主题信息（必填）
主题描述（最多限制在50个字符）
申请人信息（必填）
申请信息已提交审核，请注意查收邮件，我们会尽快给您反馈。
如有疑问，请联系
你只管努力，剩下的交给时光！
如今的编程是一场程序员和上帝的竞赛，程序员要开发出更大更好、傻瓜都会用到软件。而上帝在努力创造出更大更傻的傻瓜。目前为止，上帝是赢的。个人网站：。个人QQ群：、
个人大数据技术博客：
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。
作者：秦思源，美团·大众点评高级数据工程师。2014年加入公司，负责美团用户增长数据相关工作，有较多Spark、BI实践经验，现专注于用户增长、数据开发效率。王彬，南京大学研究生，2015年加入美团·大众点评 用户增长团队。负责搜索引擎营销、流量数据挖掘、报表数据开发等工作，现专注于Spark、ES。
本文为原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但App开发者也同样感到头疼，因为App Crash（崩溃）可能意味着：用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。本篇以核心需求为中心，逐一展开介绍，如何使用Spark Streaming+ES构建App异常监控平台。低成本小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队，往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台，而选择独立开发。造轮子，首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站在开源巨人的肩膀上，如图1所示。
图1 数据流向示意图Spark Streaming每天来自客户端和服务器的大量异常信息，会源源不断的上报到异常平台的Kafka中，因此我们面临的是一个大规模流式数据处理问题。美团数据平台提供了Strom和Spark Streaming两种流式计算解决方案。我们主要考虑到团队之前在Spark批处理方面有较多积累，使用Spark Streaming成本较低，就选择了Spark Streaming。ElasticsearchES的全称是Elasticsearch，是一个开源搜索引擎。不过在监控平台中，我们是当做“数据库”来使用的。为了降低展示层的接入成本，我们还使用了另一个开源项目ES SQL提供类SQL查询。ES的运维成本，相对SQL on HBase方案也要低很多。整个项目开发只用了不到700行代码，开发维护成本还是非常低的。那如此“简单”的系统，可用性可以保证吗？高可用Spark Streaming + Kafka的组合，提供了“Exactly Once”保证：异常数据经过流式处理后，保证结果数据中（注：并不能保证处理过程中），每条异常最多出现一次，且最少出现一次。保证Exactly Once是实现24/7的高可用服务，最困难的地方。在实际生产中会出现很多情况，对Exactly Once的保证提出挑战：异常重启Spark提供了Checkpoint功能，可以让程序再次启动时，从上一次异常退出的位置，重新开始计算。这就保证了即使发生异常情况，也可以实现每条数据至少写一次HDFS。再覆写相同的HDFS文件就保证了Exactly Once（注：并不是所有业务场景都允许覆写）。写ES的结果也一样可以保证Exactly Once。你可以把ES的索引，就当成HDFS文件一样来用：新建、删除、移动、覆写。作为一个24/7运行的程序，在实际生产中，异常是很常见的，需要有这样的容错机制。但是否遇到所有异常，都要立刻挂掉再重启呢？显然不是，甚至在一些场景下，你即使重启了，还是会继续挂掉。我们的解决思路是：尽可能的把异常包住，让异常发生时，暂时不影响服务。
