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蚂蜂窝 :1.2 亿用户背后的数据驱动

大家好,我是都斌,现任蚂蜂窝电商事业部副总裁。旅行是一件让人非常开心的事,所以我今天就用比较轻松的方式来跟大家分享一下我们蚂蜂窝是如何数据驱动业务增长的。

一、1.2亿用户背后的数据驱动

在正式开始演讲之前,我想跟大家分享一个一家三口的春节出游。蚂蜂窝上有一个用户叫"蓝爸爸",去年春节期间他带着全家从上海飞到东北去体验滑雪。

在出行之前,他会遇到一些问题,需要做出一些决策,比如制定出行计划、决定旅行目的地、规划旅行路线、确定住宿地点、交通等等。这篇游记就很详细地记录了他在出行之前所做的所有工作。

出行期间他们体验了哪些地道的当地美食和美景呢?蓝爸爸也非常详细地记录在了游记中,还不忘给其他用户分享经验和有用的信息。在蚂蜂窝上,有成千上万的用户这样记录和分享自己的旅行,他们的内容是我们增长的基石。

截止目前,我们的用户月游记已达到13万,累积点评超过1.8亿,独立用户数突破1.2亿,MAU超8000万,日产品数据超过3 T,覆盖全球POI(Point

of Interest,兴趣点,包括景点、医院、警察局等)超过5000万。基于以上这些数据,我们才可能完成2017旅游电商业务交易额预计突破90亿元人民币的业绩。

在大家印象中,蚂蜂窝就是一个做旅行攻略的公司,那么我们又是如何实现这样的高速增长,做到规模如此大的交易额的呢?接下来就跟大家一一揭晓。

二、数据驱动下的内容到交易

蚂蜂窝的业务增长是由三个环构成的,这三个环形成了蚂蜂窝独有的商业模式。

第一个环就是UGC(User Generated Content,用户原创内容),大量用户生产的原创内容是我们增长最重要的基石;第二个环是旅游大数据,我们基于原创游记标记出了全球海量的POI;另一个就是我们的自由行交易平台。

为什么要做平台而不做自营呢?接触过旅游行业的朋友应该都知道,旅游产品的库存非常碎片化,而且时间效应强,做自营是件非常重的事情。所以我们选择做平台,将优质的用户和优质的商家进行对接。

那么如何将这三个环结合起来呢?用户在蚂蜂窝上生产大量UGC,根据这些UGC,我们可以归纳分析出一些非结构化的用户数据,另一方面也可以归类研究出用户需求。

比如在开头我讲的那个例子中,蓝爸爸在他的游记中提到他们在哈尔滨所居住的酒店,这就是一个典型的用户需求。接着,我们会根据这些用户需求进行精准的匹配,给不同的用户推荐不同的优质商家产品。正如蓝爸爸提到的酒店,在他发出帖子之后,这个酒店的销量在我们平台已经翻了5倍了。这样就形成了蚂蜂窝独特的商业模式,也为用户提供了一个完整的出行体验。

那么具体说来,我们如何用数据驱动业务增长呢?

1.用数据寻找用户

蚂蜂窝每个月都会产生十几万篇用户游记,如何通过这些游记去挖掘整理出结构化的数据,以支撑我们的用户画像,是一件非常有挑战性的事情。

总的来说,我们会把数据分为用户行为数据和社会学范畴数据。用户行为数据包括用户在蚂蜂窝上发布的游记、点评,买过的产品、定位过的地区和国家等等,我们用大量不同维度的标签来定义一个用户,以做到精准推荐。社会学范畴数据包括年龄、性别、城市、学历、收入等等,对于蚂蜂窝来说,跟用户的消费能力挂钩的数据是我们比较重视的;因为说到底我们还是希望用户在平台上购买旅行产品,所以我们会单独把用户的学历、收入、职位数据拿出来分析。

我们发现,蚂蜂窝的用户群体大都来自一二线城市,年纪较轻,学历和收入较高,非常乐于旅行、分享。

2.用数据帮助用户决策

之前很流行"来一场说走就走的旅行",但是这种说走就走的旅行大多数只发生在电视剧里,因为请不下来假呀。其实长途旅行是一件非常重的事,特别是超过一周的出国游,通常会提前好几个月就开始规划准备。过程中,用户需要做非常多的决策,我们要做的事情就是通过大量UGC基础挖掘出的数据帮助用户提升决策的效率。

