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NABCD 分析引用
NEED 需求
使用者群體
- 主要針對人群：福州大學的廣大師生群體以及食堂各個店鋪
- 使用者數量：根據130人的初步調查有8成受訪者有此需求，則師生使用者量大緻在萬人級别，而福大食堂商鋪符合産品要求的大緻有50-60家
需求分類：
使用者群體|需求
---|---|---
師生群體| - 面對琳琅滿目的食堂菜品需要更低的決策成本來快速決定“這頓吃什麼”的選擇恐懼症
- 需要一個準确的福大美食地圖了解食堂熱門店鋪
食堂店鋪|需要一個有效的管道擷取食客的口味分布、以及飲食流行趨勢
APPROACH 途徑
- 基于安卓平台開發應用，當使用者需要決策幫助時，應用會請使用者做3-4道簡單的布爾選擇題，之後将結果發送到後端伺服器，進行結果預測
- 後端伺服器基于php laravel架構進行開發，項目組中成員咨詢過一些學長也是使用同款架構進行開發，在後期開發過程如果遇到問題，可以獲得更直接的幫助與指導
- 根據使用者資料分析出針對性的使用者口味分析報告幫助各個店鋪改善菜品口味，提升客流量
- 我們立足于本校進行項目開發，可以非常友善的與使用者和商鋪進行溝通，進而快速疊代産品
BENIFIT 好處
收益群體|好處
---|---|---
學生/老師等一般使用者：| - 減少每天去食堂時猶豫吃什麼的決策時間與機會成本
- 輕松獲悉福大食堂的熱門店鋪與菜式
商鋪：| - 根據由我們提供的使用者分析報告，商家可以針對報告内容進行菜品改良，使得出品更加符合大衆口味，借此提升客流量并提高應收水準
COMPETITORS 競争
- 主要競争對手對比：
| 比較 | 大衆點評 | 這頓吃啥（微信小程式） |
|---|---|---|
| 應用截圖 | ||
| 優勢 | - 搜羅的餐飲資訊豐富多樣； - 有多樣的篩選方式； - 有較多的使用者創作内容。 | - 互動邏輯簡單； - 隻提供一個随機建議，減少使用者決策成本。 |
| 劣勢 | - 界面有效資訊太多，分散使用者注意力； - 使用者需要繼續操作才能進一步決策。 | - 隻是推薦出一個菜名，沒有更具深度的使用場景； - 使用者完全無法對推薦結果進行幹預，能否符合口味全憑運氣。 |
- 我們的優勢在于：
- 定位精準：定位清晰：我們的産品在一開始的定位就将目标人群設定為在校大學生，将使用場景設定在大學食堂的範圍，這讓我們目标清晰，需求明确。在軟體開發的初始階段将始終圍繞我們的定位快速疊代産品
- 先發優勢：通過初期調查，市場上還沒有出現具有統治力的同類産品，這使我們能領先一步搶占市場，為後續長遠發展積累使用者資料和推廣營運經驗。
-
本地化優勢：我們的 APP 立足于福大作為項目的發起點，開發團隊成員都是
福大在校生，對學校食堂的情況有切身體會，可以比其他競争對手更好的進
行本地化，吸引使用者使用。
DELIVERY 傳遞&推廣
新媒體推廣
- 宣傳視訊的制作與傳播：通過簡明的 MG 動畫制作，使得潛在使用者迅速了解産品理念與基本使用邏輯，積極與校知名社交平台溝通（如：青春福大），争取使得推廣視訊獲得更多曝光度。
- H5 頁面的制作與傳播： 通過制作有趣生動的 H5 頁面，使得潛在使用者迅速了解産品理念與基本使用邏輯，通過社交網站、社交工具等進行廣泛傳播
線下推廣
- 設立官微、官博、官方公衆号，周期性進行關聯宣傳，并與影響力較大的微網誌号、公衆号、新聞站點合作，擴大影響範圍。
- 與校内創新創業平台合作，争取專業的支援和專業的推廣管道。
- 通過設定“邀請有禮”活動，促使已有使用者分享邀請碼、分享本産品， 利用使用者的人脈關系有效擴大使用者群體的規模。
試用版輕應用
-
為了解決使用者可能不願意花費過多時間和精力下載下傳陌生的app的推廣困境，設計簡潔迅速的試用版網頁或者微信小程式，通過一個二維碼就可以試用産品的主要功能，進而
降低使用者的學習成本，并向我們的 APP 引流。
個人貢獻分衡量準則
績效管理主要部分在于團隊成員的團隊任務貢獻度。
- 當團隊成員接受了PM配置設定的一個團隊任務之後，有責任按時按品質傳遞，否則需要受到一定的績效上的處罰。
