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旅游业应该怎样做用户运营?

2020-11-17 10:22:15 阅读(184 评论(0)

随着移动互联网红利的高峰和企业流量成本的不断提高,用户运营已成为互联网行业最近非常热门的职位。无论是外卖、旅游、零售、新鲜食品还是电子商务,他们都开始密切关注股票用户的深度维护和精细差异化运营。与其他零售电子商务相比,旅游业的客户单价一直处于领先地位。然而,由于消费频率低的特点,它在精细化操作中没有得到足够的重视。它对基于用户生命周期和消费行为的外卖、新鲜食品和旅游用户的精细操作视而不见,但对客户单价往往超过10000的旅游用户视而不见,一方面,它是由于旅游消费普遍低频的特点,更直接的原因是,旅游业的信息化水平和运营精细度普遍落后于京东、淘宝等电子商务。为什么用户操作在今天变得重要?为什么用户操作在今天变得重要?互联网的发展已经经历了广泛运营的野蛮阶段,所有的运营都开始围绕精细化和用户细分。今天,缺乏精细化的操作手段是资源浪费、信息干扰和信任消耗。同样的促销信息,以前的做法是大规模发送,这会给不需要这些信息的用户带来干扰。多次干扰会消耗用户信任,浪费推广资源。就信息传递的价值而言,不同信息对不同用户的价值是不同的。我举了很多例子:当你没有购房需求时,你必须认为房地产信息受到干扰,但当你考虑购房时,你会主动搜索和找到相应的信息。信息本身毫无价值,取决于受众对象和信息的使用程度。例如,当旅行社有尾单时,用户池可以判断“丰富的时间”和高忠诚度的合格用户,有针对性的生成只能用于尾单线优惠券和规定的使用时间,可以将损失尾单针对“合适”用户,同时降低硬损失,不组成成本,结合会员级以“随机奖品”的形式回馈忠实用户,缩小尾单价格对品牌传播的负面影响。当用户在7天内重复浏览同一线路3次以上,停留时间和访问深度达到一定阈值时,企业应识别此类用户并给予适当的操作干预。如何有效区分信息,满足相应的需求,可以反映公司精细运营的效率水平,也是高流量成本下企业的竞争力。在旅游业中,用户细分和精细运营也将是OTA巨头和中小企业关注的焦点。如何有效区分信息,满足相应的需求,可以反映公司精细运营的效率水平,也是高流量成本下企业的竞争力。在旅游业中,用户细分和精细运营也将是OTA巨头和中小企业关注的焦点。用户细分用户操作的第一步是区分用户,更准确地区分需求。用户操作的前提条件需要通过相应的数据埋点和用户行为记录,对用户进行分类、标签和建模,以区分不同用户在不同阶段、不同场景和不同行为组合下反映的不同需求。从这个角度来看,用户不是我们所理解的自然人,而是需求的成千上万的组合。用户有不同的特点,有不同的认知和消费场景。只有区分N种需求,才能实现不同需求的差异满足和个性化推荐,从而提高精准营销和企业运营效率。从另一个角度来看,在每天访问或购买的用户池中,企业对用户的意义和用户对企业的价值是不同的。用户建模和标签是用户建模和标签深度运行的先决条件,记录用户身份和行为特征属性,分析和挖掘潜在价值信息,抽象用户信息的全貌,积极为不同的需求模型提供适当的服务。你给用户贴的标签越多,用户分析的依据就越多,解决方案就越有针对性。用户身份数据:如性别、年龄、社会身份、教育程度、行业、地址、设备终端,这些维度反映了用户是谁。用户行为数据:访问频率、停留时间、访问深度、是否主动获得优惠券、是否有订单评估、您喜欢看什么样的产品、过去半年的购买次数、过去半年的访问次数和访问时间。这些维度记录了用户所做的事情,反映了可能的需求。用户消费数据:过去半年的购买金额、购买类别、客户单价、最后一次购买时间、与谁一起旅行,根据消费数据推断用户的消费偏好,预测下一次消费行为。用户偏好数据:是指通过内容驱动或优惠驱动用户消费行为的关键驱动因素,是“价格敏感”还是“时间充裕”。用户分类数据:用户分类主要根据用户的生命周期和用户对企业的认知和关系,不同用户对品牌的理解和熟悉程度不同,主要分类基于新老客户,可分为注册新老用户、访问新老用户、购物新老用户、市场视角、流量视角、销售视角、我们得到的流量数据只有“拆卸”到最细的粒度,才能真正发现问题。用户建模和标签化是一个不断丰富的动态过程。在与用户沟通时,客户服务也可以根据沟通反馈不断给用户贴上新的标签和特征。每个用户和企业之间的关系也在变化,有些更熟悉和深入,有些逐渐失去,通过用户行为记录,抽象成需求标签,建立用户需求模型,不可理解的自然人,抽象成无数的需求组合,推动和提供不同的需求组合,真正实现信息和产品对用户需求的有效匹配。今天,我们很容易看到太多的会员系统,如JD.COM、爱奇艺和携程。很多会员系统和权益看起来丰富但实用性不大,给用户的感知价值很小,但只有用户能感受到的价值才是真正有用的用户价值。