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深度分析攜程如何利用數據驅動產品和行銷的創新:Tech Open House讓人腦洞大開!

編輯前言:

本文是dcplus的中國夥伴WAWChina,在2015 Tech Open House前往觀摩數位化的旅遊業者「攜程」所做的分析與介紹。大數據不只對旅遊業產生深度影響,數位智能已是網路企業的大勢所趨,各個行業都可以運用數據重新規劃數位化的服務。讓我們來看看WAWChina的分析介紹吧!

 

6月18日,WAW團隊有幸收到CTRIP TECH Open House的邀請,前往攜程 (編輯註解:中國的旅遊業者)在凌空Soho的新大樓觀摩了攜程技術創新產品。

從產品創新的角度,我們認為攜程的確在中國的旅遊行業發揮了領軍企業的風範。

從我們對整個大數據行業的觀察來看,傳統的網站分析已經遠遠不能滿足行動網路企業的需求。

數據,行動網路,精準行銷

 

如下2圖清晰地指出數據分析行業的發展路徑企業需求

數據,行動網路,精準行銷

 

可以看出數位智慧分析是網路企業急需解決的問題

因為WAW本身比較關注行動網路大數據運用、精準行銷數位智慧,所以我們對攜程在數據採集、數據應用、推薦系統、搜尋、使用者評論等方面的創新進行了比較詳細的瞭解,希望對正在規劃網路的企業有所幫助。

本文的一部分是我們在Open House現場觀摩的印象,更多的是我們站在專業角度的分析。

整體而言,攜程的策略是透過對使用者在行前探索、出行規劃、價格比較、預訂、行程中、回程到結束的整個線上旅行進行了非常個人化的產品創新。

我們注意到每一個環節的產品設計和技術佈局都充分利用了攜程自有的數據外部有價值的數據

 

行前探索

攜程今年1季度的行動端收入已經佔到全部的70%,這是行動站和行動APP合力的原因。無論是在行動端還是PC端,使用者在訪問任何一家公司的網站或者打開App之前,必定會經過外部的管道(Online或者Offline),這些線上探索的管道來源往往包含了很多有用的數據,比如使用者通過搜尋引擎查詢的關鍵字,或者使用者通過特定的PPC廣告到達行動站,乃至使用者通過合作APP的推廣頁面打開了APP等。

在使用者到達網站或者APP後,會產生大量的使用者行為數據。以酒店為例,通過頁面數據的分析,一般我們可以發現有些使用者會大量閱讀評論,有些會注意瀏覽照片,有些會對酒店位置比較在意,這些數據直接用於實現個人化推薦功能

攜程的個人化推薦功能可以服務於攜程的各個業務部門。攜程根據獲取到的使用者訊息,分析出使用者興趣,推薦適合的產品。

訊息來源於兩部分:

  • 使用者行為數據,比如瀏覽歷史、訂單歷史
  • 使用者註冊訊息,性別、年齡等

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不同裝置上的使用者行為數據可以通過使用者在攜程的UserId進行關聯(必須註冊過,並且曾經登錄過),這與我們的判斷一致。

如果無法獲取到使用者行為數據以及註冊訊息(比如新訪客),個人化推薦會推薦一個默認版本:通常是最熱門的產品。

攜程對於使用者偏好分析:

如圖,攜程使用者意圖分別按照城市主題,目的地偏好,產品偏好,酒店偏好及度假偏好進行分類,根據演算法,按照特定的排序規則推薦分屬各類別的相應產品

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使用者行為的發生時間:

攜程會把使用者行為的發生時間分段(每十分鐘一段)每段時間內的行為數據賦予不同的權重,最近10分鐘內發生的行為權重最高,依次呈階梯衰減。也就是說,使用者看到的產品推薦,跟他近十分鐘內在攜程上的行為最相關。

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這些外部和內部的數據都是使用者的行前探索數據,通過技術手段採集並利用集群進行儲存後,可以輸出給CRM系統做使用者的標籤

要注意的是,如果要能做到對最近十分鐘的使用者行為數據實現產品推薦,所有的外部數據和內部數據的採集必須即時,對攜程這樣體量的公司來說,每天的數據儲存量早就達到3TB以上,所以必須應用到數據集群、Spark和Hadoop等大數據儲存方面的前沿技術