- PM有能夠給予最終評判的權力（超額完成加分、正常完成、未完成或未按品質完成），折算為乘以比例150%，100%，50%。
- 在團隊成員的互相交流時，确定團隊的共同目标，鼓勵積極的氛圍，建構信任和諧的團隊。是以，對消極的成員（例如開會遲到、交流時全程劃水）的也會有所處罰。
- 對于有積極為團隊做出自己額外貢獻（做了很多為未來/團隊/他人考慮的貢獻，而不僅僅是為當下/自己）的同學，也會有額外的績效加分。
團隊中個人的貢獻比例
| 姓名 | 比例（%） |
|---|---|
| 王彬 | 20 |
| 趙暢 | 15 |
| 李恒達 | 11 |
| 胡展瑞 | 16 |
| 王源 | 11 |
| 佘嶽昕 | 11 |
| 陳志炜 | 8 |
| 陳文垚 | 8 |
| 林煌偉 | 8 |
小組現場答辯評分
- 去掉一個最高分，去掉一個最低分，小組最終得分為80.17分
| 組号 | 組名 | 打分 |
|---|---|---|
| 2 | 拖鞋旅遊隊 | 81 |
| 3 | 彳艮彳亍隊 | 84 |
| 4 | 火箭少男100 | 80 |
| 5 | 起床一起肝活隊 | 73 |
| 6 | 404 Note Found隊 | 86 |
| 7 | 第三視角 | 74 |
| 8 | 小白吃 | 76 |
| 9 | 我頭發呢隊 | 86 |
現場答辯記錄：
- 沙茶面，麻辣香鍋這類自選菜考慮推薦嗎？
- 不考慮自選類商家。
- 把自選商家排除在外的做法會不會損害到了自選商家的利益？
- 項目初期暫不考慮。（謝謝這位同學的提問，我們需要仔細考慮這一問題）
- 分析報告的内容大概是怎麼生成的？
- 決策模式，後端提示回報。
- 分析報告對于店家有什麼好處？
- 有助于店家了解福州大學師生的口味分布，幫助他們更好地經營，使得菜品口味更貼合大衆需求。
- 是否考慮添加學生評論的功能？
- 我們希望我們的軟體實作我們的最小功能集。而且我們的理念希望我們做出簡潔易用的軟體，是以初期不考慮添加。
- 店鋪擁擠的程度的資料如何采集？
- 客觀觀察添權重重。GPS的定位也可以提供輔助。
- 請問像京元這樣自選的快餐如何做推薦？
- 自選商家我們是不考慮的，因為很難維護一個流動的菜單。
- 收集口味回報，如何代表使用者自身的需求？
- 非随機推薦。
- 柯老師：是否提供食堂平面圖？地圖、商家高亮、店鋪大概的位置、路徑是否可以作為後期加入的功能？
- 考慮整合在福大美食地圖裡面。
團隊提問回答環節
第二組的提問：
- 問題1：推薦店家的算法是什麼，倘若一個新使用者注冊後如何了解他的口味？
- 答：在軟體開發初期，我們會積極嘗試可能的算法來達到我們對推薦精确度的要求，初步調查後，随機森林、kNN等線性回歸算法在我們的考慮範圍内， 我們在項目計劃書中，以及現場PPT展示中都明确闡述了我們的軟體是基于使用者使用時對3-4道布爾選擇題的選擇來衡量使用者的口味。
- 問題2：以商家會員制為盈利模式，通過對商家了解，好像挺多商家對100/月挺不買賬的，而且分析報告若是一開始就收費的話，怎樣確定購買者對報告的信任，進而去購買你們的報告
- 答：在産品的初期我們會給商家提供免費試用，來使得商家能對我們所提供的服務有一個可感的認識。
- 問題3：假使項目在前期取得不錯的開展，那後期有想過怎麼将擴充産品功能
- 答：我們的産品的立足點是福州大學，倘若項目後期取得可觀的成果，會考慮進一步向大學城範圍内各個高校推廣。
第三組的提問：
- 問題1：請問盈利方式是什麼？
-
答：
1、商家會員制：食堂的店鋪可以通過成為我們的會員，每周獲得我們對其菜品的口味提升建議，以及食堂使用者口味偏好分析報告并以此提高客流量。
2、 分析報告購買：我們會定期對背景就餐資料進行分析處理，生成按月、季度、年的不同時間跨度的使用者口味分析報告，店鋪經營者通過該報告可以客觀獲悉福州大學各食堂店鋪的熱度變化，并對接下去的經營政策做出及時調整。
- 問題2：如果要擴大閱聽人範圍的難度大嗎？
- 答：目前未知，但未來是值得期待的。
- 問題3：怎麼保證推薦算法在推薦上保證滿足使用者需求？
- 答：我們力求讓使用者做出簡單的選擇就可以得出最終的推薦，是以我們會在設計題目、對菜品進行合理分類上下功夫，力求推薦算法實作盡可能高的客觀準确性。
