經(jīng)過數(shù)年高速發(fā)展和洗牌后，國內(nèi)團購行業(yè)已經(jīng)趨于相對平穩(wěn)的發(fā)展階段，各公司之間的競爭也從過去的拼人力到現(xiàn)在愈發(fā)重視通過技術創(chuàng)新和數(shù)據(jù)分析來提高用戶體驗，挖掘訂單潛力。作為國內(nèi)團購行業(yè)的龍頭，拉手網(wǎng)在大數(shù)據(jù)分析方面做了哪些探索？取得了哪些成績？

　　拉手網(wǎng)CTO官沖和記者做了有關大數(shù)據(jù)應用方面的交流，他表示，提高訂單轉化率是檢驗大數(shù)據(jù)分析效果的最直接目的，綜合各種數(shù)據(jù)挖掘手段，現(xiàn)在拉手網(wǎng)EDM營銷的訂單轉化率比之前提高了十倍以上，而通過改善用戶搜索內(nèi)容質(zhì)量對訂單轉化率的提高達到三倍以上。

　　在加盟拉手網(wǎng)之前，官沖在新東方IT部門有過13年的從業(yè)經(jīng)歷，曾先后擔任過新東方教育在線的CTO以及新東方科技集團信息管理部總監(jiān)。2013年加入拉手網(wǎng)后，他對拉手網(wǎng)的技術改造主要在底層架構優(yōu)化、數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)格式規(guī)范統(tǒng)一和提高多屏切換的用戶體驗等幾個方面。此外，官沖通過敏捷式的研發(fā)激勵手段和流程改進來管理團隊，使得拉手網(wǎng)的產(chǎn)品開發(fā)效率比過去有了很大提高。

　　官沖認為，拉手網(wǎng)從建立之初就極其重視數(shù)據(jù)的收集和分析，并建立了50~60人的BI技術團隊。要做大數(shù)據(jù)挖掘的第一步是要有數(shù)據(jù)，所以首先需要積累用戶的行為，這個數(shù)據(jù)庫不是一天就能建立起來的，而是一年、幾年甚至更久。前期，拉手網(wǎng)BI團隊主要是搭建了一套系統(tǒng)，通過這個系統(tǒng)對用戶的行為進行跟蹤，這是個機器學習的過程。然后，基于這些數(shù)據(jù)可以通過數(shù)學模型去分析，指導業(yè)務產(chǎn)品的開發(fā)和決策。到2014年初，拉手網(wǎng)已經(jīng)擁有了5000多萬用戶，每天產(chǎn)生的日志吞吐量達到10億的量級，這里面包括用戶的行為、訂單、搜索、評論等等。

　　官沖舉了個EDM（郵件營銷）的例子，在做大數(shù)據(jù)分析應用之前，通過EDM帶來的訂單轉化率很低。在采用大數(shù)據(jù)解決方案后，可以根據(jù)用戶之前的瀏覽習慣猜測他的喜好和購買習慣，從而針對性的推送個性化的EDM，從來帶來的訂單轉化率能提高十倍以上。

　　據(jù)悉，接下來拉手網(wǎng)在基于大數(shù)據(jù)的應用開發(fā)上還將有大動作，對此，官沖透露，現(xiàn)在人們在訪問團購網(wǎng)站的時候看到的還都是千篇一律的頁面，接下來，通過數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，將有可能出現(xiàn)更加精準、更加個性化的“千人千面”頁面效果。當然，這只是拉手網(wǎng)在大數(shù)據(jù)應用方面的眾多嘗試之一。