淘点点能否不孚众望扛起阿里O2O的大任?

文章探讨了淘点点作为餐饮业APP,在移动互联时代进军生活服务类市场的策略与挑战,分析了其功能变化、技术局限以及与饿了么的竞争策略。强调了数据对于平台基因公司的重要性,并指出淘点点在对接餐厅管理系统和产品技术层面的困境。

一个叫淘点点的餐饮业APP,承载阿里所有移动互联的期望进军生活类平台。自去年6月17日诞生以来,已承受了太多的关注和压力。之所以吸引这么多的关注,是因为他继承了阿里的纯正血脉,同时也肩负着阿里由电商平台向生活服务类平台的拓展延伸及阿里O2O战略,要打造生活版的“淘宝”,定位为“移动餐饮平台”,使命不可谓不大。点击打开链接

在腾讯利用微信抢尽移动互联风头的今天,阿里始终在穷追猛赶而成效缓慢,未来生活类产品市场将是移动互联线上线下打通的首选战场。特别是线下消费数据的争夺成败将直接决定阿里这个平台基因公司的未来。特别是在口碑网夭折后,阿里对淘点点在生活服务类方面的期望及呵护更显突出,不能再败了。

数据对于阿里这样的平台基因公司来说是关系生死的资源。在PC互联时代,阿里通过网购将客户各项数据紧紧拽在自己手上,从而实现其平台飞跃式发展。而在移动互联时代,随着生活类消费行为接入线上,由此产生的数据价值将大大高于网购类数据,这就是为什么阿里要全力推动淘点点的原因。而其中的点菜、订座、外卖环节的数据搜集就是其重点,尤以现场点菜数据最为核心。

但是淘点点自推出后在功能及推广重点却悄悄的发生着有趣的变化。最初淘点点推广重点就是在点菜功能,其定位是为餐厅提供O2O点菜工具,为餐厅节省服务员工作量,顾客可以远程预先点菜或现场点菜,通过现场扫描二维码来提交订单,而最近发现淘点点已经悄悄撤下了大部分商家原有的扫描二维码功能,点菜完成后提醒的是“请与服务员确认您所点的菜品”。其推广重点也由原来的点菜功能转向外卖,直接与饿了么正面交锋。中国餐饮市场中,外卖份额只占整个市场份额的10%左右,即使淘点点打败饿了么成为餐饮外卖老大,其对于餐饮及生活类数据的采集数量及质量也远远低于阿里原有期望,相当于打了1折,我相信这完全不能达到阿里未来O2O生态的规划要求。


可淘点点为什么要这么做呢?笔者目测实为淘点点无奈之举,具体原因有二:

一、淘点点之类的平台型产品不符合餐饮行业线下场景的多样性、个性化要求,也就是O2O的需求。由于阿里的平台基因,更擅长通过搭建大而全的平台吸引商家入驻,吸收转化商家客户,搜集客户数据信息,从而实现盈利。但是中国餐饮业态众多,有中餐,西餐,日本料理……等等,中餐还分为炒菜式、火锅、自助、快餐等,根本不可能由一个大而全的互联网系统适应所有餐饮企业的线下场景。而点菜功能必须真正融入到餐饮企业的内部管理系统才能发挥作用,如果不能融入就注定失败。

即使淘点点要对接餐厅原有的管理系统,由于国内原有餐厅管理系统品牌众多且杂难以对接,而且原有点菜系统开发商根本不可能为淘点点提供数据导入接口。从餐厅管理者角度来说,也不可能将自己最核心的经营数据及客户资料放在一个以搜集数据闻名的公司开发的产品之上。所以淘点点只能望数据兴叹,看着数据从自己眼前跑过,就是拿不到。自淘点点上线后其产品推广之路就极其艰难,即使有商家因为赶时髦使用了,虽然可以通过平台得到些许推广订单,但最后由于操作繁琐,数据安全问题等原因而停止使用合作或搁置。


二、从产品技术层面来说,淘点点只能算一个闭门造车的产品。阿里并没有餐饮行业经验积累,无法深刻了解行业深层次问题,只能基于其原有的电商经验及发挥IT人的想象来开发该产品,无视餐饮作为服务行业的特点和需求,完全脱离普通消费者的原有消费习惯。企图以其阿里品牌资源及资金优势来强势推广其产品及基于产品建立起来的消费习惯,我只能说这几年阿里太自以为是了!

餐饮外卖形态由于更接近原有网购形态,成为淘点点的救命稻草。无非就是从网购的量产化商品变成了餐厅厨房加工的菜肴,四通一达的快递变成餐厅自建的外卖员工,送达半径从全国各个角落缩短为周边区域。自然这样的形态更符合阿里的平台基因,虽然与网购有所区别,但还是做起来轻车熟路。虽然阿里也可以号称自己已经进军餐饮行业,但这外卖还不是真正“服务行业”的O2O,缺少的是人对人的服务与体验,缺少了在服务过程中线下数据收集。

互联网,并不是只有平台型产品能够赚取。移动互联时代的到来,为我们开启了各种可能的机会,不仅是原有互联网从业者的机会,也是深耕传统行业从业者的机会。不仅是BAT的机会,也是所有屌丝的机会。尊重行业特点,尊重客户习惯,秉承开放、平等、协作、分享的互联网精神才是正道!
转自中国硅谷在线慧谷城信息港
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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