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賽斯納龐巴迪

數字營銷新時代:OTA與航司合作發展動向

私人飛機網 更新時間:2019-06-21 07:22:01 來源: 字號:

  中國現在已經有8億多的互聯網用戶,絕大部分是移動互聯網的用戶,所以我們對移動互聯網是越來越看中,OTA的地位也會越來越重要。

  作為攜程來說,最后的一些動作我們收購了天巡,再做國際化,并且我們有新的全球的品牌叫Trip.com。這個品牌我們從2017年開始啟用,到現在為止一直保持著三位數的增長。并且我們在全球各地進行落地,包括在韓國、新加坡、澳洲、香港、臺灣、日本、英國等等,包括了其它很多歐洲的國家都在做,這個是我們增長的曲線。

  我自己是做數據的,我接下來重點講一些數據方面的數據,打上Logo基本上是攜程這邊作為OTA比較獨有的,就是中間的三塊:

  第一,訂票人的數據。

  第二,搜索的數據。

  第三,用戶的反饋。

  航空公司可能有純正的數據,但是攜程有跨航司的數據,這個我們也是更加的全面。這是攜程的數據規模給大家參考一下,我們現在的數據存儲大概有100個PB,一個P就是1000個T。

  今年新增數據量是100T×3,大家知道為什么×3嗎?因為我們有數據備份,同一個數據有3個存在那兒。你看100T存1000天就沒有了嗎?我們還有數據刪除,不太重要的數據,我們聚合刪除掉。

  這是批量處理,還是有實時處理。每天處理的消息量是6000億消息,我們做實時處理。攜程大數據的架構,重點是我們有幾個層,從運維到大數據處理平臺,這種大數據處理平臺,基本采用開源方案,包括攜程、去哪兒一起開發了一個組件,我們已經從公司內部搬到開源了。

  再往上是我們數據治理,稍微講一講。對于航空公司來說,可能數據治理比較頭痛,一方面你們會找外包公司比較多,當然響應不是很及時。另外流程比較長,今天提需求,一個禮拜之后才能看到數據。

  攜程有一套比較好的數據治理平臺,我們能夠支持數據倉庫,去做及時分析,可視化,能夠讓領導實時看到數據,保證數據質量。數據民主的意思幾乎讓所有關心這個業務的人,都能在權限之內看到他想看到的數據。我們保證數據安全。在這里,還有統計學預測、模擬、機器學習和人工智能等等去做一做。

  講幾個應用方法的例子,跟旅游行業比較相關。個性化推薦這個東西在電商很多,京東、淘寶買東西,經常會被個性化推薦。旅游行業我們怎么推呢?可以看一看。

  比如說,以同樣居住在上海的,7月份,他的旅游目的地包括國內西北地區以及歐洲,到了8月份看到就在國內了,這都是在暑假,旅游目的地不太一樣。同樣8月份,上海和成都也不一樣。上海人民全國各地到處玩,成都地區可能集中在周邊打麻將。目的地,1月份到日本,東京或者在大阪附近是什么樣的區域,到了7月份是什么樣的景點,這也不一樣。中國的節日在春節黃金周假期,都有爆發性增長,都是我們需要考慮季節性的。

  我們做一些個性化推薦,前面有好幾位講到了,我們要講輔營產品。對于攜程來說,最大的輔營產品就是酒店,還有一些其它的東西。如果你光考慮一個行程去做個性化推薦,往往這個推薦不是那么個性化。我這邊強調做推薦要考慮整個旅程的信息,而不是碎片化航端的信息。比如說有某個用戶從A坐飛機到B,從B坐火車到C。B這個點只停留幾小時,作為一個中轉,并且從B可能帶上兒童出行。這時候你在B這個點就不應該推薦酒店,可以推薦機場購物圈比較有可能的。

  B到C,火車晚點了,可能需要去預訂酒店,可能這時候推薦一個酒店。C到D的行程,可能沒有在攜程買票,可能去在座各位官網航司買票了,有可能。從D到A回家了,我們看回家了,根本沒有必要推薦酒店。但是,帶兒童出行,并且又趕早班飛機,可能需要預訂,在D這個地方需要預訂一個機場附近的酒店,A不需要推薦任何酒店。在A可以推薦一個服務,類似于我們考慮用戶整個行程,不單獨是A到B,B到C,C到A這樣一個單獨每一段進行推薦,這是我們旅游行業的推薦和電商推薦很大不同的地方。