图2 异常重启架构图如图2所示，包住异常，并不意味可以忽略它，必须把异常收集到Spark Driver端，接入监控（报警）系统，人工判断问题的严重性，确定修复的优先级。为了更好的掌控Spark Streaming服务的状态，我们还单独开发了一个作业调度（重启）工具。美团数据平台安全认证的有效期是7天，一般离线的批处理作业很少会运行超过7天，但Spark Streaming作业就不同了，它需要一直保持运行，所以Spark Streaming作业只要超过7天就会出现异常。因为没有找到优雅的解决方案，只好粗暴的利用调度工具，每周重启刷新安全认证，来保证服务的稳定。升级重导Spark提供了2种读取Kafka的模式：“Receiver-based Approach”、“Direct Approach”。使用Receiver模式，在极端情况下会出现Receiver OOM问题。使用Direct模式可以避免这个问题。我们使用的就是这种Low-level模式，但它在一些情况下需要我们自己维护Kafka Offset：升级代码。开启Checkpoint后，你如果想改动代码，需要清空之前的Checkpoint目录后再启动，否则改动可能不会生效。但当你这样做了之后，就会发现另一个问题：程序“忘记”上次读到了哪个位置，因为存储在Checkpoint中的Offset信息也一同被清空了。这种情况下，你就需要自己用Zookeeper维护Kafka的Offset。重导数据。重导数据的场景也是，当你希望从之前的某一个时间点开始重新开始计算的时候，显然也需要自己维护时间和Offset的映射关系。自己维护Offset的成本并不高，所以看起来Checkpoint功能很鸡肋。其实可以有一些特殊用法的，例如：因为Python不需要编译，所以你如果使用的是Pyspark，可以把主要业务逻辑写在提交脚本的外边，再使用Import调用。这样升级主要业务逻辑代码时，你只要重启一下程序即可。网上有不少团队分享过升级代码的“黑科技”，这里不再展开。实现24/7监控服务，我们不仅要解决纯稳定性问题，还要解决延迟问题。低延迟App异常监控，需要保证数据延迟在分钟级。虽然Spark Streaming有着强大的分布式计算能力，但要满足用户角度的低延迟，可不是单纯的能计算完这么简单。输入问题iOS App发生Crash的时候，会生成一个Crash Log，但Crash Log是一堆十六进制的内存地址，对开发者来说就是“天书”。只有经过“符号化”的Crash Log，开发者才能看懂。我们将数据源分为符号化数据流、未符号化数据流，可以看出两个数据流的相对延迟时间。因为符号化需要在Mac环境下进行，而我们的Mac集群资源有限，不能符号化全部Crash Log。即使我们做了去重等优化，但符号化后的数据流还是有延迟。每条异常信息中，包含N维数据，如果不做符号化只能拿到其中的M维。
图3 双数据流融合示意图如图3所示，我们将数据源分为符号化数据流、未符号化数据流，可以看出两个数据流的相对延迟时间T是较稳定的。如果直接使用符号化后的数据流，那么全部N维数据都会延迟时间T。为了降低用户角度的延迟，我们根据经验T加大了时间窗口：先存储未符号化的M维数据，等到拿到对应的符号化数据后，再覆写全部N维数据，这样就只有N-M维数据延迟时间T了。输出问题如果你的Spark Streaming计算结果只是写入HDFS，很难遇到什么性能问题。但你如果想写入ES，问题就来了。因为ES的写入速度大概是每秒1万行，只靠增加Spark Streaming的计算能力，很难突破这个瓶颈。异常数据源的特点是数据量的波峰波谷相差巨大。由于我们使用了Direct模式，不会因为数据量暴涨而挂掉，但这样的“稳定”从用户角度看没有任何意义：短时间内，数据延迟会越来越大，暴增后新出现的异常无法及时报出来。为了解决这个问题，我们制定了一套服务降级方案。
图4 服务降级方案示意图如图4所示，我们根据写ES的实际瓶颈K，对每个周期处理的全部数据N使用水塘抽样（比例 K/N），保证始终不超过写ES的瓶颈K。并在空闲时刻使用Spark批处理，将N-K部分从HDFS补写到ES。既然写ES这么慢，那我们为什么还要用ES呢？高性能App开发者需要在监控平台上分析异常。实际分析场景可以抽象描述为：“实时/秒级/明细 /聚合” 数据查询。我们团队在使用的OLAP解决方案可以分为4种，它们各有各的优势：