第四組的提問：
- 問題1：演講時時間把握問題
- 答：感謝您的建議，以後會多多注意。
- 問題2：推薦算法穩定性
- 答：我們力求讓使用者做出簡單的選擇就可以得出最終的推薦，是以我們會在設計題目、對菜品進行合理分類上下功夫，力求推薦算法實作盡可能高的客觀準确性。
- 問題3：子產品分割不明顯
- 答：鑒于問題闡述模糊，基于我們目前對自身産品的了解，我們的産品的兩個功能相輔相成，且功能的核心思想緊緊圍繞産品定位與使用者需求，我們對子產品劃分的清晰程度有相稱的自信
第五組的提問：
- 問題1：你們的産品應該對菜品的口味很了解，你們打算如何確定正确掌握了菜品的口味呢？
- 答：感謝您的建議，這個問題在我們的項目初期也進行過深入的讨論，口味易受主觀因素影響，每個人的口味都不盡相同，我們在進行菜品量化時将着重于口味衡量的客觀性。另一方面，我們的算法并不僅僅基于使用者的口味，還會根據使用者使用時的時間和所處地點進行綜合權衡。
- 問題2：即食不會推薦自選視窗，那麼是不是福大美食地圖裡面會缺少了自選這一類商家？
- 答：自選視窗存在每日菜單變動的問題，這一客觀局限在未有很好的解決方案前隻得戰略性放棄。
- 問題3：套餐的本質無非是各種菜品的組合，那麼你們是否有考慮過可以推薦自選視窗的某些菜品的組合呢？
- 答：自選視窗存在每日菜單變動的問題。舉例來說，若推薦了紅燒茄子，但自選視窗今天沒有做這道菜，這次推薦就是無用的了。
第六組的提問：
- 問題1：如何解決大衆點評等平台的使用者服務條例問題
- 答：同學你提問的對象提錯了，我們不會爬取大衆點評的資料。
- 問題2：如何推薦類似自選搭配的麻辣燙的菜品
- 答：目前暫未考慮自選搭配的店鋪,由使用者參與自選搭配的菜品（如：麻辣燙），商家所提供的菜品并不固定，這一客觀局限會影響我們推薦算法的穩定性，是以為了更良好的使用者體驗我們不得不戰略放棄部分自選形式的店鋪
- 問題3：如何突顯産品競争優勢吸引使用者
- 答：我們的産品在一開始的定位就将目标人群設定為FZU在校大學生，将使用場景設定在大學食堂的範圍，目标清晰，需求明确。市面上存在一些類似菜品推薦的小程式或APP，但它們的核心都是随機推薦菜名而沒有綜合考慮使用者需求，也沒有結合所在地區的商鋪進行本地化。此外現階段的類大衆點評軟體的應用理念和操作邏輯基本大同小異，都是根據使用者的地理位置給出附近區域的餐廳推薦，但卻沒有進一步深入達到某一菜品級别的推薦。以上就是我們的軟體的競争優勢。
第七組的提問：
- 問題1：推薦菜品時是否有給出詳細的推薦理由，這部分理由怎麼擷取？
- 答：我們的軟體是基于使用者使用時對3-4道布爾選擇題的選擇來衡量使用者的口味，并以此作為推薦算法的輸入，根據使用者對于我們給出的問題做出的選擇來推薦。
- 問題2：對于剛注冊的新使用者，你們要怎麼給他們推薦？
- 答：我們在項目計劃書中，以及現場PPT展示中都明确闡述了我們的軟體是基于使用者使用時對3-4道布爾選擇題的選擇來衡量使用者的口味。
- 問題3：如果軟體給使用者推薦的菜品使用者不滿意是否有備選推薦，怎麼保證推薦會在使用者的接受範圍之内
- 答：首先，使用者可以回報他對于推薦結果的滿意與否，并且我們給出最終的結果會是在一個符合使用者選擇的前提下進行多方面的權衡，我們會積極調整我們的算法準确性，提高使用者的滿意程度。
第八組的提問：
- 問題1：随機推薦如何反映全校學生的口味偏好？
- 答：并不是随機推薦。我們的軟體是基于使用者使用時對3-4道布爾選擇題的選擇來衡量使用者的口味。
- 問題2：通過何種方式得到使用者個人的喜好并進行推薦？
- 答：我們在項目計劃書中，以及現場PPT展示中都明确闡述了我們的軟體是基于使用者使用時對3-4道布爾選擇題的選擇來衡量使用者的口味。
- 問題3：推薦的菜品是否會在今日出現？程式推薦和食堂方面的準備如何協調？
- 答：我們的app針對的是有固定菜單的商家，這在一定程度上避免了第一個問題。程式方面，我們負責收集各個食堂的菜單資料，将其整理歸納，結合推薦算法，完成我們APP的主要功能。
第九組的提問（暫無）：
- 問題1：
- 答：
- 問題2：
- 答：
- 問題3：
- 答：
項目計劃書修改處
修改一
修改二