千橡集团旗下的人人网、猫扑等资源，对于推广糯米网是非常具有优势的。第 8 页(2)融资的渠道相对较窄：美团网创办一年有余，虽然一下子覆盖了300多个城市，但是大部分仍是在投入中。资金来源则大都来自风投，现今投资公司对中国的团购网站信息并不足，甚至出现撤资。这对于主要资金来源是风投的美团网来说便存在比较大的危险。而糯米网有千橡无预算地投入资金、58团购也一样有58同城作为靠山相对而言资金安全比较有保障。(3)经验大多师从GROUPON：GROUPON当属世界团购网站的老大，以联合的形式，GROUPON也开始进入到中国市场。与拉手网联合，在团购运营上面，美团网必须在“老师”的经验下，走出自己的一条特色之路，不然其发展可能就会因为新的团购方式的出现而失去先机，最终被拉手取代。第 9 页(4)客户资金的管理并不完善，退货处理程序较麻烦：与拉手网相比，美团网的退货手续相当麻烦。必须通过申请，使得七天无条件退货的执行受到较大的阻碍，让消费者较难接受。3、机会(oppotunity)：(1)目前，团购在中国是一股热潮，有非常大的市场：自从团购模式在中国运营之后，中国网民对其热爱程度接近疯狂。团购以其低价实惠的优势仅仅抓住顾客的心理，不断地吸引顾客消费。以至于团购的市场份额爆炸式增长。再加上13亿人口中，网民不断增多，更加年轻化，其总的市场份额也在不断攀升。对于美团网这样的团购网站而言，其未来的市场份额仍有望实现较快的攀升。第 10 页(2)口口相传，更好地招徕客流，壮大网站：流量对于一个网站而言是至关重要的一部分，流量来源于客流。团购以其低价使得消费者在现实生活中或者社交网络上进行分享，提高新顾客对网站的可信任度，使得网站注册用户也可实现快速增长。美团网目前注册用户数百万，而且仍在不断地增长，这对于美团网而言是一个盈利模式拓宽非常好的渠道。(3)Web网络的不断发展，最终将团购带进网民的生活：目前尚处于时代，可谓是团购的强大助力。在社交网络上面的分享，很大程度地去鼓动社交网络中的成员去进行消费。根据六度分割理论，几乎所有的网民都可了解团购。据调查目前网民的团购参与度和团购喜好度均超过50%，并且呈上升趋势。的到来，将会为团购提供更大的活力。这对于美团网而言，其目前团购第一站的地位可能吸引更多的网民走进美团。第 11 页(4)投资机构对于中国团购大蛋糕充满兴趣：目前团购风行，客户资金对于团购网站的基本维持是足够的。在拓宽市场方面，很多投资银行愿意给予团购网站投资，打造更强大的团购体系。作为信誉好、品质好、地位高的美团网来说，获得投行的资金支持是比较容易的。4、威胁 (threat)：(1)团购市场产品混乱：今年所曝光的团购的乱象开始引起网民的警惕，产品以次充好、货物缺失，甚至以团购名义集资，携款逃逸，导致消费者的权益受到极大的损害。使得中国的团购蒙上了阴影，引发消费者对团购的不信任感。第 12 页(2)政策真空，管理不当：越来越多的团购网站进入运营，出现百团大战的疯狂局面，千万市场秩序的混乱。市场在不断地被分割细化，使原有的团购网站的份额也会出现较大的冲击。(3)盈利模式普遍单一，对资金吸引力较小：目前中国团购网站盈利大多靠佣金，拓展性不够强，导致一部分的外国投资公司开始撤资。

论文： 题目：《Leveraging Historical Interaction Data for Improving Conversational Recommender System 》 地址： 这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数据来进行对话式的推荐。 最近，对话推荐系统（CRS）已成为一个新兴且实用的研究主题。 现有的大多数CRS方法都专注于仅从对话数据中为用户学习有效的偏好表示。 然而，本论文从新的视角来利用历史交互数据来改善CRS。 为此，这篇论文提出了一种新颖的预训练方法，以通过预训练方法集成基于物品的偏好序列（来自历史交互数据）和基于属性的偏好序列（来自对话数据）。 随着电子商务平台中智能代理的快速发展，对话推荐系统（CRS）已成为寻求通过对话向用户提供高质量推荐的新兴研究主题。 通常，CRS由对话模块和推荐模块组成。 对话模块侧重于通过多回合互动获取用户的偏好，推荐模块侧重于如何利用推断出的偏好信息为用户推荐合适的商品。 现有的大多数CRS都以“系统要求用户响应”模式设计的。