SQL on HBase方案，例如：Phoenix、Kylin。我们团队从15年Q1开始，陆续在 SEM、SEO生产环境中使用Phoenix、Kylin至今。Phoenix算是一个“全能选手”，但更适合业务模式较固定的场景；Kylin是一个很不错的OLAP产品，但它的问题是不能很好的支持：实时查询、明细查询，因为它需要离线预聚合。另外，基于其他Nosql的方案，基本大同小异，如果选择HBase，建议团队在HBase运维方面有一定积累。
SQL on HDFS方案，例如：Presto、Spark SQL。这两个产品，因为只能做到亚秒级查询，我们平时多用在数据挖掘的场景中。
时序数据库方案，例如：Druid、OpenTSDB。OpenTSDB是我们旧版App异常监控系统使用过的方案，时序数据库更适合做系统指标监控。
搜索引擎方案，代表项目有：Elasticsearch。相对上面的3种方案，基于倒排索引的ES非常适合异常分析的场景，可以满足：实时、秒级、明细、聚合，全部4种需求。
ES在实际使用中的表现如何呢？明细查询支持明显查询，算是ES的主要特色，但因为是基于倒排索引的，明细查询的结果最多只能取到10000条。在异常分析中，使用明细查询的场景，其实就是追查异常Case，根据条件返回前100条就能满足需求了。例如：已知某设备出现了Crash，直接搜索这个设备的DeviceId就可以看到这个设备最近的异常数据。我们在生产环境中做到了95%的明细查询场景1秒内返回。聚合查询面对爆炸的异常信息，一味追求全是不现实，也是没必要的。App开发者，需要能快速发现关键问题。因此平台需要支持多维度聚合查询，例如：按模块、版本、机型、城市等分类聚合，如图5所示。
图5 聚合查询页面截图不用做优化，ES聚合查询的性能就已经可以满足需求。因此，我们只做了一些小的使用改进，例如：很多异常数据在各个维度的值都是相同的，做预聚合可以提高一些场景下的查询速度。App开发者更关心最近48小时发生的异常，分离冷热数据，自动清理历史数据也有助于提升性能。最终在生产环境中，做到了90%的聚合查询场景1秒内返回。可扩展异常平台不止要监控App Crash，还要监控服务端的异常、性能等。不同业务的数据维度是不同的，相同业务的数据维度也会不断的变化，如果每次新增业务或维度都需要修改代码，那整套系统的升级维护成本就会很高。维度为了增强平台的可扩展性，我们做了全平台联动的动态维度扩展：如果App开发人员在日志中新增了一个“城市”维度，那么他不需要联系监控平台做项目排期，立刻就可以在平台中查询“城市”维度的聚合数据。只需要制定好数据收集、数据处理、数据展示之间的交互协议，做到动态维度扩展就很轻松了。需要注意的是，ES中需要聚合的维度，Index要设置为“not_analyzed”。想要支持动态字段扩展，还要使用动态模板，样例如代码1所示：{
"mappings": {
"es_type_name": {
"dynamic_templates": [
"template_1": {
"match": "*log*",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string"
"template_2": {
"match": "*",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}代码1 ES索引配置资源美团的数据平台提供了Kafka、Spark、ES的集群，整套技术栈在资源上也是分布式可扩展的。线上集群使用的版本：
kafka-0.8.2.0
spark-1.5.2
elasticsearch-2.1.1扫码下载APP
关注微信公众号
您是个人用户，您可以认领企业号
账号密码登录
一周内自动登录
免密码登录
获取验证码
第三方账号登录
Hello,新朋友
在发表评论的时候你至少需要一个响亮的昵称
标题诱导点击
标题和内容无关
排版不合理
纯娱乐搞怪
肤浅无意义
用词不准确
语句无逻辑
论证无逻辑
对于不断的质疑声，王兴谈了美团的蜕变、边界与未来
