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用户一分时时彩在旅游行业究竟有着多大的应用?

许义
2020-01-17

用户一分时时彩在旅游行业究竟有着多大的应用?

许义
2020-01-17

原作者:许义 2020-01-17

用户研究 用户分层 用户一分时时彩 用户增长 社群

细节里藏着魔鬼也藏着金钱,只有精细化到每一步的过程控制才能打造可复制的未来增长。
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随着移动互联网红利见顶和企业流量成本地不断提高,用户一分时时彩成为了最近互联网行业里非常火热的职位,无论外卖、出行、零售、生鲜还是电商,都开始认真关注起存量用户的深度维护和精细化地差别一分时时彩。

旅游行业相对其他零售电商,客单价上一直领先,但由于低消费频次的特点,在精细化一分时时彩上一直没有得到足够的重视,对一个外卖、生鲜、出行用户的基于用户生命周期和消费行为的精细化一分时时彩但却对一个客单价动辄过万的旅行用户熟视无睹,一方面是由于旅行消费普遍低频的特点,更直接的原因是旅游行业的信息化水平和一分时时彩的精细程度普遍落后于京东、淘宝等电商。

为什么用户一分时时彩在今天变得重要?

互联网的发展已经走过了粗放经营的野蛮阶段,所有的一分时时彩都开始围绕着精细化和用户细分,不够精细化的一分时时彩手段在今天都是资源浪费、信息打扰和信任消耗。同样一条促销信息,以往的做法是群发,这样就给不需要这条信息的用户带来打扰,多次打扰会带来用户信任的消耗,也浪费了五分11选5资源。

从信息传递的价值来说,不同信息给不同用户的价值不同,我多次举过的例子,一条房产信息在你没有购房需求的时候,你一定觉得是打扰,但当你考虑购房的时候,你会主动去搜索和寻找对应的信息。信息本身没有价值,取决于受众对象和对信息的利用程度。

举个例子, 当旅行社出现尾单的时候,用户池里可以判断出“时间宽裕”且忠诚度较高的符合条件的某类用户,针对性生成只能用于尾单线路的抵用券且规定使用时效,就可以将即将亏损的尾单针对性的送到“合适”的用户手里,同时降低硬损、不成团的成本,结合会员等级以“随机奖品”形式回馈给忠诚用户,且缩小尾单价格大面积传播给品牌带来的负面影响。

当一个用户7天内对相同线路重复浏览3次以上且停留时间和访问深度都达到一定的阈值,企业更应该识别出这类用户并给予适当的一分时时彩干预。

如何高效的区分信息并触达到对应需要的人群,可以体现出一家公司精细化一分时时彩的效率水平,也是高流量成本下的企业竞争力所在,在旅游行业,用户细分和精细化一分时时彩也会是接下来无论OTA巨头还是中小公司关注的重点。

用户细分

用户一分时时彩的第一步是分清用户,更准确地说是分清需求。

用户一分时时彩的前置条件需要实现对用户的细分以及用户行为的标签化,通过对应的数据埋点和用户行为的记录给不同的用户分类、标签、建模,从而区分不同用户不同阶段不同场景不同行为组合下体现的不同需求,从这个角度来看,用户不是我们理解的自然人而是需求的万千组合。用户的特点千差万别,有着不同的认知和消费场景,只有区分了N种需求,才能实现不同需求的差别满足和个性推荐,从而实现精准营销和企业一分时时彩效率的提高。

另一个角度来看,每天访问或购买的用户池中,不同用户而言企业对用户的意义和用户对企业的价值,都不一样。

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用户建模和标签

对用户建模和标签是深度一分时时彩的前置条件,对用户身份和行为特征属性的记录,并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息,从而抽象出一个用户的信息全貌,针对不同的需求模型主动给予恰当需要的服务。

你对用户打得标签越多越详细,用于用户分析的依据就越多,就能更针对性的给出解决方案。

用户身份数据:

如性别、年龄、社会身份、教育程度、所在行业、地址、设备终端、这些维度体现用户是谁。

用户行为数据:

访问频率、停留时长、访问深度、是否主动领券、是否有订单评价、喜欢看哪类产品,最近半年购买次数,最近半年访问次数,访问时段,这些维度记录用户做了什么,体现出可能存在的需求。

用户消费数据:

