作為O2O行業的移動互聯網創業者，開發應用的過程中，我心里逐漸浮現出，人們使用O2O類應用時的場景，也在和用戶的交流中，切身感受到作為開發者，我們正在和將會給人們的生活帶來了哪些改變：

一、社會化消費點評——看好友的消費意見

大眾點評經過多年的耕耘，建立了很多的用戶對商家的點評內容，對于它的用戶來說，通過網站或者手機客戶端，可以提前了解其他用戶的推薦或者評價，在過去的很多年里很好的服務于人們的生活，套用“O2O”來說，點評就是中國早的O2O！也因為其提供商家信息、優惠券和點評內容，在中國用戶中有非常好的口碑；

但由于都是昵稱點評，點評內容也很結構化需要填寫很多條目，導致了兩個弊端：1、點評內容的真實性：由于不需要購買，既可以點評，存在商家惡意點評競爭對手、也存在商家雇傭水軍給自己好評的現象，每一條點評是否真實需要用戶自己去識別；2、相對于點評的用戶量來看，發點評內容的用戶僅占非常小的一部分，大部分用戶是不注冊、也從不發表評論的。

點評的用戶之間沒有社交關系、用戶之間也缺乏互動和足夠的信任，即使大家的朋友都在點評上，但由于昵稱關系，誰也不知道是誰。而自從微博、人人、開心、QQ等各社交網絡開放平臺之后，為點評這樣的業務，提供了社會化的可能性，想想看，如果你通過社交網絡賬號登陸，發現的點評內容是你社交網絡上好友留下的，那么對你的消費決策將會起到重要影響。解決了點評內容真實性，如何刺激用戶主動分享呢？很多做過社交網絡的用戶都知道，中國的絕大部分用戶是愛看不愛寫的。介紹兩個此前我聽過的兩個應用給大家：1、應用通過系統發布超市調研任務，比如查看某廠家的產品在超市擺在什么位置、賣多少錢？用戶完成，后獲得獎勵。2、應用通過系統推薦用戶去特定線下商家消費，用戶消費后，應贈送社交網絡的虛擬貨幣。

如果在結合LBS功能，用戶到了一個陌生的地方，就會看到起社交網絡好友曾經在這附近留下的評價，那么將是非常好的體驗。

二、個性化推薦——按消費喜好獲得精準推薦

每個人的生活都是和位置有關的，生活在家、工作在寫字樓、消費在某一商圈，而且每個人的消費喜好也不一樣，你喜歡吃烤魚、他喜歡吃烤鴨，另一個偏愛海底撈的火鍋。。。

現在的大部分客戶端和網站都是通用形式的，用戶要在紛繁的推薦信息中，尋找自己喜歡的哪一個，在網站體驗也許還好些，屏幕大、網速快一眼能看到多個信息，而在手機客戶端無論是網速、流量都形成制約，所以并不是你給用戶優惠券越多越好，關鍵是要讓用戶快速能找到心動的那條信息。

基于LBS首先可以將信息按用戶位置推薦，增加用戶個性化定制功能，能夠讓用戶一目了然的找到周邊感興趣的信息。多說一句，很多人都喜歡團購，都通過團購導航來尋找團購，如果有個性化團購訂閱功能甚至是反向團購功能，則讓用戶體驗更進一步！

三、限時特惠——特殊時段的快速營銷

相信大家都遇到過，水果店、蛋糕房、超市生鮮產品在晚上或者特殊時間打折的情況。也許有人也知道，其實很多酒店的自助早餐，價位貴但賣不掉都得扔掉、超市快過期物品也一樣，酒店入住率每天也不一樣。。。線下商家的生意特點就是總有淡季、淡的時段以及產品有儲藏和使用周期。

基于客戶端，如果能實時推送給周圍用戶自己店鋪的限時特惠信息，那么將是非常有效的營銷工具。

四、實物類移動電商——新的機會

網購人們以及不陌生，剛才說的都是和線下商家有關的O2O(Online to Offline)類機會，但廣義的來看，從線下到線上的O2O（Offline to Online）有了移動互聯網也是成立，并很有可能改變用戶的網購習慣。舉兩個例子：

1、條形碼、二維碼掃描：用戶可以在逛超市、商場等實體店時，用客戶端掃描條形碼，得出產品信息以及在各電商網站甚至淘寶網的交易信息，從而進行比較消費；

2、語音識別：用戶通過語音說出自己想買的東西，應用自動顯示該產品的各類銷售信息；

3、圖片識別：這也是我最近非常看好的方向，通過拍照后的圖片識別，推薦類似商品，百度、谷歌和淘寶都有類似功能，但在電商垂直化、并和手機應用結合可能會更有機會！