时间：今天 1小时前
阅读：1033次
来源：亿欧
摘要：美团点评最近一次架构调整发生在今年初，为了“让业务和平台之间有更好的协同联动，打通“商户-平台-用户”的价值链，增强平台运营能力，并积累通用灵活的中后台系统”，点评平台与到综事业群合并，美团平台与酒旅事业群合并，加上此前的餐饮平台，美团点评的“三驾马车”就此形成
“大家以为我们是喜欢打仗的公司，但这是对我们的误解。”10月19日，在美团完成了40亿美元融资之后，很久没有面对媒体的CEO王兴迫切地想要回应外界关于这家公司的诸多评价。在王兴看来，竞争分两种，一种是足球的竞争，目标是把球踢进门框；一种是拳击的竞争，目的在于将对方打到。而美团点评恰恰属于第一种。事实上，美团点评不断尝试新的业务，在线旅游、网约车、共享充电宝、生鲜电商，但凡与生活服务相关的业务都成为它试图进入的领域。今年年初美团点评晒出了酒旅业务的成绩单：2016年，美团点评双平台酒店间夜量超1.3亿，门票销售6700万张，机票销售200万张，火车票800万张。从数字上来看，美团点评的酒旅业务已经拥有了对抗携程的基础，不仅如此，它还开始向携程的核心业务高星酒店进攻。而不仅是酒旅行业，今年2月起美团点评低调在南京试运营网约车业务，引发外界对美团业务边界的质疑。为了应付美团点评的入侵，滴滴出行推出主打中高端定位的优享业务，并将美团打车视作优享的头号劲敌。据36氪报道，为了联手对抗美团，滴滴甚至打算继续投资饿了么。对于美团点评这些年来的变化，不难看出其涉及的业务实在繁杂，外卖业务面临饿了么与百度外卖的联手，酒旅业务面临携程去哪儿的夹击，本地生活相关服务则因为百度糯米和口碑仍然存在一定变数，美团打车则动了滴滴等网约车公司的奶酪。从另一个角度来看，美团点评凭借在本地生活服务领域积累的优势开疆扩土，已经成为中国互联网BAT之外的核心玩家。当业务不断扩张，王兴清楚地知道要做什么、不做什么吗？今年2月，在一次内部会议上，王兴曾围绕着一把空椅子对大家说，“这把椅子上坐的是我们的客户，我们要坚持以客户为中心。虽然我们还不太了解他们，但我们有很好的基础可以了解他们，从而更好地服务他们。”而对于业务的边界，美团一个重要的判断基础在于，倘若新行业在未来会发生很大变化，且行业里的商家和消费者满意度并没有很高，那么就是值得去尝试的。正如王兴对公司业务的扩张逻辑所作出的评价，“万物其实是没有简单边界的，所以我不认为要给自己设限。只要核心是清晰的——我们到底服务什么人？给他们提供什么服务？我们就会不断尝试各种业务。”如今的美团点评，已经不是七年前那个为了在千团大战中存活下来使出浑身解数的新兵。就在昨天，美团点评宣布完成新一轮40亿美元融资，这家估值飙升至300亿美元的独角兽，接下来又将给行业带来哪些新的冲击？业务纵深与打破边界2016年下半年的第二天，王兴在公司内部会上就上半年工作进行了一次内部讲话。在这次讲话中，王兴提出了中国互联网下半场概念。在经历了“猛抓用户”、“猛接商户”的阶段之后，如何完善深入细分垂直行业的能力成为美团点评当下最大挑战。当人口红利消退后，技术成为互联网下半场的核心一环。新一轮融资后，美团点评表示将在人工智能、无人配送等前沿技术研发上加大投入，让高科技接地气，进一步推动现代服务业升级。美团点评高级副总裁、餐饮平台总裁王慧文透露，美团点评的无人车项目已经在内部探索了一段时间，并为此专门成立了一个团队，而这也将是美团点评未来重要的发展方向。“人工智能是技术的突破，最终要应用到产业场景中去，我们现在所看到人工智能应用在搜索引擎、无人汽车等方面，而作为外卖方向的应用场景想象空间也很大。对我们来说，不存在找完技术找场景的状态，未来将继续加大这方面投入投入。”美团的云业务也是具体体现之一。2012年，由于当时团购业务发展迅速，对于整个基础设施的依赖变得更强，美团内部孵化了一条云业务相关的业务线。而从长远角度来看，基础设施的构建对业务增长有正向支持作用，再加上从技术和产品的趋势来看，云计算是O2O平台向行业链条上方发展的趋势，美团云就此成立。在接受深网专访时，美团云总经理李爽表示，美团云成立之初只有几个人在做，到了2016年，美团云已经发展成百多人员工的基础云平台。