一、核心功能设计
1. 智能菜谱推荐系统
- 用户画像匹配:基于用户历史购买记录、浏览偏好、家庭人数、饮食禁忌(如素食、低糖)等数据,通过AI算法推荐个性化菜谱。
- 场景化推荐:
- 快速晚餐:推荐15分钟内完成的快手菜(如番茄炒蛋、蒜蓉西兰花)。
- 节日特辑:春节、中秋等节日前推送应景菜谱(如饺子、月饼制作)。
- 健康管理:针对健身用户推荐高蛋白、低脂菜谱(如鸡胸肉沙拉)。
- 库存联动:自动识别用户冰箱/购物车中的食材,生成“清库存菜谱”(如用剩余胡萝卜、土豆做罗宋汤)。
2. 一键购物车生成
- 菜谱-购物车无缝转换:用户选择菜谱后,系统自动将所需食材加入购物车,并标注分量(如“2人份需500g鸡肉”)。
- 智能替换建议:若某食材缺货,推荐替代品(如用豆腐替代肉类),并同步更新菜谱步骤。
- 优惠组合:根据菜谱需求,推荐满减、折扣套餐(如“买排骨送炖料包”)。
3. 交互式烹饪指南
- 分步视频教程:
- 短视频形式展示关键步骤(如切菜技巧、火候控制)。
- 支持慢动作、循环播放、语音指导(适合厨房场景)。
- AR虚拟厨房:通过手机摄像头叠加AR特效,实时显示食材处理位置、调料用量(需开发AR插件)。
- 智能计时器:内置烹饪步骤计时功能,到点自动提醒(如“煮面3分钟,现在开始计时”)。
4. 社区互动与UGC
- 用户菜谱分享:鼓励用户上传自制菜谱,审核后加入推荐库,并给予积分奖励。
- 烹饪挑战赛:定期举办主题活动(如“30元做三菜一汤”),优秀作品展示在首页。
- 问答社区:用户可提问“如何去腥?”“替代调料推荐”,由系统AI或达人解答。
二、技术实现方案
1. 后端架构
- 微服务拆分:
- 用户服务:管理用户画像、收藏、历史记录。
- 菜谱服务:存储菜谱数据、关联食材库。
- 订单服务:处理购物车、支付、物流。
- 推荐服务:基于协同过滤、深度学习模型生成推荐。
- 数据库设计:
- 关系型数据库(MySQL):存储用户信息、订单数据。
- 图数据库(Neo4j):构建食材-菜谱关联关系,支持复杂查询(如“含鸡蛋的甜点”)。
- 对象存储(OSS):存储菜谱图片、视频。
2. 前端开发
- 跨平台框架:使用React Native或Flutter开发APP,兼容iOS/Android。
- 关键页面:
- 首页:轮播推荐菜谱、限时优惠。
- 菜谱详情页:步骤列表、视频播放器、购物车按钮。
- 烹饪模式:全屏沉浸式界面,隐藏非必要元素。
3. 第三方服务集成
- 支付接口:支付宝、微信支付。
- 物流追踪:对接达达、美团配送API。
- AI能力:
- 图像识别:用户上传食材照片,识别种类并推荐菜谱(需训练CNN模型)。
- NLP:解析用户搜索关键词(如“不用烤箱的蛋糕”),返回精准结果。
三、用户体验优化
1. 新手引导
- 首次使用教程:动画演示如何从选菜谱到下单的全流程。
- 烹饪技能测试:用户答题(如“你擅长切丝还是切片?”),定制难度标签。
2. 无障碍设计
- 语音导航:支持语音搜索菜谱、控制播放进度。
- 大字模式:为老年用户提供高对比度、大字体界面。
3. 反馈机制
- 烹饪评分:用户可对菜谱难度、口味评分,影响后续推荐。
- 错误上报:若步骤描述不清,用户可标记并提交修改建议。
四、商业价值与运营策略
1. 盈利模式
- 食材差价:通过批量采购降低进货成本。
- 增值服务:付费会员(专属菜谱、无广告)、品牌合作(厨具、调料广告)。
- 数据变现:向食品企业提供用户口味偏好分析报告(需脱敏处理)。
2. 冷启动策略
- KOL合作:邀请美食博主入驻,发布独家菜谱。
- 线下体验:在超市设置烹饪体验区,扫码获取线上菜谱。
- 补贴活动:新用户首单免费送基础调料包(如盐、油)。
3. 长期运营
- 季节性更新:夏季推凉菜、冬季推火锅菜谱。
- 健康干预:与营养师合作推出“21天减脂计划”,搭配食材包。
- 环保倡导:推荐“一菜多吃”方案,减少食物浪费。
五、示例场景
用户A:上班族,想快速做晚餐。
- 系统推荐:15分钟“香煎鸡胸肉配时蔬”。
- 操作流程:
1. 点击菜谱→自动加入购物车(鸡胸肉、西兰花、胡萝卜)。
2. 下单后,30分钟送达。
3. 烹饪时播放AR教程,语音提示“鸡胸肉煎至两面金黄”。
4. 完成后拍照上传,获得积分兑换优惠券。
通过整合“买菜+烹饪”全链路,小象系统可提升用户粘性,形成“从食材到餐桌”的闭环生态,同时为生鲜电商提供差异化竞争力。