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智能時代下，海量的信息充斥著我們的周圍，我們有更多的信息可以利用。 因此就需要探索能夠利用更多商家店鋪信息，輔助用戶產生更快、更準確的購買行為的交互方式。 本文主要講講關於圖像檢索技術在美團APP中的應用。
一、美團用戶購買行為現狀分析
美團的用戶群廣泛、數量巨大，用戶雖然有著不同的年齡、職業、性別等屬性，但是其在美團的行為卻存在很多共性和差異。
年齡、職業、性別等屬性雖然重要，但是行為上的共性和差異才是關鍵，因為行為的共性和差異是指導我們對產品進行基本功能設計的根本。
根據用戶在美團上購買行為的有無目的性以及其所表現的行為，將美團用戶劃分為以下幾類：
用戶的目的性不同，其所面對的主要問題就不同，這就導致其表現出的行為的不同。 不同的行為用戶在美團上所表現出的不同行為如下：
不同行為的用戶，其所處於的時間和空間就會有不同的差別，因此產品就需要相對應的功能來滿足不同行為下的用戶的需求。
針對用戶的隨便看看行為，美團推出“大眾點評”、“猜你喜歡”等推薦功能，以滿足這類用戶隨便看看的需求，而在對有明確目的的用戶的需求滿足上。
筆者認為：其還有進一步提升空間，故本文主要對有明確目的的用戶進行行為分析。
有明確目的用戶，因行為發生的空間和時間的不同，其借助美團的表現形式也有所不同。 提前性購買和即時性購買的主要區別在於用戶產生購買行為是否發生在商家店鋪附近（約10米以內）。
我們先來具體看下這兩種購買環節中的具體表現行為，然後藉助其在美團上的交互流程進行具體分析。
（1）提前性購買行為
在提前性購買環節中，用戶提前了解商家信息、產生購買行為，進而前往目標商家進行消費。
（2）即時性購買行為
在即時性購買環節中，用戶在商圈逛街時產生消費想法，進而產生即時的購買行為。
根據筆者的體驗，這兩種行為在美團上的交互過程是相同的，美團使用如下的交互方式來滿足這兩類用戶的需求：
在即時性購買環節中，用戶已處於商家店鋪附近，此時可以獲得的商家信息，相比提前性購買環節獲得的信息更多（地理信息、商家店鋪信息等），因此美團就可以利用這些 信息使用與提前購買環節中不一樣的交互方式，讓用戶使用更少的操作流程，實現更快、更準確的檢索，查詢到用戶所需要商家信息。
而通過上面的分析，我們可以看到：不管是提前性購買還是即時性購買，用戶在美團點評上的操作流程是一樣的，美團點評並沒有充分利用商家的店鋪信息，這樣無疑隱性 的增加了用戶的操作成本，降低了用戶的體驗。
智能時代下，產品設計的目的無疑是要利用海量的數據信息，結合智能技術，減少用戶的決策過程，讓用戶更快、更準確的獲得所需要的信息。
二、圖像檢索在美團上的應用分析
在滿足即時性購買用戶的需求時，同時又能夠結合商家信息，目前已有的方式是藉助二維碼以及地理信息，人們通過手機獲取商家信息和服務時，需要找到方塊狀的二維碼 並掃描，或者進行基於地理位置的關鍵字查詢。
相比於關鍵字查詢，二維碼利用了更多的商家店鋪信息，可以實現更快的查詢，但是真實場景中商家並沒有醒目的二維碼供用戶進行掃描。 因此用戶就需要先找到二維碼，完成掃描，才能進一步完成購買行為。
此外，二維碼一旦被篡改（除非借助讀寫器，否則肉眼難以察覺），還會帶來一系列的信息安全問題。
可見，在滿足即時性購買用戶的需求時，目前已有的方式還有很大的改善空間。
智能時代下，海量的信息充斥著我們的周圍，我們有更多的信息可以利用，因此就需要探索能夠利用更多商家店鋪信息，輔助用戶產生更快、更準確的購買行為的交互方式。
招牌是商家品牌最好的展示區，也是最好的信息世界入口。 通過手機攝像頭識別招牌，從而檢索出特定商家，簡便、自然，比起二維碼或者定位，掃招牌的交互方式更加人性化。
消費者在逛街時，拿出手機，掃一掃感興趣的商家的招牌，就可以獲得商家的線上信息和服務，利於用戶更方便、更快捷的產生購買行為。
這種方式在美團上的交互過程如下：
根據上述分析，在滿足即時性購買用戶的需求時，採用圖像檢索技術的交互方式利用商家店舖的招牌信息，輔助用戶更快、更準確的檢索出所需要的商家信息。
與美團現有的方式相比，這種方式更加充分的利用了商家的店鋪信息，減少了用戶到決策結果之間的操作流程（由原先的3步減少到2步），同時還可以有效 避免二維碼掃描帶來的信息安全問題。
利用圖像檢索技術，融合現代商業與信息世界，在美團上實現“招牌掃描”的功能，可以實現更自然的交互，為線下商業提供更佳的互動體驗，讓O2O成為真正的數字O2O。
三、技術可行性分析
基於文字/語音的關鍵字查詢，或者二維碼掃描的最終目的，都是為了輔助用戶更快、更準確的查詢到所需要的商家信息，減少用戶與購買行為之間的操作流程。
而用戶對檢索功能的需求無非是其所表現出來的準確性和快速性，而在人工智能下，美團現有的資源可以很容易的滿足用戶這一需求。
1.準確性：
室內或室外的環境給招牌掃描帶來的挑戰無非是光照、遮擋、模糊、角度等因素，而美團點評已擁有商家海量的圖像數據信息，利用深度學習技術可以實現對商家招牌信息更深層次特徵 的描述，從而可以有效避免上述問題帶來的困擾。
借助用戶地理信息，可以準確定位特定位置的商家，結合提取的深度圖像特徵，實現高準確率的檢索查詢。
2快速性：
美團雲強大的計算服務，可以在離線/在線搜索查詢時提供加速服務。 查詢特徵匹配時，加入地理位置這一先驗知識，進行同一區域內的特徵相似度計算，既提高準確率也加快檢索速度。
深度HASH編碼，可以在不失準確率的前提下提升檢索速度，有利於在手機端的部署。
四、未來展望
消費者在商家招牌前，正在用手機掃招牌，這是商家與消費者互動的最好時機。 這時，可以和商家進行合作，疊加主動的增強/虛擬現實畫面，展開一系列的營銷活動，讓互動更有趣、更精彩。
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