O2O 平台上的交易服务和用户行为提供了海量数据，从中挖掘出的商户画像和用户画像有助于更深刻地理解商业本质。根据这些数据分析和挖掘，除了锦上添花地提升用户消费体验，如何雪中送炭地驱动整个平台的业务增长，是一个更加重要的问题。

本次分享会结合百度外卖商业智能推荐系统（BI RecSys）的构建过程，向大家剖析其中的常见模型、主要设计原理和核心技术，包括在不同发展阶段如何通过建模、预测和反馈评估来平衡平台、商家和用户三者之间的自身价值和利益诉求，促进商业信息更有效率地传输，驱动业务快速健康增长。

演讲提纲

• 商户画像和用户画像建设；
• 可视化平台与 API 接口输出；
• 根据业务要素提炼应用场景能力；
• 分阶段差异化运用增长工具。

听众受益

• 了解商业大数据建模的基本过程；
• 了解在商业智能领域针对不同场景构建推荐系统的方法论；
• 了解针对具体业务目标实操大数据增长的经验。