[摘要] “招商难”被看作是王健林经历的4个人生大坑之一，如今，“招商难度大”“品牌选择面少”、“知名品牌要求高”等已经成为业界共识。
“招商难”被看作是王健林经历的4个人生大坑之一，如今，“招商难度大”“品牌选择面少”、“知名品牌要求高”等已经成为业界共识。
经过接近一年的孕育，赢商网打造出高效精准匹配的云端招商工具——赢招商系统，从此将全面颠覆传统招商模式，大幅提升招商效率，缓解商业地产招商难问题。
到底是一款怎样的产品号称颠覆传统招商模式？关键词是：行业大数据（专题阅读）+云端应用。
基于赢商网的大数据平台战略，对商业项目信息和品牌商户信息进行数据化处理，并通过严谨的匹配逻辑，进行项目和品牌商户的匹配。
具体而言，赢招商系统是赢商网通过现有4万多家品牌商户添加116个品牌属性进行智能分类，同时将项目招商要求及商户拓展需求转化为复杂但精准的系列逻辑算法，根据项目的业态规划，在云端进行精准匹配，优选出符合客户需求的品牌商家，加快招商进程。
这样看来，赢招商系统已经不是传统意义上的以客户跟进及维护为主要方式的会员服务，而是基于严密匹配逻辑和算法的，能够进行动态更新和实时修正的云端应用。
那么，这款能够全面颠覆传统商业地产招商模式的产品，到底经历怎样的研发过程，让赢商人信心满满？
时间回到2014年国庆节之后，赢商网在内部启动了大数据战略，这是赢招商系统诞生的基础。
在经过数次全员激烈讨论后，确定赢商网大数据战略执行方法。并对赢招商系统研发项目正式立项，组建了数十人的研发团队，行动代号确定为：MR.X。
对于这一与以往思维方式和工作方法完全不同研发任务，赢招商系统研发团队纵然压力大，但箭在弦上不得不发，并按照研发步骤开展工作。
首先，确定招商指标，研发团队对业内一线招商人员与品牌拓展人员进行深度访谈，了解招商过程中涉及到的招商指标，如业态细分、品牌量级、客群肖像、品牌档次、、品牌拓展区域、物业条件等。通过严谨的推理过程，找到各个信息点转变成可处理可分析的数据结构，并终形成116条信息标签。
在此基础上，模拟项目招商及拓展行为，开始从赢商网现有数据库、互联网信息源以及人工咨询三个渠道广泛收集品牌商家信息。并经由大数据专家结合数据分析和人工核实的方式，对数据进行比对分析和逻辑推理，保证信息的准确性。之后，研发团队对数据收集、整理过程进行优化，形成能有效批量更新数据的数据采集框架，为赢招商系统持续提供实时有效的信息。
之后，先对赢商网品牌库中数万个个商户信息进行梳理和能为计算机识别的标签化，录入超过100万个信息标签，结合的数据库结构设计与快速检索功能，形成赢商网新的商户拓展大数据系统；
与数据库建立并行的是招商匹配积分机制的制定，MR.X研发团队订立了7大招商及拓展需求模块（包括品牌基本信息、选址拓店需求、品牌实力等7大类）和38个细分维度（包括聚客能力、品牌属性、品牌客单价、品牌影响力等细分项）的匹配计分机制。根据计分的原则，符合项目和品牌双方需求的项进行加分处理，而不符合的项则是零分甚至负分，得分高的品牌意味着匹配度高，那么品牌匹配度排序就会更靠前。
为了进一步优化匹配得分与品牌排序，研发团队根据不同类型和特征的待招商项目情况，设计出几套算法权重，在不同档次和需求的项目条件触发不同算法权机制。具体来说就是，在招商人员填写项目信息后，系统后台会根据信息识别出项目的定位及特征，并触发相应的权重算法，而具体铺位的招商匹配则是在相应权重算法设定的品牌库内进行计分，这样形成的匹配得分与品牌排序更加精准和贴合实际情况。
到了这一步，可以说，整个赢招商系统的雏形已经形成，然而，面向市场的大数据产品必须经过市场的检验。于是，赢招商系统启动了公测，面对征集20个商业项目，并根据项目在操作过程中的问题反馈，不断优化界面，改进算法、调整计分值。
赢商网的大数据战略还会如何发展？请延伸对赢商网的想象
《从0到1》指出从“1到n”是此消彼长的零和游戏，而“从0到1”的非零和游戏则是通过创造新价值，把市场做大（让客户有更多选择，而不是把其他企业做死）。赢商网的创新也是基于这个理念。
赢商网大数据战略之下的个创新产品——赢招商系统，将在2015年7月8日面世。但赢商网的大数据战略也远不止于此。市场监测系统、云拓展系统、云智库也开始筹备中。
“任何新方法，任何可以使事情更易完成的方法都是科技”，如果从这个角度看，赢商网未来也许会成为商业地产领域了不起的科技公司，因为创新精神使一切皆成为可能。
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