美团云创立之初旨在支撑自有业务，包括团购、外卖、酒旅、猫眼电影等。自2013年开始，美团云发布了一系列公有云产品，并正式对外开放服务，成为了国内公有云行业又一个玩家。李爽告诉深网，美团云目前通过自己的后台系统，可以让商家自主录入商户信息。后期美团点评则通过上单审核系统完成对商户信息的审核，其中包括人工审核和自动审核，比如使用人工智能识别技术，判断图片和商户提交信息是否符合平台要求等。“我们对基础设施的建设是比较注重的，包括大数据方面的应用处理自动上单审核效果好会使整个供应效率提高。”美团云方面提供的数据显示，通过该系统，上单时间可从几天缩短至分钟级。2015年9月的数据显示，美团当时日上单量达到了12000单，人均效率是100单/天，自动上单占比已达到70%。美团点评也在通过投资等方式纵向深入各个行业产业链。首先是支付领域。2016年10月，美团点评全资收购第三方支付公司钱袋宝，收购完成后，美团点评获得第三方支付牌照，这意味着其初步完成生态平台的支付布局。这对美团点评来说尤为重要，因为这等于其进入金融领域获得了许可。同时，美团点评在今年初成立了50亿美元的“龙珠资本”产业基金，专注于大消费领域C轮以前的投资项目，包括餐饮、零售、酒旅、休闲娱乐等本地生活服务领域。从美团点评所投资的公司来看，其在诸多行业都有产业链的纵深布局。以餐饮为例，自称会重点推荐餐饮商家IT建设的美团点评投资了硬件服务商屏芯科技、软件服务商餐行健、SaaS服务商天子星、餐饮ERP服务商天财商龙，也投资过餐饮老板内参偏向餐饮内容的垂直自媒体，其所投资的易酒批则属于酒水供应范畴。截图来源：在业务的横向拓展上，美团点评也动作频频。今年8月起，印有“美团充电宝”字样的白绿色相间桌面式充电宝被投放到市场上。实际上，美团点评早在5月就已经为该业务立项，并由美团点评高级副总裁兼餐饮平台总裁王慧文牵头。从2010年3月成立，到2015年11月与大众点评合并至今，美团点评已向多个业务伸出触角，团购、外卖、酒旅、网约车、共享充电宝——美团点评涉足的领域越来越多，支脉也愈加庞杂。“在科技变革的前半段，因为风险非常大，所以需要用小团队去探索。但到了后半段，红利变小，整合成为了释放红利的方式。这时候多业务的公司会比单一业务公司更有优势。”王兴在接受《财经》采访时曾如此表示。“万物其实是没有简单边界的，所以我不认为要给自己设限。只要核心是清晰的——我们到底服务什么人？给他们提供什么服务？我们就会不断尝试各种业务。”元生资本创始人合伙人彭志坚对美团点评进入共享充电宝领域一事如此评价，他对深网表示，“美团点评具备天然优势，因为充电一个很大的场景就是餐厅、卡拉OK等，这些都是美团点评现有的客户，他们要做的话应该是自然而然的事情。”大众点评要“抓住这一波内容机会”在美团点评基于外部环境的变化不断变革之时，公司内部也在进行着调整，这在大众点评身上尤为明显。与合并前相比，位于上海市长宁区的大众点评总部并没有太大变化。橘色的Logo依然矗立在园区中央，大大小小的办公室里坐满了美团点评的员工。最大的改变可能在于，这家曾以“小资”著称的上海本土公司，越来越靠近美团的风格：简单、直接、快速、高效。与快的打车和滴滴合并之后不同，因为业务的差异性，合并后的大众点评没有走出人们的视野。随着美团点评架构多次调整，点评开始了新的起点。“抓住这一波内容机会”，是大众点评在最近一次架构调整时制定战略部署的重要依据。为此，大众点评在今年4月5日版本更新中推出了新功能以便于商户上传短视频，这也是与到店综合事业群合并后做出的首个重要更同时，用户也可以在点评里看到微信好友的动态。对于大众点评来说，这是一次证明自己的全新机会。大众点评的变动只是美团点评在整体策略调整上的一个缩影。时隔美团与大众点评合并已经两年，这段时间里，美团点评内外部均发生了诸多变化。美团点评最近一次架构调整发生在今年初，为了“让业务和平台之间有更好的协同联动，打通“商户-平台-用户”的价值链，增强平台运营能力，并积累通用灵活的中后台系统”，与到综事业群合并，美团平台与酒旅事业群合并，加上此前的餐饮平台，美团点评的“三驾马车”就此形成。