  攜程做了這樣一些個性化推薦之后,這是我們的一個效果。比如說我們有個性化的保險,大家也知道,攜程因為賣機票不賺錢,所以得靠賣保險賺錢,是吧?我們保險為了挽留他做一個彈窗,每個人都彈很煩,會把用戶煩跑。所以,我們會去個性化彈這個窗,保險挽留率大概能提升25%。我們還有接送機個性化之后,轉化率能提升20%。酒店我們做優化酒店排序和個性化酒店推薦,酒店預定轉化提升10%,這都是在個性化的一些動作之后,考慮到旅游行業的特點,來做的一些成果。

  再講一個現在比較火熱的話題人工智能,在旅游行業或者說服務業,人工智能很典型的應用點是客服的對話系統。在攜程,我們是一個面向任務的人工智能對話系統。什么叫面向任務?用戶來攜程去跟我們客服聊天是有目的的,來解決一個具體問題。如果你是像蘋果上的Siri機器人沒有特定目的,你可以去找它玩,你可以去調戲它,但來攜程一定來解決問題的,如果調戲我們攜程的客服我們要趕走他。

  所以,他會有一些售前場景去用。并且這個流程,如果電話進來要語音識別,進行自然語言處理,有一個對話語言系統。這時候作為OTA,我覺得航司可能也適用。我們有什么樣的機遇呢?首先我們長期累計了大量訓練的語料,對話的歷史記錄,電話錄音統統都保存在那里。我們的客服團隊很愿意去標記這些數據,因為大家知道人工智能領域里,有一個很低端的工作,把這些數據進行標注,這個人到底說了什么話,這些話到底什么意思,都需要靠人肉去整理。

  一般這個事情很費時、費力,但是像攜程我們客服團隊很愿意做這個事,如果我們機器能夠把這部分的人工替代掉,客服們可以大量減少人力成本,所以客服們很積極在自己把自己干掉,因為他們的人會越來越少,越來越少。

  對于沒有標記的數據,我們前面大量累計了,現在隨著技術的數據,有一些無標記的數據,也可以用Google的最新模型去處理。這個事情有很多挑戰,導致不是那么容易做。

  比如用戶來攜程問客服,目的往往不太明確,甚至像售前這種,就說我暑假去哪里玩好,你給我推薦吧,這個目的非常不明確。涉及的業務流程非常、非常復雜,業務知識很深,這就跟電商比吧。電商一般來說,商品的種類,添加一個種類,這個商品有什么樣的特性,你把這個東西反饋回來,一手交錢,一手交貨,服務流程就完了。

  用戶去旅游,涉及到很復雜的行程安排,機票怎么訂,酒店怎么訂,機票萬一變了怎么辦,酒店萬一變了怎么辦,前前后后互相都有影響。所以,這個業務知識非常復雜,我們機器怎么樣處理這么復雜的業務知識,這是很大的挑戰。

  因為我們旅游用戶追求快樂的一個事情,所以對客服的態度還是有期待的,服務質量的要求非常高。那不像電商,電商是一手交錢,一手交貨,買到了自己認為值的東西就可以了,沒有太多期待。

  接下來看我們給航司怎么樣做協作。這是做精準營銷的例子,當然精準營銷首先第一步把用戶識別出來精準,識別用戶,我們從這個維度找用戶,做一些市場分析,做一個營銷的活動。這邊有一個案例,某一家航司給了一個營銷的一筆經費,讓我們去投。在一些城市我們用的精準營銷做,一些城市作為對比,沒有用精準營銷去做。這樣比下來,精準營銷的市場份額航司提升了10%,沒有精準營銷的提升僅僅1%,這個就是很大的區別。

  當然,我們攜程前面有那么多的數據,我們可以給航司提供數據分析報告,包括了市場的結構、動態、用戶的分析,我們可以給航司或者是機場一些什么樣的市場建議。中間有一個數據是我們估的,當然航司可能有自己的數據,中國因為航信的存在,所以大家可能都有對方的數據。

  這個是我們協作的一個例子,就是航空公司進行航線網絡的規劃,其實新航線就是搜索,用戶需求和市場供給的平衡,這是經濟學的原理。我們的用戶需求就是用戶的搜索,這是攜程的搜索量,我們把所有的數據都累計過來了。

  哪怕你這個地方沒有開航線,用戶也會來攜程搜,這個搜索記錄我們是會記下來的,并且可能會有臨近的一些用戶來搜,但是他的IP地址可能在出發地那個地方。比如說我要給深圳開一條航線,我們看廣州的搜索量、香港的搜索量也是有用的。