在每轮对话中，CRS都会发出有关用户偏爱的问题，并且用户会使用个性化反馈对系统进行回复。通常，系统会根据商品的某些属性（例如，你最喜欢的电影类型是什么）来生成系统查询，并且用户反馈会反映用户对该属性的特定偏爱（例如，我喜欢动作电影）。主流方法是构造一种跟踪模块，该模块可以从这种多轮对话中推断出用户的基于属性的偏好。以此方式，可以将所推断的偏好呈现为所推断属性的序列（例如，电影CRS中的“流派＝动作→导演＝詹姆斯·卡梅隆”。有了这个序列后，我们就可以用一些方法来进行推荐来，比如可以采用知识图谱来进行推荐。 但是，这些现有的CRS研究存在两个主要问题。首先，对话本身的信息非常有限。许多CRS得到了进一步优化，以减少系统与用户交互的回合数。因此，在基于属性的推断偏好中，可能会丢失一些有用的属性。其次，仅利用基于属性的偏好来进行推荐可能还不够。例如，即使在过滤了几个属性之后，候选项目集仍可能很大。 现在要解决以上提到的两个问题，我们就需要把基于item的方式和基于属性的方式进行结合。其中，基于历史交互item的方式反映的是用户的长期兴趣，基于会话属性的方式反映的是用户当前的兴趣，也就是短期兴趣，这是一个典型的长短期兴趣结合的任务。 A：之前说了，在CRS系统中，一个用户进行多轮对话后，会有一个item属性的集合，A就是这个集合 =  ,其中 属于A，是item的属性，n是属性序列的长度 ,其中 是用户在对话前第k步与之交互的item :我们进一步假设每个项目ik也与一组属性值相关联，用Aik表示，它是整个属性集A的子集。 任务的定义：根据CRS模块，首先收集到基于属性的序列 ，然后利用点击序列 进行推荐。关于这个任务的定义，深入理解应该是这样：我们是先有属性序列，然后主要根据点击序列进行推荐，属性序列的建模是子模块任务，序列推荐是主任务，序列推荐任务在属性序列更新后可以反复利用这个信息，只要属性序列更新。 论文的base model是用Transformer做的，输入部分是embedding层，这部分除了有item id的embedding矩阵，还有属性的embedding矩阵，输入还有个P，这个就不说了，位置向量。 中间的运算就是Transformer的过程了，self-attention 跟ffn，这里不懂transformer结构的可以看一下论文。 输出部分是预测候选item i的概率：其中ei是i的原始embedding向量，W是映射矩阵，两个s是item和属性经过transformer结构出来的最后一个向量。 熟悉bert的都知道mask language model，把item序列中的item 用mask替代，然后预测这些被mask掉的item。 其中fik是item transformer结构出来的位置k出来的向量，SA是熟悉结构出来的Aik的位置出来的向量，W是映射矩阵，eik是原始的item embedding。 为了更好的让item based的信息跟attribute based的信息进行融合，论文也采取了一种另类的mask方法，用随机负采样的属性来替代Aik， 其中fik是被替换的那个item经过trm出来的向量，W是映射矩阵，faj是属性trm出来的向量，预测的概率是aj是否是被替换过。 在LTR里面，如果采用的是pairwise的优化方式，那么负采样的技术就至为关键了，而且优化了正样本的概率大于负样本的能力，所以需要选取一种负采样的方法来给我们整个模型的优化带来提升。 MIP里面负采样的方式用的是 IR-GAN 和 ELECT这两篇论文所采用的方式。 改论文选择了SASRec作为第一个阶段的pairwise ranking的模型，这个模型也是论文中用来sample 负样本的模型。负采样是这么做的：我们先用pairwise ranking的方式训练一个模型作为生成器，得到了候选item的概率分布，有了这个概率分布我们就可以拿来负采样了，因为排序高的items跟真实的很接近。至于为什么选择这个模型，论文里面说是因为这个论文在序列推荐任务中的表示特别好，也就是它作为ranking的模型效果还不错。请注意，尽管可以像标准GAN中那样更新生成器，但是我们只训练它的参数一次。 根据经验，我们发现迭代更新带来的改进是有限的。 整个训练分成两个阶段，第一个是预训练阶段，就是训练两个表示学习模型，第二个是微调阶段，学习的是rank loss：