最近半年购买金额,购买品类,客单价,上一次购买的时间,和谁一起旅行,根据消费数据推测出用户的消费喜好和预测下一次消费行为。

用户偏好数据:

指促使用户发生消费行为的关键驱动因子,通过内容驱动还是优惠驱动该用户的消费行为,是“价格敏感型”还是“时间宽裕型”。

用户分类数据:

用户分类主要是根据用户的生命周期以及用户对企业的认知与关系做区分,不同用户对品牌的理解和熟悉程度不一样,主要分类依据为新老客,又可以细分为注册新老用户、访问新老用户、购物新老用户,从市场角度看注册新老用户、从流量角度看访问新老用户、从销售角度看购物新老用户,我们拿到的流量数据只有“拆”到最细的颗粒度来看,才能真正发现问题。

用户建模和标签化是个不断丰富的动态过程,客服在和用户沟通中,也可以根据沟通反馈不断给用户打上新的标签和特征。

每个用户和企业的关系也在不断变化,有的更加熟悉和深度,有的逐渐流失,通过对用户行为不断地记录、抽象成需求标签,建立起用户需求模型以后,把一个个不可理解的自然人,抽象成无数个需求组合,针对不同的需求组合推送和提供正好需要的服务,真正实现了信息和产品对用户需求的高效匹配。

用户成长和用户激励体系

今天我们容易看到太多的会员体系,京东、爱奇艺、携程,很多的会员体系和权益看起来丰富但实用的不多,给到用户的感知价值很少,但只有用户能够感受到的价值才是真正有用的用户价值。

用户成长体系和激励体系本身是一件事,本质是企业希望用更好的服务和权益来换得用户未来期间的更多消费,相对低频的旅行行业来说,越简单越实用就越好,一旦复杂到用户想不起留不住就失去了会员体系的本来目的。没有人在意的L1到L5,对用户和企业都没有意义,通过会员规则的点击埋点就可以看到用户的关注比率实际有多少。

如何量化用户的成长体系以及对应的等级权益如何分配,既能达到真正给用户带来可感知的实际价值又能为企业提高留存和复购,是一件很有挑战的事情。

比如旅行用户的常见行为有:登录、签到、分享、阅读、邀请、评论、点赞、访问时长、购买和推荐,对用户的每项行为进行分值权重(实际量化会因为各种情况更加复杂),得出一个用户的总分值从而对应到用户的会员等级,继而给到不同的权益,如线路红包、线下分享会抵用券、旅行周边积分商城、周边小礼品。

具体来说,用户标签权重 = 行为类型权重 × 时间衰减 × 用户行为次数 × TF-IDF计算标签权重。

行为类型权重:用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的操作成本,一般而言操作复杂度越高的行为权重越大,用户对企业的和认知也更深刻和熟悉。

时间衰减:用户某些行为受时间影响不断减弱,行为时间距现在越远,该行为对用户和企业当前来说的意义越小,如半年前的一次访问和上周的一次访问。

行为次数:用户标签权重按天统计,用户某天与该标签产生的行为次数越多,该标签对用户的影响越大,每天分享的次数更多,邀请成功次数更多,购买的次数更多。

会员权益兑现的技巧是惠而不贵,对用户来说很有价值,对企业来说边际成本很小,如免费的citywalk,旅行线路100元抵用券(获得增量的代价只是赚取的毛利减少),航空公司的升舱、酒店的免费升级房型都是这个道理。

如何量化用户和企业的关系

在传统旅游经营者的眼里,衡量用户的一次旅行是否满意最直接的方法就是看用户的满意度调查和好评率,但这是远远不够的。

用户满意和好评,生意就一定好吗?不一定。

比如用户通过你预定了春节旅行,结束以后对行程中的COMO酒店很满意,对新加坡航空很满意,但这些和你的预定真的有紧密的关系吗?

你要看这些满意和好评哪些真正来自于你的产品和服务设计,是否有可复制的用户体验设计,否则你的用户满意和好评真的和你没关系。

从另一个角度来说,满意度是消极的被动指标,有一定的局限性(比如用户填写方式和场景),只能找出问题及时修正,满意度的价值是为了完成质量监控,达到及格线,企业追求更高的用户体验不能满足于满意度。

那应该看什么?

