螞蜂窩的旅遊服務類似於淘寶購物體驗，隻是螞蜂窩采取的是讓用戶成為專家，基於海量用戶行為數據挖掘，將大數據分析結果融入產品中，讓用戶通過他人的點評、遊記、問答等自由製定自己感興趣的行程，形成自己的個性化的旅遊攻略。
基於這樣的業務模式，螞蜂窩形成了自己的盈利模式——通過和OTA的合作，基於對前端用戶的需求分析，將熱門的目的地和熱門產品等與後端的OTA的庫存進行對接，推出酒店、機票和特價產品，打造旅遊O2O業務的閉環。
比如在售賣特價產品上，根據用戶的需求，提供精準產品。螞蜂窩在6月初發布“國內5城市出發馬爾代夫自由行”，4599元的價格包含5個城市直飛馬累的含稅機票以及4個晚上的四星級酒店住宿，發布短短1小時就有超過10萬人關注，成交336筆。
而在售賣酒店產品上，螞蜂窩采取的是非銷售庫存方式，而是反向從酒店攻略入手，提取先前旅行者寫在攻略裏的用腳走出來的體驗和感受，讓其他用戶從已有的真實體驗裏去認識一家酒店，然後匹配這些文字引入預訂，這種模式不同於OTA 的銷售庫存方式——以賣家視角，售賣酒，再產生用戶評價。
陳罡表示今年將會實現盈虧平衡，而今年重點依然是提供數據型產品，成為一家數據型公司，在這個基礎上嚐試進行一些商業化嚐試，在這個階段螞蜂窩會嚴格考察合作夥伴的口碑和品質。
根據螞蜂窩提供的數據，它已經完成了和Booking、Agoda、攜程、藝龍等國內外OTA的接口對接。收錄60多萬家酒店，基本涵蓋在其他OTA網站的酒店。
做中國的TripAdviser
螞蜂窩目前有180人，其中技術團隊超過100人，陳罡本人也是技術出身，他們用了一年的時間對數據進行清洗，並且根據不同的行業、不同的目的地等緯度，建立不同的數據模型，不過目前技術仍然是最大的挑戰之一。
以香港為例：香港的旅遊攻略關聯了1.2萬多篇遊記、8萬多條問答數據、28萬多條點評、36萬多張圖片，螞蜂窩的攻略引擎會定期計算和更新這些信息，把信息按照酒店、交通、地圖、餐飲等進行歸類，計算裏麵信息豐富的程度和可信度，按照信息的價值進行進行排序，最終人工審核並提交發布。
這裏麵將涉及到大量的計算和語義分析，需要不斷讓機器學習，同時輔以提高人工審核，以提高信息的精準性。
外界的普遍印象是，螞蜂窩定位主打國內人群，媒體屬性偏重，所以會以旅遊攻略指南電子雜誌作為主要產品，指南內容質量較高，網站遊記攻略豐富，用戶駐足時間很長，但是針對個人的交互性不足。
螞蜂窩顯然也看到這一點，這次的網站改版，除了提供單向用戶查詢信息，還新開發了一款旅遊問答的產品，用戶可以實時在旅行前、旅行中針對自己的一些問題，比如“香港過境簽”，“去吳哥是不是要找中文導遊”等實用信息進行雙向互動溝通。
“所有互聯網產品都在討論互動性，評論、互動、分享是一個產品互動性的三個要素。”陳罡表示，螞蜂窩在這次升級酒店產品時也基於社區屬性，用戶不僅和酒店互動，分享自己的點評，也可以回複其他用戶的點評，詢問更多酒店信息，還可以參考點評所來源的遊記、社區好友的建議。
目前來看，螞蜂窩的發展經曆了三個階段，第一個階段是做好社區的用戶體驗，讓更多的用戶願意分享；第二個階段是通過對評論和遊記進行挖掘，幫助消費者決策，接下來的第三階段陳罡表示，要把這些數據開放出來，讓後端更多的合作夥伴能夠拿到訂單，讓用戶能夠得到實惠。
談論起螞蜂窩的願景，陳罡表示要做“中國的TripAdviser”。
美國納斯達克上市的TripAdviser， 目前市值高達150多億美元，而目前攜程的市值是80多億美元，去哪兒的市值是30多億美元。如果細究下來，TripAdviser從2000年發展到2014年的市值，花費了14年的時間。陳罡認為在中國的互聯網環境下，這一速度會更快。 螞蜂窩隻用了4年時間便做到了這一領域的UGC信息和用戶數最大。
另外，與螞蜂窩相比，TripAdviser的頁麵還處於螞蜂窩改版前的模式，將用戶的UGC信息展示出來，但是沒有太多大數據的深層加工。在陳罡看來，螞蜂窩通過技術帶來的化學反應，可以為用戶提供更好的產品，未來可以成長得更快。