仲志成：大數據助力航空服務行業用戶精細化運營

近日，Analysys易觀在北京舉辦了《基於用戶行為的精準化服務提升-航空服務專場》的線下沙龍活動，來自Analysys易觀和去哪兒的行業嘉賓，就航空服務領域用戶精細化運營進行了精彩的演講分享。活動中，易觀方舟產品BD總監仲志成發表了題為《大數據助力航空服務行業用戶精細化運營》的演講，以下為其主要內容。

仲志成首先就自身工作經歷，分享了三個航空公司網站分析的案例。

第一個案例是某國內航空公司廣告投放抵達率僅50%，浪費了一半的廣告費。其中，門戶網站開屏廣告易被誤點，應減少其投放？仲志成認為，除此之外，最根本的提升廣告投放抵達率的方式是提升著陸頁的載入性能。在具體操作上主要是兩個方面：一方面精簡頁面資源，無論圖片還是其他內容；一方面優化內容的載入次序（核心是：首屏優先載入）。由於絕對的系統性能和用戶感知到的性能是不一樣的，所以往往優化載入次序對轉化提升幫助更大。優化性能是非常重要的，在此基礎上，內容、視覺和交互設計等因素才能發揮作用。

第二個案例，東南亞某航空公司線上轉化率不高。通過轉化漏斗分析，發現在整個機票付款流程（機票詳情-確認採購-個人信息-支付-支付成功）中，在第一個環節只有不足8%的人進入確認採購環節，流失情況非常嚴重走。通過對第一、二步做深入分析，發現將近90%用戶返回第一步。利用問卷調研結果得知，近八成的是因為採購頁面沒有機票價格信息，返回了第一步。當添加了價格信息後，產生了槓桿效應，整個轉化率出現了大幅提升。

第三是國內某航空公司的出國往返線轉化效果同比暴跌。通過多維交叉分析定位出，Opera瀏覽器的轉化幾乎為0。這是由於Opera瀏覽器出現重大更新，直接導致該航空公司網站的結賬系統失效，在明確問題進行修復補就後，轉化效率迅速回升。

基於以上三個案例，可以發現工具的選擇對於數據分析的結果，會產生重大影響，選擇什麼樣的工具至關重要。仲志成認為，首先要明確這個產品本身是否是好的的操作平台，能否整合多個業務系統的數據。做數據分析要把一個用戶的全天全網的行為全部整合下來，甚至包括線下數據，比如在機場的VIP室，他會去WIFI登錄，把這些全部整合起來，去做一個參考。

此外，仲志成也強調，數據分析產品如果只是提供數據結果，不能直接對行動產生幫助，那相當於工作只做了一半。數據分析產品要在進行數據分析後，能夠選出特定分群；要麼導入推廣平台對其進行召回；要麼導入推薦系統，讓其看到「定製化」的內容。

最後，航旅企業也是非常重視數據安全性的。易觀方舟為此推出了本地化部署（也稱私有化部署）服務，並且此時的代碼是採購企業的工程師可以查看，確保數據的確發送到了本地伺服器，是「真」本地部署。

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