看净推荐值NPS,请用户回答“在多大程度上你愿意向您的朋友(亲人、同事……)推荐我们的产品?”(0-10分,10分表示非常愿意,0分表示非常不愿意),根据用户的推荐意愿,将用户分为三类:推荐者、被动者、贬损者,推荐者与贬损者是对企业实际的产品口碑有影响的用户,这两部分用户在用户总数中所占百分比之差,就是净推荐值(Net Promoter Score,NPS)。

推荐者(Promoter):具有狂热忠诚度,反复光顾,会向朋友推荐。

被动者(Passives):总体满意但不忠诚,容易转向竞争对手。

贬损者(Detractors):使用不满意不忠诚,不断抱怨或投诉。

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

NPS询问的是意愿而不是情感,对用户来说更容易回答,这个指标更为直观,不仅直接反应了客户对企业的忠诚度和购买意愿,而且在一定程度上可以看到企业当前和未来一段时间的发展趋势和持续盈利能力。

看净推荐值就够了吗?

不够,净推荐值反映了用户在预定旅行产品时候的满意程度和未来一段时间内是否继续复购的可能性,万一出现新的更好选择呢?还要看什么,看心理承诺。

用户是否对你们的品牌故事足够了解?是否对价值观足够认同?

用户是否对你们客服、领队关系足够熟悉?

如果买不到你们的旅行产品,用户会失落吗?

用户关注其他旅行品牌和预定选择吗?其他品牌对用户有吸引力吗?

如果用户对前3个问题为“是”,最后一个问题为“否”,就是一位具有“心理承诺”的用户,心理承诺用户/服务的总用户数就是心理承诺率,心理承诺率很低的旅行企业尽管满意度指标很高但仍然预测不了一个用户未来的预定行为。

最后总结

旅游行业的平均客单价相对所有零售行业一直处于领先水平,如果以今天12.6亿人没出过国,10亿人没做过飞机来看, 旅行用户一定是今天中国最该关注的高价值群体。

在今天一个企业获取新用户的成本平均是维持一个老用户成本的5倍以上,在获客成本居高不下的形势下,所有的企业都需要对获取的流量足够的珍惜,从用户细微的行为记录里抽象出具体的用户需求继而推荐恰好需要的产品和服务,是今天很多企业正在努力的方向。

细节里藏着魔鬼也藏着金钱,只有精细化到每一步的过程控制才能打造可复制的未来增长。

随着移动互联网红利见顶和企业流量成本地不断提高,用户一分时时彩成为了最近互联网行业里非常火热的职位,无论外卖、出行、零售、生鲜还是电商,都开始认真关注起存量用户的深度维护和精细化地差别一分时时彩。

旅游行业相对其他零售电商,客单价上一直领先,但由于低消费频次的特点,在精细化一分时时彩上一直没有得到足够的重视,对一个外卖、生鲜、出行用户的基于用户生命周期和消费行为的精细化一分时时彩但却对一个客单价动辄过万的旅行用户熟视无睹,一方面是由于旅行消费普遍低频的特点,更直接的原因是旅游行业的信息化水平和一分时时彩的精细程度普遍落后于京东、淘宝等电商。

为什么用户一分时时彩在今天变得重要?

互联网的发展已经走过了粗放经营的野蛮阶段,所有的一分时时彩都开始围绕着精细化和用户细分,不够精细化的一分时时彩手段在今天都是资源浪费、信息打扰和信任消耗。同样一条促销信息,以往的做法是群发,这样就给不需要这条信息的用户带来打扰,多次打扰会带来用户信任的消耗,也浪费了五分11选5资源。

从信息传递的价值来说,不同信息给不同用户的价值不同,我多次举过的例子,一条房产信息在你没有购房需求的时候,你一定觉得是打扰,但当你考虑购房的时候,你会主动去搜索和寻找对应的信息。信息本身没有价值,取决于受众对象和对信息的利用程度。

举个例子, 当旅行社出现尾单的时候,用户池里可以判断出“时间宽裕”且忠诚度较高的符合条件的某类用户,针对性生成只能用于尾单线路的抵用券且规定使用时效,就可以将即将亏损的尾单针对性的送到“合适”的用户手里,同时降低硬损、不成团的成本,结合会员等级以“随机奖品”形式回馈给忠诚用户,且缩小尾单价格大面积传播给品牌带来的负面影响。

