腾讯云航司酒旅智能数据分析解决方案_用户智能标签管理

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腾讯云航司酒旅智能数据分析解决方案

腾讯云航司酒旅智能数据分析解决方案，搭建航司酒旅数字化营销平台，构建营销闭环，赋能运营，提升品牌价值。产品+服务，从方法到系统级的平台交付，搭建用户标签体系，丰富用户画像。从业务场景出发，建立策略及分析模型。

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大数据应用平台展示

专项咨询服务 — 全流程业务助推器 icon

航司酒旅数字化转型宏观背景 icon

全场景连接
从旅游业消费者的体验场景入手，选择目的地，交通，住宿，餐饮，旅游等环节都在分别往线上转型，如果一方在用户体验上割裂，则会影响整体的转化，迫使整个旅游业及其上下游进行数字化整合。

新兴生态的多维竞争
新型的如，新型航空公司，新型在线酒旅平台等都已经在数字化建设和运营的思路上有较好的实践，这也促使传统企业往数字化方向靠拢。

传统营销模式崩塌
当今经济形式下，众行业的拉新成本不断高涨，单纯的靠曝光拉新对企业来说是一笔无法预测转化的费用，企业必须联合上下游建立用户旅游业偏好体系，进行用户的精准运营。

旅游产品的同质化
旅游产品同质化严重，如何创新旅游体验是企业未来发展的目标之一，基于目标，企业必须要了解用户的更多的行为习惯，才能帮助打造适合用户偏好的独特的旅游体验。

航司酒旅行业数字化现状 icon

航司酒旅数字化营销过程中所面临的痛点 icon

无论是平台还是品牌，在数字化运营的过程中都面临着相同的现状问题。

搭建航司酒旅数字化营销平台，构建营销闭环，赋能运营，提升品牌价值 icon

智能数据分析整体解决方案：产品+服务，从方法到系统级的平台交付 icon

基于目标的指标体系拆解 icon

航司酒旅无论是平台还是品牌，最关注两大目标：用户留存和营收；所以我们会建立基于「用户留存模型」和「用户营收模型」的指标体系。

用户增长留存模型解构

• 定义AARR及不同阶段的数据指标。

• 数据指标监控：各阶段用户人数，活跃，转化，RN，整体消费，影响力。

• 用户行为引导：产品功能使用时长，频次；产品交互深度，互动。用户增长留存干预

• 获客成本与ROI计算。

• 各生命周期，用户数量及流向监控。

• 产品功能改进，突出高频使用功能，联动低频高价值功能。

• 营销活动干预，多少次优惠券&权益刺激可保证用户进入稳定器。

基于目标的指标体系拆解 icon

航司酒旅无论是平台还是品牌，最关注两大目标：用户留存和营收；所以我们会建立基于「用户留存模型」和「用户营收模型」的指标体系。

定位用户上升/衰退机制

抽取RFM最由群体，跟踪群体流向，监控业务健康度。RFM各阶梯预警，防止重要/核心用户downgrade 根据阶段，细分用户需求，干预用户成长。用户细分，理解用户需求和消费能力，精准运营用户阶梯价值。理解用户痛点，干预活降低痛点门槛，引导阶段成长重点用户特别关怀。定位重要客群，时候关注客户活跃，付费，交叉upsell，优惠胡轰动，防止客户流失。联动品牌，争取权益，增加重点客户粘度。

量化用户LTV，提升ARPU

用户全生命周期分析，清晰LTV范围，针对各个客群，制定LTV KPI。在有限生命周期，交叉营销，提升用户付费总额（revenue per user）。

基于目标的指标体系拆解 — 拆解示例 icon

设计基于分析需求的数据采集方案—事件设计 icon

用户端、服务器、历史 & 业务资料全端采集 icon

数据准确性：一切数据应用的前提 icon

后端采集：如果同一个行为在客户端和后端都能够采集到，智能数据分析优先推荐在服务端采集，确保准确性、安全性和隐私性。黑盒变白盒：完善的元数据管理和埋点管理追踪异常，提供 Debug 模式跟踪数据，实时导入监测功能精准定位问题。多维分析能力：保证数据的实时接入和实时查询，最细粒度用户行为数据的核对和追踪。

智能数据分析底层技术架构图 icon

智能数据分析，产品矩阵 - 核心优势 icon

搭建用户标签体系，丰富用户画像 icon

智能运营 - 基于用户全生命周期的用户智能运营 icon

最终构建从用户触发的运营闭环 icon

从业务场景出发，建立策略及分析模型 icon

渠道拉新：评估不同渠道投放效果，用户优化后续同类活动的投放策略 icon

渠道拉新：评估不同渠道投放效果，用户优化后续同类活动的投放策略 icon

搜索优化：基于用户搜索预订过程，优化搜索流程，提高用户转化意愿 icon

用户搜索了什么？是否有搜索结果？是否模糊匹配？用户是否找到了他搜索的内容？产品展示的搜索内容是否契合用户的需求内容展示是否带来了转化?

