一、项目背景与目标
随着“美食旅游”成为文旅消费新趋势,游客对目的地美食的探索需求从“吃饱”升级为“体验文化、打卡分享”。传统纸质手绘地图虽具情怀但信息滞后,纯电子地图虽精准但缺乏温度。本项目通过“手绘地图+电子地图融合”的创新形式,打造“可交互、有故事、能打卡”的美食导览系统,目标如下:
- 用户体验:提供沉浸式美食探索体验(手绘地图的文化感+电子地图的实用性);
- 商业价值:助力本地餐饮商家引流(精准推荐+打卡营销);
- 文化传承:挖掘城市美食背后的历史、故事,推动非遗美食文化传播;
- 数据赋能:通过用户行为数据反哺商家优化经营(如热门时段、菜品偏好)。
二、核心功能模块设计
1. 双地图融合展示模块
- 手绘地图层:以城市特色文化(如老城区街巷、地标建筑)为灵感,采用Q版插画风格绘制,标注核心美食街区、老字号、网红店位置;支持缩放、拖拽、360°全景预览(移动端适配)。
- 电子地图层:接入高德/百度地图API,叠加实时导航(步行/驾车路线)、POI信息(距离、营业时间、人均消费)、交通提示(地铁口/停车场);支持“手绘-电子”双图切换,点击手绘元素自动跳转电子地图定位。
- 特色交互:手绘地图关键节点(如“百年面馆”“夜市入口”)添加动态标签(气泡弹出、语音讲解),电子地图标注“当前最火美食”热力图(红色→黄色渐变)。
2. 美食信息数据库
- 基础信息:商家名称、地址、电话、营业时间、人均消费、菜系标签(川菜/粤菜/小吃等)、认证标识(老字号/非遗/必吃榜);
- 深度内容:菜品故事(如“某锅贴起源于1920年XX胡同”)、食材溯源(本地特产/有机认证)、用户评价(精选真实点评+商家回复);
- 多媒体素材:高清菜品图、制作过程短视频(如“现包小笼包”)、商家环境图(明档厨房/复古装修)。
3. 打卡互动功能
- 基础打卡:基于LBS定位,用户到达美食点后点击“打卡”,自动生成带手绘地图水印的打卡海报(可添加文字/表情/滤镜);
- 进阶玩法:
- 任务打卡:设置“美食路线挑战”(如“老城区3家老字号全打卡得勋章”),完成后赠送电子优惠券;
- AR打卡:扫描特定美食(如特色雕塑、招牌)触发AR特效(如“虚拟美食飘出手机”),生成创意短视频;
- 社交分享:打卡内容一键分享至微信/抖音/小红书,带话题#XX城市美食地图#,参与平台流量扶持。
4. 个性化推荐引擎
- 场景化推荐:根据用户当前位置(如“地铁A口出来500米”)、时间(早餐/午餐/夜宵)、偏好(辣度/口味/价格带)推荐附近美食;
- 热度推荐:实时更新“今日热门”(订单量/打卡量TOP10)、“隐藏款”(本地人私藏但游客较少的店铺);
- 定制路线:用户输入需求(如“带老人吃清淡、1小时内逛完”),系统生成最优路线(含步行时间、店铺排序)。
5. 商家管理后台
- 信息管理:商家自主上传/修改菜品、活动信息(如“周一会员日8折”),提交资质审核(营业执照/食品经营许可);
- 数据看板:查看实时客流(打卡量/导航量)、用户画像(年龄/性别/来源地)、热门菜品排行;
- 营销工具:创建限时优惠(满减/赠品)、发放电子券(扫码领券)、参与平台活动(如“周末美食节”)。
6. 运营管理后台
- 内容审核:审核商家上传信息、用户评论(过滤敏感内容);
- 活动配置:设置城市级活动(如“XX美食节”)、专题推荐(如“秋季养生汤”);
- 数据监控:追踪系统访问量、打卡转化率、商家入驻率,生成运营报告(周报/月报)。
三、技术方案与架构
1. 技术选型
层级 | 技术/工具 | 说明 |
---|
前端 | UniApp(跨平台开发) | 支持微信小程序、H5、APP(iOS/Android),降低多端开发成本; |
后端 | Spring Boot + MyBatis | 高并发处理(支持10万+日活用户),模块化设计便于扩展; |
数据库 | MySQL(结构化数据)+ MongoDB(非结构化数据如多媒体) | 存储商家信息、用户行为数据,支持快速查询与数据分析; |