当一个用户7天内对相同线路重复浏览3次以上且停留时间和访问深度都达到一定的阈值,企业更应该识别出这类用户并给予适当的一分时时彩干预。

如何高效的区分信息并触达到对应需要的人群,可以体现出一家公司精细化一分时时彩的效率水平,也是高流量成本下的企业竞争力所在,在旅游行业,用户细分和精细化一分时时彩也会是接下来无论OTA巨头还是中小公司关注的重点。

用户细分

用户一分时时彩的第一步是分清用户,更准确地说是分清需求。

用户一分时时彩的前置条件需要实现对用户的细分以及用户行为的标签化,通过对应的数据埋点和用户行为的记录给不同的用户分类、标签、建模,从而区分不同用户不同阶段不同场景不同行为组合下体现的不同需求,从这个角度来看,用户不是我们理解的自然人而是需求的万千组合。用户的特点千差万别,有着不同的认知和消费场景,只有区分了N种需求,才能实现不同需求的差别满足和个性推荐,从而实现精准营销和企业一分时时彩效率的提高。

另一个角度来看,每天访问或购买的用户池中,不同用户而言企业对用户的意义和用户对企业的价值,都不一样。

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用户建模和标签

对用户建模和标签是深度一分时时彩的前置条件,对用户身份和行为特征属性的记录,并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息,从而抽象出一个用户的信息全貌,针对不同的需求模型主动给予恰当需要的服务。

你对用户打得标签越多越详细,用于用户分析的依据就越多,就能更针对性的给出解决方案。

用户身份数据:

如性别、年龄、社会身份、教育程度、所在行业、地址、设备终端、这些维度体现用户是谁。

用户行为数据:

访问频率、停留时长、访问深度、是否主动领券、是否有订单评价、喜欢看哪类产品,最近半年购买次数,最近半年访问次数,访问时段,这些维度记录用户做了什么,体现出可能存在的需求。

用户消费数据:

最近半年购买金额,购买品类,客单价,上一次购买的时间,和谁一起旅行,根据消费数据推测出用户的消费喜好和预测下一次消费行为。

用户偏好数据:

指促使用户发生消费行为的关键驱动因子,通过内容驱动还是优惠驱动该用户的消费行为,是“价格敏感型”还是“时间宽裕型”。

用户分类数据:

用户分类主要是根据用户的生命周期以及用户对企业的认知与关系做区分,不同用户对品牌的理解和熟悉程度不一样,主要分类依据为新老客,又可以细分为注册新老用户、访问新老用户、购物新老用户,从市场角度看注册新老用户、从流量角度看访问新老用户、从销售角度看购物新老用户,我们拿到的流量数据只有“拆”到最细的颗粒度来看,才能真正发现问题。

用户建模和标签化是个不断丰富的动态过程,客服在和用户沟通中,也可以根据沟通反馈不断给用户打上新的标签和特征。

每个用户和企业的关系也在不断变化,有的更加熟悉和深度,有的逐渐流失,通过对用户行为不断地记录、抽象成需求标签,建立起用户需求模型以后,把一个个不可理解的自然人,抽象成无数个需求组合,针对不同的需求组合推送和提供正好需要的服务,真正实现了信息和产品对用户需求的高效匹配。

用户成长和用户激励体系

今天我们容易看到太多的会员体系,京东、爱奇艺、携程,很多的会员体系和权益看起来丰富但实用的不多,给到用户的感知价值很少,但只有用户能够感受到的价值才是真正有用的用户价值。

用户成长体系和激励体系本身是一件事,本质是企业希望用更好的服务和权益来换得用户未来期间的更多消费,相对低频的旅行行业来说,越简单越实用就越好,一旦复杂到用户想不起留不住就失去了会员体系的本来目的。没有人在意的L1到L5,对用户和企业都没有意义,通过会员规则的点击埋点就可以看到用户的关注比率实际有多少。

如何量化用户的成长体系以及对应的等级权益如何分配,既能达到真正给用户带来可感知的实际价值又能为企业提高留存和复购,是一件很有挑战的事情。

比如旅行用户的常见行为有:登录、签到、分享、阅读、邀请、评论、点赞、访问时长、购买和推荐,对用户的每项行为进行分值权重(实际量化会因为各种情况更加复杂),得出一个用户的总分值从而对应到用户的会员等级,继而给到不同的权益,如线路红包、线下分享会抵用券、旅行周边积分商城、周边小礼品。