搜索优化：基于用户搜索预订过程，优化搜索流程，提高用户转化意愿 icon

品类交叉营销：针对用户在购买决策的不同阶段，

引导用户进行组合产品购买，提高客单价 icon

下单前

• 运营位曝光

• Banner、本周精选、搜索结果列表

• 推送触达

• 根据用户的浏览行为数据，推送消息

下单后（二次曝光）

• 订单支付完成页

•推送触达

根据用户的画像，浏览的习惯，商品的标签，对用户和商品做精准匹对。在用户下单前后，加大组合产品的曝光，辅助以组合优惠等权益，交叉营销，最终提高客单价。

组合产品：酒店+餐饮、酒店+spa、酒店+酒廊、酒店+门票等等。

客户背景

对接产品

平台：App/PC/小程序/H5

APP客户端累计下载量超7亿

核心业务

提供景区门票、度假酒店、周边游、定制游、国内游、出境游、交通等预订服务

核心待解决问题

门票线下拉新渠道评估

坑位归因

策略营销及精细化运营

门票业务：线下拉新，评估渠道「质」与「量」 icon

坑位归因解决方案，让每一个运营位的贡献清晰可见 icon

运营分析需求：用户从旅游产品的「曝光」到「下单」的过程中，经常需要浏览很多的运营位，那么我们想要清晰的知道每个运营位对这次「下单」带来的贡献。解决方案：智能数据分析的「归因分析」让坑位贡献统计，变得更简单。

坑位归因解决方案，让每一个运营位的贡献清晰可见 icon

分析思路说明

基于归因分析的结果，能看出不同坑位或相同坑位不同频道，带来的GMV及其占比分布，从而对坑位的成单贡献进行分析，占比越大，成单的绝对贡献越高。

得出：哪些「广告位」或者「运营位」对订单量或成交金额的贡献最大。① 如果涉及运营同事的绩效考核，可使用此指标来辅助支持评估。② 探索不同品类订单贡献主要原因，进行产品的强化和调整。坑位分析关注的相关指标

坑位流量&使用偏好：各坑位的点击次数，各坑位的点击人数/人均次数，坑位的点击率。坑位成单贡献分析：各坑位的点击次数，各坑位的点击人数/人均次数，坑位的点击率。可以通过改变目标转化的指标来分别分析坑位的订单量贡献和订单金额贡献。

多端数据打通，构建用户全生命周期标签体系 icon

根据用户群体特征，执行用户的精细化运营 icon

运营策略

1、分析会员线上的活跃行为，挖掘会员近期感兴趣的频道，发送精准push信息，提高会员的购买转化率、或活动活跃度等。2、根据2/8原则，20%的用户贡献了80%的销售。针对驴妈妈的超级会员，需要优化超级会员权益，凸显超级会员价值感，提高超级会员的忠诚度。3、某些突发事件会对当地的旅游造成消极影响，事件过后的一段时间，当地政府或企业会通过优惠政策来吸引游客。运营同学可以圈选出对该目的地感兴趣的潜在用户，进行精准营销。4、向促销敏感者，经常推送促销活动，提升转化；对促销中立者，在可能流失时推送促销活动；对促销不敏感的人，不推送促销活动。5、根据会员活跃度，预判用户近期内是否有旅行计划，及时发现有潜在消费需求的客户。对多次浏览旅游线路、旅游攻略、出行相关服务的用户，进行营销推送

万豪酒店用户行为数据应用架构 icon

智能数据分析的秒级查询能力与多维数据灵活分析的能力，让数据处理的周期从天级别缩减到秒/分钟级别。

万豪酒店

万豪的需求及痛点

需要量化评估线上投放渠道的ROI，现有数据无法做全面评估。需要查看与监控商城中各商品的流量、加购、支付转化。分析商城中各个运营位给商城带来的流量和转化。活跃用户分层、付费用户分层、预流失用户分层精细化运营支持。

解决方案

ID关联方案帮助前端渠道数据与业务数据打通，渠道追踪方案获取渠道信息和设备信息，实现渠道投放评估。智能数据分析十余种分析模型支持数据多维灵活查询。通过行为数据、业务数据、用户分群精准圈选运营目标用户群体，如：过去30天中总消费金额在2000元以上的消费用户。

项目价值

打通全后端数据，能够全面评估渠道投放质量与转化，极大提升了分析效率；通过对渠道质量的监控，及时调整转化效果相对差的渠道，节省了投放成本以及增加了转化率。打通前后端数据分析后，能够量化评估各活动、运营位的价值。通过行为数据、业务数据、用户分群精准圈选运营目标用户群体，实现了新用户分层、活跃用户分层、付费用户分层，基于分层后的精细化运营，提高了新用户留存率、订单转化率，以及用户的满意度。

OYO用户行为数据应用架构 icon

OYO

OYO的需求及痛点

有多个数据源，数据分散，迫切需要进行数整合，支持全面的数据分析。未进行代码埋点，无法统计到APP和小程序各端的点击、时长、人数等维度数据。希望能将前端行为数据和业务数据打通，评估支付转化率，轮播图运营位的贡献度等数据，渠道用户的数量、留存、消费。希望能分析核心流程转化，如活动推广拉新转化、“找酒店-浏览-下单-支付-入住”的转化。

解决方案

智能数据分析提供全买点和代码埋点方式采集数据，对于企业存量数据，提供批量导入工具，可快速完成数据迁移。可视化分析模型，支持多维下钻和用户分群灵活匹配分析。事件分析，漏斗、留存、分布，间隔，分群多种可视化分析模型支持，并支持精细化多维分析，且可以根据维度，自由灵活定义指标含义，全面支撑OYO各场景数据分析。

项目价值

多产品线顺利接入：APP、小程序、WEB官网、CRM、RMS等，通过智能数据分析做数据的全面分析，提升了数据分析的效率。通过行为数据、业务数据、用户分群精准圈选运营目标用户群体，实现了新用户分层、活跃用户分层、付费用户分层，基于分层后的精细化运营，提高了新用户留存率、订单转化率，以及用户的满意度。

实施交付完整流程