目前對於應用等級高的數據,攜程已經採用T+0的策略,對於應用等級比較低的(比如數據報告),也實現了T+1,這對大部分企業還在使用T+7甚至T+14的業務數據用於企業重要決策敲響了警鐘。

 

出行規劃、評論和比價

攜程目前的全站搜尋(網站+App)已經能夠實現絕大部分產品和主要緯度的站內搜尋,比如按照商圈、品牌、酒店名等提供酒店搜尋,通過景點名稱和主題進行門票搜尋等。

同一個使用者,當他在PC上使用一個網站進行行程規劃時,往往是提前很多天進行行程規劃,並做價格比較,也會花很多時間看評論。

酒店評論優化:

在酒店評論優化上,攜程透過一系列演算法,判斷每條酒店評論的品質,並把高品質的酒店評論放在了最前面,經過優化過的酒店評論的頁面(或者酒店詳情頁)的使用者參與度的指標有明顯提升。

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另外優質原創的評論內容會引來更多的使用者評論,即UGC內容,這對於PC端和Mobile端的SEO大有好處,可以引來很多長尾的自然搜尋流量。

同一個使用者,當他在PC上使用一個網站進行行程規劃時,往往是提前很多天進行行程規劃,並做價格比較,也會花很多時間看評論,但不會馬上預訂。這些搜尋行為和評論閱讀行為的背後反映的就是真實使用者的出行規劃意圖。

但是在Mobile端,很多預訂是即時發生的,使用者沒有時間和耐心做大量的閱讀和判斷,攜程聰明的地方就是應用同一使用者的行為數據在Mobile端做精準推薦,這樣可以有效提升轉化率

再來說說全網比價

攜程酒店比價頁面除攜程之外的酒店的數據有兩種來源:

1)攜程自己的機器蟲到別的網站上去抓
2)攜程的partners自己提交數據

 

其中通過第一種抓到的價格數據肯定會有時間差,相對價格不一定那麼準確;通過第二種方式也會有時間差,因為不可能使用者到達攜程的酒店列表頁的時候,攜程就去請求合作夥伴的數據接口。合作夥伴自己推送數據或攜程請求數據都是按照一定的頻率進行,所以房價和房況也會有一定的時間差,但是使用者並不會在乎。

攜程獲取到價格數據之後,會進行兩層配對:


1)酒店名稱
2)酒店房型

 

據旁邊解說的工作人員說,這個功能很長時間才完成。

我們覺得,攜程越來越像Meta Search,另外,攜程抓取價格應該早就開始了,監控競爭對手的酒店房價,確保攜程自己的價格優勢,一旦發現競爭對手的價格更低,攜程就可以找酒店去談判了,呵呵。

很容易理解,這些比價行為數據只要被捕捉了,攜程可以知道特定使用者的價格敏感區域、酒店品牌喜好等,幫助進一步細化使用者的畫像。

同時熟悉旅遊行業的朋友可以聯想到攜程控股的眾薈在利用攜程獨家開放數據方面的獨特優勢,如果眾薈可以有償使用攜程的全站搜尋數據和比價數據,輸出為提供單體酒店或者酒店集團的數據產品,用於競爭對手分析和收益管理,這些數據的參考意義還是很大的。

以上是我們對攜程這次Open House在數據驅動產品創新方面的報導,相關文章還可以點擊原文閱讀顧青撰寫的「大數據、跨境電商和二戰70週年有什麼關係」一文。

 

 

 

WAW夥伴介紹  顧青 (Richard Gu)

E-Bizcamp創始人及CEO。WAWChina聯合創辦人。


WAW夥伴介紹  孫文研

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關於 WAWChina

WAWChina
網站分析星期三(Web Analytics Wednesday) 是一個頂尖的互聯網交流和分享的NGO平臺, 同時也是國內最大的系統介紹網站分析以及互聯網行銷分析和優化的專業網站。WAW創辦人宋星是百度廣告產品部首席顧問;WAW共同創辦人顧青是E-Bizcamp.com創辦人暨執行長。

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