墨迹天气恰恰属于后者 。 内容和企业服务等曾经在五年前被视为错误的转型 ， 五年后被证实是To C + To B双轮驱动的基石 。
内容上的加码 ， 为墨迹天气打通了服务闭环 ， 特别是和去哪儿、高德等平台的联动 ， 距离“一站式气象生活服务平台”越来越近：用户可以在墨迹天气上查询天气预报、航班情况、预定出行服务等一系列生活场景；根据洗车指数、穿衣指数、赏花指数、滑雪指数等规划下一阶段的行程 ， 墨迹天气逐步从工具演变成了场景化的生活服务......
有别于流量驱动的入口 ， 用户打开墨迹天气时有着相对明确的需求 ， 天气和服务的连接进一步缩短了用户的决策成本 ， 在服务转化率方面却有着无可比拟的优势 。
而扎根企业级服务 ， 则为墨迹天气的气象服务能力找到了新的出口 ， 摸到了打开千亿级市场的门道 。
02 98倍回报的市场 就在墨迹天气To B的2016年 ， 海外发生了一件大事 。
IBM以20亿美元的价格 ， 买下了TheWeather Company除广播部门之外的所有业务 。 彼时气象影响到的产业价值在美国已经达到 1600 亿美元 ， 在欧洲超过 2600 亿美元 ， 一个典型的千亿级市场 。
因为早在2004年的时候 ， 沃尔玛公司的数据组就发现了一个奇怪的现象：每一次大台风前 ， 草莓酱吐司饼干的销售量都会增长 7 倍 。 进一步深入研究后发现 ， 当气温达到 22℃ ， 啤酒开始畅销；气温达到 24℃ ， 泳装开始大卖；气温超过 30℃ ， 冰镇饮料销量上升……对应出现了啤酒指数、泳装指数、空调指数等经济学名词 。
最为著名的正是“德尔菲气象定律”：如果你在气象信息上每投资1美元 ， 便可以得到 98 美元的经济回报 ， 投入产出比高达 1 : 98 。
这大抵也是墨迹天气布局B端市场的原因 。 墨迹天气和饿了么的气象服务合作 ， 则进一步验证了“德尔菲气象定律”在中国市场的价值空间 。
2016年的时候 ， 饿了么就发现了一个直接影响配送效率的棘手问题：一旦遇到雨雪等极端天气 ， 整个平台会出现大范围的的订单激增、配送延迟 ， 需要及时调整预计送达时间以减少平台与用户的损失 。
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最初饿了么团队的策略是人工干预 ， 即由运营人员根据天气信息对平台进行手动调节 ， 但天气变化的复杂度远超想象 ， 同一个城市的不同区域可能有着不同的天气状况 ， 运营效率也被人工所制约 。 到了2017年 ， 饿了么开始引入墨迹天气的精确气象信息 ， 可以在国内实现1公里范围内的精确预报 ， 短时预报的晴雨准确率高达90% ， 大幅提升了配送平台的运营效率 ， 也是墨迹天气第一个跑通的B端服务 。
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