曾经任职58同城执行副总裁张川在这次调整后正式加入美团点评，担任与到综事业群负责人，同时他还掌管着广告平台。在他看来，这次调整对于点评来说是一个需要被标记的“新起点”。而这个新起点的形成也与当时大环境有着紧密关联。2016年前后，内容创业与消费升级成为新的风口，美团点评当然也不会错过。在此之前，点评凭借多年以来用户的消费评价和商户信息已经形成固有的信息平台，大量吃喝玩乐的信息呈现于此。根据美团点评提供的数据显示，截至2017年7月，大众点评月活跃用户数超过2.5亿，点评数量超过1.5亿条，收录商户数量超过2500家。加之经历过千团大战后所构建的团购基因，大众点评已经具备交易平台属性。“内容平台和交易平台结合在一起，将会是未来真正的发展方向。”张川对腾讯深网表示。更详细来看，在美团点评合并之后，原本就注重交易属性的美团使美团点评整体的交易属性变得更加明显；信息层面，二者的内容交织在一起也形成了更大的信息平台。交易与信息相辅相成——交易提供了大量越来越真实的用户评价，而这些评价也反哺交易平台促成更多交易。“我觉得这个好时机，在2016年之后抓住了这一波内容机会。”张川说。从产品细节上能看到点评为此做出的改变。与到综事业群在架构调整后经历两个月的准备，上线了商户视频、朋友圈好友评价等功能，除此之外点评还为用户添加了搜索标签，这使得搜索精准度比过去高出不少。可见，点评希望通过更多维度的内容呈现为用户提供更有价值和更精准的信息。张川对腾讯深网透露，在美团点评旗下众多业务中，和到综事业群在2016年就已经实现了全面盈利。从内部来看，他们现在的重中之重是如何做好精细化运营，以及在业务上做更加长远的打算。为此，和到综事业群依然在做长期大规模的投入。这种投入拓展来源于两方面，一是购物场景上的拓展，比如从信息向更深入的交易优惠做引导，为用户提供线下打折、优惠券信息；二是拓宽与生活服务的边界，比如未来会上线洗衣、保姆、修锁、汽车维修等社区服务的信息。事实上，迎来新起点的点评正面临更复杂的外部环境。就在前不久，携程旗下的美食品牌美食林与阿里口碑走到了一起，用户在携程美食林上面浏览餐厅时，不仅仅能看到用户评论，还能领到来自口碑的优惠券。无论如何，这看起来都与点评并无二致。对此张川回应称二者的区别在于，携程美食林是从旅行者的角度，而点评则更侧重本地用户的评价。“通盘无妙手”，这句棋局里面的专业用语曾被王兴用来解释美团点评在应对外界变化时的招数。“现在这个阶段没有必要推出特别的轰动人的（产品或功能），其实我们就是把现有的能力发挥出来，慢慢的就会显示出能力来。”张川表示。美团点评每一次战略调整和架构更新，是高管团队深思熟虑后的结果。由于业务支脉庞杂，每周例会成为美团点评高管们沟通业务、作出决策的常规节目，在这种频繁的沟通节奏下，各个业务部门的管理者对于其他业务的进展、变化都会有很深入的了解。据深网了解，除了例会外，美团点评的高管们每月还会召开一次封闭会议，为时两天，在此期间手机也要被要求关闭。周会有其特定的内容，回顾每项业务的发展情况；预测每条业务的发展方向，然后指定战略；调动各个事业群为某项业务搭配资源。这种制度保证美团点评各业务板块能够灵活应对市场竞争的变化，在关键时刻根据当前环境做出决定和选择。追求盈利性增长与佣金上调美团点评的盈利与上市话题，一直是外界关注焦点。对此，美团点评一直讳莫如深。直至2016年8月，王兴终于在亚布力夏季高峰会上透露，除外卖业务之外，美团点评的其他业务在7月已经实现整体盈利。而在一个月后，王慧文发出“组织结构调整决定”内部邮件，称未来美团点评在互联网“下半场”将关注营收和盈利能力，追求盈利性增长，未来销售团队将以营收作为业绩，交易额不再作为衡量业绩的指标。对于正在快速发展的美团点评来说，这是一个需要被记住的重要节点。王慧文所说的“追求盈利性增长”，在美团点评到综业务对商户的抽佣上有所体现。一位美团点评前员工对深网透露，在到综的诸多业务中，亲子、丽人这些高毛利的收入部分已经占到美团整体的50~60%。而在到店餐饮方面，2016年初对很多商户的抽佣很多还是0；到了月份，抽佣提到了3%-5%，现在已经提到了7%-10%。除了到店餐饮，丽人、母婴、婚庆的抽佣也有所提高，从原来的10%提到了15%左右。