百度外賣平臺數據價值分析

張子衿

摘 ? 要：2014年5月起，百度推出了外賣平臺，現平臺注冊用戶量已經達到了3 000萬人以上，至今積累了大量的數據。然而這些數據具備很高的實際應用價值。為此，該文隨機抽取了百度外賣平臺上五家外賣餐館的數據，分別從商家訂餐量、訂餐用戶、用戶評價和訂餐時間4個維度進行了數據分析，從而找出百度外賣平臺數據的價值，引發大家對數據使用的思考與關注。

關鍵詞：百度外賣;數據價值;文本分析

中圖分類號：TP399 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A

0 引言

2014年5月百度推出了外賣平臺，現平臺注冊用戶量已經達到了3 000多萬人，在白領外賣市場實現份額第一，且平臺上積累了大量的數據。如何合理使用這些數據，是外賣平臺、平臺商家以及外賣用戶值得思考的問題。為此，該文隨機抽取了百度外賣平臺上5家餐館數據，并進行了分析。

1 研究思路及方法

1.1 研究思路

研究按如下思路展開：1）數據采集;2）數據分析，分別從商家訂餐量、訂餐用戶、用戶評價、訂餐時間4個維進行分析;3）數據價值，通過分析結果找到數據價值。

1.2 研究方法

研究主要使用了數據統計分析方法，在用戶評價的文本分析中，使用了社會網絡分析軟件ROST CM 6對數據進行分析，并對用戶評價的文本信息進行自動分詞、高頻詞統計、云圖生成、共詞社會網絡及語義分析。

1.3 數據采集

利用國內網絡爬蟲制作工具——八爪魚軟件獲取數據。從百度外賣平臺上，隨機抽取上海中山公園商圈的5個外賣商家的數據，商家在百度外賣的ID分別為：1645228165、1557526832、15280021074、1439935781、1835243683。

2 數據分析

2.1 商家訂餐量

數據一顯示了2017年5家商家所有訂餐量。由全年數據可以看出，ID號為1439935781的商家經營情況最好。平均年訂餐量為2 160份。按平均每份20元計，一年該商家的外賣營業額在43 200元。如果按行業平均利潤20%計量，平均每家外賣利潤僅為8 640元。由此可見，雖然百度外賣平臺有較大的影響力，但外賣餐館如果僅依托一個百度外賣平臺的銷量，是難以生存的。

數據一。

2017年五家外賣餐館的訂餐量（共計10 841）。

商家ID號：1835243683;訂餐數量：613商家ID號：1645228165;訂餐數量：2438。

商家ID號：1557526832;訂餐數量：2932商家ID號：1557526832;訂餐數量：2932。

商家ID號：1528021074;訂餐數量：1090商家ID號：1439935781;訂餐數量：3768。

2.2 訂餐用戶分析

百度外賣平臺上95%以上的用戶是以手機號作為用戶名注冊的。訂餐用戶的分析得出以下2個結論。

2.2.1 發現外賣餐館的核心用戶

如數據二所示，可以看到用戶尾號831、814、013、557、521為餐飲1439935781最忠誠的客戶，了解這點，便于餐館維護核心客戶，并從核心客戶進行調研及分析，研發更適合客戶需要的菜品及服務。

2.2.2 進行商圈競爭對手的分析

如某用戶在某個時間段內在A餐館訂餐了18次，而在B餐館中訂餐16次，且餐館A與B的用戶重疊度較高，說明A、B餐館具有較大的競爭關系，可以幫助商家了解競爭對手，提升自己的競爭力。

數據二。

訂餐用戶一年訂餐次數。

用戶ID：1391****831/訂餐63次/訂餐餐館ID：1439935781

用戶ID：1391****210/訂餐48次/訂餐餐館ID：1645228165

用戶ID：1391****814/訂餐36次/訂餐餐館ID：1439935781

用戶ID：1391****013/訂餐33次/訂餐餐館ID：1439935781

用戶ID：1861****557/訂餐26次/訂餐餐館ID：1439935781

用戶ID：1381****631 /訂餐25次/訂餐餐館ID：1645228165（1次），1439935781（24次）

用戶ID：1381****521 /訂餐24次/訂餐餐館ID：1439935781

用戶ID：1560****050 /訂餐21次/訂餐餐館ID：1557526832

2.3 用戶評價文本分析

通過分詞發現高頻詞，是文本分析最重要也是基礎的研究。該部分利用ROST CM6軟件，對5家外賣餐館的點評數據進行分詞，得到用戶評價的高頻詞（如數據三所示），從排序表可以看出，與配送相關的詞：配送、服務、保存等都是高頻詞，對于外賣來說，外賣的及時到達是消費者特別關心的問題;其次是食品本身的質量，如味道、好吃等。

數據三。

用戶評價高頻詞。

配送快：336次;服務態度好：311次;保存完好：261次;味道贊：172次;風雨無阻：154次;分量足：128次;味道：122次;很好：117;包裝精美：105次;好吃：100;價格實惠：85次。

通過共詞進行語義分析可以進行文本信息的進一步挖掘，共詞是對每一條點評信息進行分詞后，發現同一條點評信息共同出現的詞，如這家炸雞太難吃，分詞后分出來的結果是炸雞、難吃。通過ROST CM6的社會網絡及語義分析模塊，可分析出炸雞難吃的語義，同時，將炸雞與難吃建立一條連線，連線的粗細表示共詞次數的多寡。對樣本數據中的點評信息進行社會網絡及語義分析。通過分析可以得出，“味道”與“很好”，“外賣”與“小哥”，“態度”與“很好”線條比較粗，說明用戶點評中，評價認為味道很好、態度很好，對外賣小哥的評價比較多。

2.4 訂餐時間分析

百度外賣中顯示了從用戶下單時間、用戶收到外賣的時間以及兩者相減所用的訂餐時間。但是系統顯示的時間信息有錯誤，在該研究樣本數據中顯示，最高的訂餐時出不一致的信息，如顯示訂餐時間是308分鐘的用戶在抱怨：三刻鐘才送到，說明系統顯示的部分訂餐時間并不準確。而用戶收到外賣的時間與用戶下單時間相關得到的數據，有時與系統顯示的訂餐時間也不一致。

3 百度外賣數據價值

通過以上分析可以看到，百度外賣的數據具有極高的應用價值，對于外賣平臺來說，數據能幫助其了解平臺上外賣餐館運營及服務的情況及變化。對于外賣平臺上的商家來說，能了解用戶反饋和需求以及競爭對手的情況;對于普通訂餐用戶來說，能了解商家的排名、推薦菜品、性價比、和配送情況。但目前大多數餐館還沒有真正認識到數據的價值并利用起來。不過相信隨著人們利用大數據的意識以及能力的提高，該數據的價值將會得到更為充分的重視和應用。

參考文獻

[1]蔡溢，楊洋，殷紅梅.基于ROST文本挖掘軟件的貴陽市城市旅游品牌受眾感知研究[J].重慶師范大學學報（自然科學版），2015（1）：126-134.

[2]馬向陽，魏文文，白寅.老品牌餐廳感知真實性的線索類型及其作用機理[J].華東經濟管理，2017（8）：176-184.