  還有就是運力,大家都會有一些這樣的數據,我們考慮了一個對標的航線。舉個例子,這個應該是今年年初的例子。中國和韓國之間航權剛剛談判談下來了,我們開什么樣的新航線比較合適,我們發現廈門到首爾應該是開航的,寧波到首爾還沒有開航,但是我們發現在攜程,寧波到首爾的搜索量已經比較高了,就是這根橙色的線,是比較接近廈門到首爾這根線的。

  新開航線之后搜索量還將提升2-3倍,意味著如果寧波到首爾新開一條航線,它的搜索量是不是比廈門到首爾更高的。寧波到首爾用戶的需求是比廈門到首爾要更大的,因此我們再看右邊是廈門到首爾航線的表現,一個是平均價格一個是上座率,這兩個乘起來應該就是航司的收益。

  寧波到首爾開通,一定收益會比廈門到首爾會更好,現在好像已經在開通的進行中了,我們分析客源是我們考慮本地的客源、周邊的客源等等的因素都會考慮進來。

  再一個也是用攜程搜索數據的例子,某一年的時候南京到三亞、南京到重新這個航線在3月底的時候某個航司的客座率遠遠超過了他的預期。

  航司當時不知道,他們就覺得自己的價格放低了,他們就來攜程找,他說攜程能不能提前發現這個事兒,我們就看我們下面的圖,這個黃色的線和灰色的線是明顯高于其它線的,這個就是搜索量。

  就說明那兩天他的需求就特別的旺盛,最后發現廣西有一個壯族的3月3,在2017年陰歷的3月3和陽歷的清明節正好連成了一個大的長假,所以他的用戶需求就特別的旺盛,因此搜索量就爆棚了,但是航司的人總部不在廣西,他不知道這個信息,沒有及時的掌握,沒有注意到這一點。

  但是,攜程的數據可以提前30天,這個線只截了30天,甚至是可以提前50天就發現這個規律,就及時的提醒航司進行合理的操作。

  像這種類似的信息,我們還有一些經濟艙的占比信息、兒童票的比例這些信息都可以推出來做。

  再講一個就是攜程可以幫助航空公司做收益管理,收益管理很重要的一塊就是對于上座率的預測,就是這個航線最終的上座率會是多少,我通過這個航線的上座率再去評估我自己航班的收放艙的進度,來實現收益的最大化。

  攜程怎么做上座的預測呢?我們會有一個比較好的機器學習的模型,同時我們有很重要的一個數據就是我們的搜索數據。

  因為用戶在買票的時候,搜索一般會比購票,要提前兩到三天,甚至是一個禮拜甚至是更久。所以,用戶躍躍欲試要買哪張機票但是還在糾結,但是他一定會到攜程搜一搜看一看價格怎么樣,這個時候攜程就已經把這個信號抓到了。

  所以,我們把這個信號拿到上座率預測的模型里面來,這樣的話會更好的幫助航司調整放艙的節奏,一個例子,我們給一個航司做了。

  我們測了六條航線,平均上座率的預測誤差大概是在5%以內,我們去看我們做出來到底有沒有效果,效果就是說我們給這些航線大概的座公里收益提升了兩分錢,其實是非常大的一個數字,3%-4%,效果是非常顯著的。

  這是我們可以幫航司做收益的一個方法,另一個方法也是很多航司在做的就是在跟價,大航司說什么價我比他少幾十塊錢我也出這個價,這個時候攜程是非常有優勢了,因為攜程是天然會收集很多價格的數據。

  你主導的票價比如說國航、東航、南航這種大航是在他的主干航線,他的價格是這樣,他是占主導的,他的運力很多,他定的這個價格。

  我一家小航司跟什么價格合適?是便宜400塊錢、100塊錢、200塊錢,都有可能,對于攜程來說,用戶在看到這些價格的前提下,我會以多大的概率選擇你有這個價格出價了這個航班,這是用戶選擇的概率。

  這樣子的話,我把跟的價格乘上我的下降的概率就是我的期望收益,你選擇期望收益最大的價格,就是能夠實現你的收益最大化,這個是攜程可以幫助航司做的事情。幫助你得到一個最合適的價格。

  當然攜程不可能把主導價格等等統統都給你,我肯定是說你這個時候給這個價格最合適,幫你來實現價值最大化。

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