地图服务 | 高德地图API(Web端/移动端) | 提供LBS定位、导航、热力图等能力; |
AR功能 | ARKit(iOS)+ ARCore(Android) | 实现扫描触发AR特效,需集成第三方SDK(如EasyAR); |
云服务 | 阿里云ECS + OSS + RDS | 弹性计算(应对流量波动)、对象存储(图片/视频)、关系型数据库; |
2. 地图融合关键技术
- 手绘地图数字化:将手绘原图扫描后通过AI图像识别提取关键坐标(如店铺位置、道路),与电子地图经纬度匹配;
- 图层叠加:通过WebGL/Canvas技术实现双地图透明叠加,支持“手绘图覆盖在电子地图上”或“分屏显示”;
- 动态更新:手绘地图元素(如新增店铺)通过后台配置后,前端自动同步,无需重新发布版本。
四、建设步骤与周期
阶段 | 时间周期 | 关键任务 |
---|
需求调研与设计 | 4-6周 | - 用户调研(游客/商家问卷、竞品分析); - UI/UX设计(手绘风格定稿、交互流程); - 手绘地图绘制(实地勘测+文化元素融入); - 数据库结构设计(字段定义、数据采集标准)。 |
开发与测试 | 12-16周 | - 前端开发(小程序/H5/APP界面、地图交互); - 后端开发(接口开发、数据库搭建); - 地图融合开发(手绘与电子地图叠加调试); - AR功能开发(扫描触发、特效渲染); - 测试(功能测试、性能测试、兼容性测试)。 |
数据采集与上线 | 4-8周 | - 商家入驻(签约、信息录入、资质审核); - 数据清洗(去重、纠错、标准化); - 上线部署(云服务器配置、域名备案); - 内部培训(商家后台使用、运营后台操作)。 |
运营与迭代 | 持续 | - 用户运营(活动策划、社群维护); - 商家运营(数据反馈、营销工具指导); - 系统迭代(根据用户反馈优化功能,如新增“亲子美食”标签)。 |
五、报价方案(以二线城市为例,覆盖500+餐饮商家)
模块 | 明细 | 单价/数量 | 小计(万元) |
---|
需求调研与设计 | - 用户调研(问卷+访谈) - UI/UX设计(含手绘地图定稿) - 手绘地图绘制(50km²核心区域) | 8万 | 8 |
技术开发 | - 前端开发(UniApp跨平台) - 后端开发(Spring Boot) - 地图融合开发(高德API对接+双图层) - AR功能开发(基础扫描特效) - 测试(第三方测试服务) | 80万(人天×800元) | 80 |
数据采集与整理 | - 商家信息采集(地推+线上表单) - 多媒体素材拍摄(菜品图/短视频) - 数据清洗与入库 | 15万 | 15 |
硬件与云服务 | - 服务器租赁(首年) - 阿里云OSS/RDS(首年) - AR SDK授权(首年) | 10万 | 10 |
运营支持(首年) | - 商家培训(2场) - 用户运营(活动策划) - 系统基础维护(bug修复) | 12万 | 12 |
其他费用 | - 管理费(5%) - 税费(6%) | - | 8.7 |
总计 |
| - | 133.7 |
六、增值服务(可选)
- 定制化手绘风格:根据城市文化(如古风、潮玩)调整手绘地图风格,加收20%设计费;
- 高级AR功能:支持3D模型叠加(如“虚拟美食模型可拖动旋转”),加收15万;
- 精准营销服务:联合本地生活平台(如美团)导流,按效果分成(GMV的5%-10%);
- 数据深度分析:提供用户画像报告、商家经营优化建议,加收5万/年。
七、项目价值
- 用户侧:提升美食探索体验(文化感+实用性),增加打卡分享欲(社交裂变);
- 商家侧:精准获客(降低获客成本30%+),提升复购(会员体系+定向优惠券);
- 政府/景区:打造“城市美食名片”(文旅宣传素材),推动餐饮消费增长(预计年带动消费5000万+)。
备注:以上报价为二线城市基准,一线/三线城市可根据商家数量、地图覆盖范围、功能复杂度上下浮动20%-40%。具体合作需签订详细合同,明确交付标准与验收节点。