比如上图,影响用户决策的要素有很多,包括景点、酒店、交通、体验等等。我们要做的事情就是通过我们已有的UGC,比如游记、攻略、问答、嗡嗡等等作为数据基础,给到用户最好的决策输出。告诉他们什么时间去什么地方最好,最受欢迎的玩法、路线和体验是什么。

举个简单的例子,这是我们的用户在产品内实实在在的体验。比如说用户想去北京,那么我们会告诉他过去24个小时内有多少人去过北京,北京的天气如何,最好的路线是什么,最受欢迎最有特色的酒店是什么等等。

3.用数据管理供应链

刚刚我说过,旅游行业的产品库存非常碎片化,而且时效性非常强,所以我们选择做平台而非自营。但是即便是这样,我们也需要很好地管理供应链,才能做到资源效应最大化,给用户提供最佳的体验。

旅游产品有非常多的影响因素,我们必须综合来考虑以得到最优解。

举几个简单的例子,比如通过以往的数据我们预计下面几个月从国内飞马来西亚的用户可能会成倍的增长,所以我们就提前去跟几家航空公司预订一部分机票,这样的价格会更低,但是一旦出现了什么变化,比如局势、舆论影响,用户大量地换了目的地,这就会导致直接的亏损。

再比如,我们平台有一款产品叫青海湖环线自驾游,在6月到9月是卖的非常好的,但是一旦过了这个时节,基本上就没有人会去了。所以说很多旅游地点的时节性是非常强的,这也会影响到我们的库存。

针对上面这些种种情况,我们会基于历史数据,以及用户的UGC总结出行偏好和趋势,反向对供应链进行管理,制定三个月商品丰富计划,六个月商家引入计划等等。因为只有提前与商家谈好了合作,保留了商品库存,才能保证用户的出行体验。另外,我们也会对旅游商品进行及时地补调,让热度更高的商品自动加权排名,热度更低的商品自动降权等等,这些都是为了保证整个供应链高度顺畅运转。

总之,我们基于大量的UGC,通过数据挖掘、认知的方式去精准定位、标记用户,将适合他们的内容、产品更好的推荐给他们。其次,通过数据来更好地管理供应链、承接大量的流量。所以我们常常会说,蚂蜂窝其实不止是一家在线旅游公司,而是一家提供在线旅游的大数据公司。

正因为,我们今天掌握了海量的用户出行的体验数据,才得以让我们把优质的商品、内容和服务跟用户进行结合,让他们在我们这儿体验到一些区别于其他OTA平台的玩法。

三、搭建增长指标体系

刚刚我讲了很多基础数据挖掘的内容,这个部分我想讲讲整体指标体系的建立。

比如上面这张图,就是他们帮我们搭建的一个非常有效的指标体系。他们将整个机票、酒店业务的流量入口和每一步的转化都做了梳理,然后将整个用户行为端的数据分为三大类:增长指标,效率指标,变现指标。这样梳理下来,我们对用户的行为路径、迁移动向以及转化率就非常清晰了,进一步的改进措施也就非常清晰了。

所以整体看来,不仅仅是基础数据的挖掘、匹配非常重要,在用户行为端,要想提升转化率,指标体系的建立也非常重要。

四、数据让旅行更美好

在分享的最后,我想以我们国庆期间一个小活动来收尾。这是我们在国庆期间做了一个用户点亮的活动,我们会让用户在他旅行的目的地打开App,在里面来点亮他在当地的坐标。

这个活动最后我们会发现很有意思的一些数据,什么数据呢?

我们发现了蚂蜂窝用户在国庆期间最喜欢去的地点,国内依次是北京、上海、广州、深圳、成都、重庆,国外依次是泰国、日本、美国、越南、马来西亚、澳大利亚。通过这次活动,我们能够把这些数据和洞察都沉淀下来,作为我们下一年国庆运营的新思考。

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