“当然也是每家自己谈具体抽佣，但整体是提高了的。”这位前员工表示。美团点评对地推员工的考核标准也在这段时间发生了变化。据深网了解，此前，商家的交易流水会按照一定比例返佣给代理商，以商家的交易额作为地推业绩考核的主要指标，代理商的收入再从流水中提成。而随着盈利目标的确定，美团点评的考核方式发生转变，开始以平台上产生的利润作为地推业绩考核标准，以避免“在有补贴的前提下，有时候流水越大，可能亏损越多。”在整个公司内部，地推的角色也在由原来的“销售型”向“顾问型”发生转变。“我们需要很大的线下团队，帮助商家推动互联网化，为商户营销做维护。”张川说。技术层面的升级也推动着原来销售团队的工作效率，与原来销售扫街不同，现在美团点评的系统可以通过数据计算出销售应该先进哪几家商户，这些商户需求的产品是什么，从而提升整个销售体系的效率。广告收入是美团点评的重要收入来源之一。就在今年7月，美团点评对外宣布升级推广通品牌，并提出了“co-linemarketing线上线下一体化营销”的概念。张川当时在发布会上透露，美团点评还将向媒体、商户和合作伙伴开放数据及内容，建立开放的营销生态。根据资料显示，推广通是点评在合并前就推出的产品。美团点评为何选择在这个时候提出品牌升级也值得深思。对此，张川表示伴随着着互联网下半场大幕的拉开，营销也进入了下半场。面对复杂的营销环境的变化，如何在有限的营销预算内，实现精准、高效营销;如何享受到移动互联网时代营销带来的价值与红利，成为商家当下面临的挑战。美团点评希望通过产品升级解决这些问题。一位业内人士对深网分析称，在面对资本市场时，如今的美团点评需要讲出新的故事。“以前的团购靠折扣和低价，现在美团点评将推广通升级，实际上是想表明商业化能力有了更高的水平。对于商户而言，这种交叉营销的方式会有很强的吸引力。”该人士说。一家300亿美金公司的未来回顾中国互联网的发展进程，很少能有一家公司能像美团点评一样，因为在多个热门领域广撒网式的扩张而备受关注。随之而来的还有关于何时盈利和上市的拷问与质疑。成立七年、估值300亿美元、追求盈利性增长，这些关键词均暗示着美团点评上市应该被提上日程。对此，王兴回应称美团点评上市没有时间表。但不得不提的是，美团点评背后包括红杉、高领、今日资本等众多投资方对其寄予了太高期望，来自资本方面的推动也不容忽视。“美团点评目前可以随时上市，但这个行业目前空间巨大。投资人没有催我们，我们也不会去签相关的协议。”王兴说。王慧文也称，美团点评的大部分投资人是长期投资人，对于他们来说更关注企业长远的发展空间。企业何时上市，很大程度上取决于企业对行业的思考。然而，无论如何，美团点评的盈利压力不可小觑，尽管除外卖外的其他业务已经实现整体盈利，但随着外卖市场竞争“由三进二”，美团点评仍需要大量资金投入。处在风口浪尖的美团点评要解决盈利问题，同时也不得不打起十二分精神直面多个领域的竞争对手。“不应该试图追求一家独大，和阿里的竞争会长期存在。”王兴如此评价美团点评与阿里的关系。然而，现在的美团点评更希望用一种更加开放的心态看待当前局势。“心态开放、方式多样”，在10月19日的沟通会上，王兴讲话的一大部分时间用来阐释这八字原则。王兴认为美团与线下商家、投资的52家公司，甚至包括投资方和战略合作伙伴腾讯，都是在开放的心态下用不同的方式进行合作共赢。“通过非产品竞争力和服务竞争力一家独大可能是短期的，可能会导致团队懈怠，导致消费者、合作伙伴会不满意，最后并不会发展得更好。最强的竞争力是你不断兢兢业业的把自己的服务搞好，自然而然消费者会选择你，规模越来越大就会成为行业老大，并不代表你不惜一切手段消灭老二的空间”王兴说。
声明：该文章版权归原作者所有，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本网联系。
24小时热文
1.6万次阅读
1.3万次阅读
8123次阅读
7669次阅读
7640次阅读
7625次阅读
7563次阅读
7542次阅读
阅读下一篇
趣店上市，罗敏创业12年终大成，吴世春投资获千倍回报，说秘诀是重仓年轻人
创头条精选
扫描二维码关注
微信扫码咨询