具体来说,用户标签权重 = 行为类型权重 × 时间衰减 × 用户行为次数 × TF-IDF计算标签权重。

行为类型权重:用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的操作成本,一般而言操作复杂度越高的行为权重越大,用户对企业的和认知也更深刻和熟悉。

时间衰减:用户某些行为受时间影响不断减弱,行为时间距现在越远,该行为对用户和企业当前来说的意义越小,如半年前的一次访问和上周的一次访问。

行为次数:用户标签权重按天统计,用户某天与该标签产生的行为次数越多,该标签对用户的影响越大,每天分享的次数更多,邀请成功次数更多,购买的次数更多。

会员权益兑现的技巧是惠而不贵,对用户来说很有价值,对企业来说边际成本很小,如免费的citywalk,旅行线路100元抵用券(获得增量的代价只是赚取的毛利减少),航空公司的升舱、酒店的免费升级房型都是这个道理。

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在传统旅游经营者的眼里,衡量用户的一次旅行是否满意最直接的方法就是看用户的满意度调查和好评率,但这是远远不够的。

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比如用户通过你预定了春节旅行,结束以后对行程中的COMO酒店很满意,对新加坡航空很满意,但这些和你的预定真的有紧密的关系吗?

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那应该看什么?

看净推荐值NPS,请用户回答“在多大程度上你愿意向您的朋友(亲人、同事……)推荐我们的产品?”(0-10分,10分表示非常愿意,0分表示非常不愿意),根据用户的推荐意愿,将用户分为三类:推荐者、被动者、贬损者,推荐者与贬损者是对企业实际的产品口碑有影响的用户,这两部分用户在用户总数中所占百分比之差,就是净推荐值(Net Promoter Score,NPS)。

推荐者(Promoter):具有狂热忠诚度,反复光顾,会向朋友推荐。

被动者(Passives):总体满意但不忠诚,容易转向竞争对手。

贬损者(Detractors):使用不满意不忠诚,不断抱怨或投诉。

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

NPS询问的是意愿而不是情感,对用户来说更容易回答,这个指标更为直观,不仅直接反应了客户对企业的忠诚度和购买意愿,而且在一定程度上可以看到企业当前和未来一段时间的发展趋势和持续盈利能力。

看净推荐值就够了吗?

不够,净推荐值反映了用户在预定旅行产品时候的满意程度和未来一段时间内是否继续复购的可能性,万一出现新的更好选择呢?还要看什么,看心理承诺。

用户是否对你们的品牌故事足够了解?是否对价值观足够认同?

用户是否对你们客服、领队关系足够熟悉?

如果买不到你们的旅行产品,用户会失落吗?

用户关注其他旅行品牌和预定选择吗?其他品牌对用户有吸引力吗?

如果用户对前3个问题为“是”,最后一个问题为“否”,就是一位具有“心理承诺”的用户,心理承诺用户/服务的总用户数就是心理承诺率,心理承诺率很低的旅行企业尽管满意度指标很高但仍然预测不了一个用户未来的预定行为。

最后总结

旅游行业的平均客单价相对所有零售行业一直处于领先水平,如果以今天12.6亿人没出过国,10亿人没做过飞机来看, 旅行用户一定是今天中国最该关注的高价值群体。

在今天一个企业获取新用户的成本平均是维持一个老用户成本的5倍以上,在获客成本居高不下的形势下,所有的企业都需要对获取的流量足够的珍惜,从用户细微的行为记录里抽象出具体的用户需求继而推荐恰好需要的产品和服务,是今天很多企业正在努力的方向。

细节里藏着魔鬼也藏着金钱,只有精细化到每一步的过程控制才能打造可复制的未来增长。

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文中“用户是否主动领券”属于以下哪一类数据?
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作者: 来源:Travel 星辰大海(travelzoo_0021)
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哈德斯

2020-01-18 08:41

用户不是我们理解的自然人而是需求的万千组合,通过行为等数据能更好的理解他们!
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哈德斯

2020-01-18 08:41

用户不是我们理解的自然人而是需求的万千组合,通过行为等数据能更好的理解他们!
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用户一分时时彩在旅游行业究竟有着多大的应用?吗?
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