用户增长系统和激励系统本身是一件事,本质是企业希望在未来以更好的服务和权益换取更多的消费。与低频旅游业相比,越简单、越实用,就越好。一旦复杂到用户无法记住,他们就会失去会员系统的原始目的。没有人关心的L1到L5对用户和企业都没有意义。您可以通过点击会员规则中的埋藏点来看到用户的实际关注率。没有人关心的L1到L5对用户和企业都没有意义。您可以通过点击会员规则中的埋藏点来看到用户的实际关注率。如何量化用户的增长系统以及如何分配相应的等级权益,不仅可以真正给用户带来可感知的实际价值,而且可以改善企业的保留和回购,这是一件非常具有挑战性的事情。例如,旅游用户的常见行为包括:登录、登录、共享、阅读、邀请、评论、大拇指、访问时间、购买和推荐、用户的每种行为(实际量化将更加复杂),获得用户的总分对应于用户的会员级别,然后给予不同的权益,如线路红包、线下共享优惠券、旅游积分商场、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-标签权重由IDF计算。行为类型权重:用户浏览、搜索、收集、订单、购买等不同行为对用户有不同的操作成本。一般来说,操作复杂性越高,行为权重越大,用户对企业的认知和熟悉程度就越深。时间衰减:受时间影响,用户的某些行为不断减弱。行为距离越远,目前对用户和企业的意义就越小,如半年前的访问和上周的访问。行为次数:用户标签权重按天统计。用户与标签的行为次数越多,标签对用户的影响越大,每天分享的次数越多,邀请的成功次数越多,购买的次数越多。兑现会员权益的技巧是惠而不贵,对用户很有价值,对企业边际成本很小,比如免费citywalk,旅游线路100元代金券(增量成本只是毛利减少),航空公司升级,酒店免费升级。在传统旅游经营者眼中,衡量用户与企业关系的最直接的方法是查看用户满意度调查和好评率,但这还远远不够。用户满意和好评,生意一定好吗?不一定。例如,用户通过您预订春节旅行,对COMO酒店和新加坡航空公司非常满意,但这些真的与您的预订密切相关吗?你必须看看这些满意度和赞扬真正来自你的产品和服务设计,是否有可复制的用户体验设计,否则你的用户满意度和赞扬真的与你无关。从另一个角度来看,满意度是一个消极的被动指标,有一定的局限性(如用户填写方法和场景),只能及时发现问题,满意度的价值是完成质量监控,达到通过线,企业追求更高的用户体验不能满足满意度。应该看什么?看看NPS的推荐值,请回答“你愿意向朋友(亲戚、同事……)推荐我们的产品有多大程度?“(0-10分,10分很愿意,0分很不愿意),根据用户的推荐意愿,用户分为三类:推荐人、被动人、贬损人、推荐人和贬损人是影响企业实际产品口碑的用户。这两部分用户在用户总数中的百分比是净推荐值。(NetPromoterScore,NPS)。推荐者(Promoter):热情忠诚,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):不满不忠,不断抱怨或抱怨。净推荐值(NPS)=(推荐人数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%的NPS询问意愿而不是情感,这对用户来说更容易回答。该指标更直观,不仅直接反映了客户对企业的忠诚度和购买意愿,而且在一定程度上看到了企业当前和未来的发展趋势和可持续盈利能力。看看推荐值就够了吗?不够,净推荐值反映了用户在预订旅游产品时的满意度和未来是否继续回购的可能性。如果有新的更好的选择呢?还要看什么,看心理承诺。用户对你的品牌故事了解够多吗?是否足以认同价值观?用户是否足够熟悉您的客户服务和领导关系?如果你买不到你的旅游产品,用户会失去吗?用户关注其他旅游品牌和预订选择吗?其他品牌对用户有吸引力吗?如果用户对前三个问题是“是”,最后一个问题是“是否”,那就是一个有“心理承诺”的用户。心理承诺用户/服务的总用户数是心理承诺率。虽然心理承诺率低的旅游企业满意度指标高,但仍无法预测用户未来的预订行为。最后,综上所述,与所有零售业相比,旅游业的平均客户单价一直处于领先水平。如果今天12.6亿人没有出国,10亿人没有飞机,旅游用户必须是中国今天应该关注的最有价值的群体。今天,企业获取新用户的平均成本是老用户成本的5倍以上。在客户获取成本高的情况下,所有企业都需要珍惜获得的流量,从用户的微妙行为记录中抽象出具体的用户需求,然后推荐恰到好处的产品和服务,这是今天很多企业都在努力的方向。魔鬼和金钱隐藏在细节中。只有细化到每一步的过程控制,才能创造出可复制的未来增长。

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