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秦铭含:UGC与行为数据如何帮住宿业变现

作者:品橙旅游

对于80后、90后甚至00后这样主流消费和决策群体,他们在度假出行以及各类活动中,住酒店或者非标准住宿的时候,是基于怎样的考虑?Ta们的High点和底线在哪里?怎样才是真正的用户画像?让大数据说话!

【品橙旅游】2016年8月26日, “大住宿产业链的新视角”2016品橙旅游大住宿论坛在北京维景国际大酒店召开。与会的政府代表、在线旅游公司、连锁酒店集团、单体星级酒店、酒店规划及设计公司、非标准住宿业者、旅游地产商、旅游投资机构、航空公司、旅行社、酒店配套服务商、数据调研机构、酒店教育及培训机构和媒体代表共襄盛举,在这场时间紧凑的高层头脑风暴中,解读了文件与政策,讨论了从酒店到住宿的大产业链的跨界营销和资源整合的方式。

对于80后、90后甚至00后这样主流消费和决策群体,他们在度假出行以及各类活动中,住酒店或者非标准住宿的时候,是基于怎样的考虑?Ta们的High点和底线在哪里?

怎样才是真正的用户画像?

让大数据说话!

蚂蜂窝酒店商业化产品总监秦铭含发表题为《UGC与行为数据如何帮住宿业变现》的演讲,以下是现场演讲内容:

非常感谢有这样的机会作为蚂蜂窝的代表,和住宿业的朋友们做一次分享。今天的分享主题是站在蚂蜂窝的角度去看我们每天获取的海量用户数据,如何应用到真正旅游产业链里。

首先简单介绍一下蚂蜂窝的现状。

蚂蜂窝发展历程

蚂蜂窝2010年正式公司化运营之后,经过六年的成长,目前已经在市场上累计了1亿的注册用户,平均每天有300万的出行用户在使用蚂蜂窝的服务。在使用服务的过程中,蚂蜂窝每天可以获取3千篇以上的游记,这个数字我和我的游记同事觉得不太适合拿出来讲,但是他告诉我这3千篇游记背后的难度,我就理解了,因为每一篇背后上传用户游记难度是非常高的,每一项使用的POI,所有的服务,体会的内容,都要上传,审批之后才能够上线。同时我们累计可以获取超过20万的旅游问答,我们打趣地讲,就相当于旅游业的知乎,跟旅游相关的问题都可以在这里找到答案;找不到答案的,把问题丢出去问一下用户就可以了。其他方面,我们目前在目的地、各种服务、各种交通、其他POI下面,累计获得了将近3000多万的点评数。

所有的这些数字说明怎样的一个规模呢?用于全面监测各个网站流量的SimilarWeb网站,现在很多国际的VC投行都依赖它的数据和各项指标作为投资依据。SimilarWeb网站按照细分市场对监测到的网站流量进行排名,在全球最大的50家在线旅游类的网站,有三家中国的公司,第11名携程,第38名去哪儿,第46名蚂蜂窝。可以说蚂蜂窝现在是市场上最大的旅游内容在线社区的平台。

蚂蜂窝业务生态系统的打造

蚂蜂窝一直致力于打造更多的产品线去服务用户,而产品建设过程可以看到,我们也搭建了自己的一个在线旅游生态系统,只说它是生态系统,我觉得有一点太抽象了,举一个实际的例子:我们可以现场复现一个场景,我相信大家心中都有想出行的一个目的地,有可能跟我是一样的,那个目的地就是里约热内卢,我为什么对这个地方非常感兴趣?是因为我看了奥运会的开幕仪式的时候,最初的那一个航拍的视频,深深的打动了我。我对这个地方有了兴趣的时候,我不知道我下一步要做什么,因为这个地方在我的脑海里面只有沙滩,有那个样子的山,有一个石像,当然我记不清它们都叫什么,这个时候我可能最直接的,如果是蚂蜂窝的用户,就直接在蚂蜂窝搜索里约旅游就好,不了解蚂蜂窝的用户也可以在百度搜索,在百度搜索里约旅游的时候,第一个推荐的是蚂蜂窝的里约热内卢的目的地页。到这个时候,我有了一个出行目的地的启发,这个启发我要去计划到底怎么玩,这个时候我就会在蚂蜂窝的游记看看别人是怎么玩儿,如果去蚂蜂窝里约热内卢板块里的游记,第一个就是“史上最美配图最详细里约热内卢攻略”,立刻就奠定了我一定要去的想法。人们常说上帝用六天创造了世界,七天创造了里约热内卢,近些年出了《绿巨人》、《暮光之城》等等电影,我作为《绿巨人》的脑残粉,就奠定我一定要去的想法。之后我会进一步学习这个目的地到底怎么玩,这些我感兴趣的地方到底叫什么,我发现在视频里的那座山叫基督山,石像到底怎么样去,我学习了所有的目的地,进行酒店的比较,进行其他服务的预订的时候,我在蚂蜂窝的酒店频道、机票频道查找攻略,可以看到不一样的视角。里约有两千多家不一样的酒店,到底住哪里,它按照搜索的热度和入住的热度分好,三星、四星级酒店的评价,通过用户的行为,通过酒店的数据计算好,给我一个参照。学习了酒店,完成了预订,在出行期间有任何语言上的困难,可以用蚂蜂窝的旅游翻译官随时翻译菜单,在当地如果没有按照计划走行程,也可以随时打开自由行App,来找周围的兴趣,来找周围的美食,来找周围的景点。整个出行回来之后,我们会邀请用户完成评论,让他对目的地所有的服务进行点评。所以整个这条完整的产品线,就在不断的服务着我们每天超过300万的用户。

蚂蜂窝用户数据背后的价值

这个时候我们各个业务模块就在收集着用户整个出行过程中的完整的数据,它的数据背后有客户点击过程,有关闭一个页面过程,有停留时间过程,这些海量的数据在蚂蜂窝收集之后,蚂蜂窝就变成了一个大数据公司,它具备了大数据公司一些最基本的特征,质量和数量,而且它有独有的一些特征,就是所有的行为,意图性很强,高度结构化,因为所有的行为在目的地、在区域、在具体的服务、在酒店,所有的这些结构化很强。另外一个,它有大量密集实时的数据。作为产品,我们这些做产品的人就在想,所有的这些数据我们到底怎么能应用到酒店产业,当思考所有的产业里面细分酒店产业的时候,我们认为最重要的是要先了解这个产业是怎么运作的,我们认为其中最重要的一点,也是唯一的一个变量就是它的价格,这个价格包括对应政策。价格是随时变的,其他的服务和信息是相对静止的,只有价格在酒店经营者通过渠道在和用户做着互动。从这个流程看,用户完成预订时,预订信息就会进入酒店预订部,酒店的预订部除了安排前厅排房以外,很重要的一点是记录预订背后的信息:它的房型,它的价格,来源的渠道,这些订单信息记录下来之后,记录到酒店自身的一个监测系统和一个策略工具时,它就会对应着它的收益指标产生其他的一些作用,因为这是酒店房态改变的信息,关系到入住率的变化,依照它的指标根据这个测试系统和策略工具,对这些数据进行计算,让经营者来确定市场上需要什么样的定价策略。这有可能是维持之前的策略,有可能是变价,有可能是提价。所有这个流程在我们看,是直接影响一个酒店收益的效果,这个过程其实在酒店业里也叫做收益管理,这也就是一个收益管理体系的运作。我也经常围绕这个去思考,也会和我很多在酒店业工作的朋友去探讨,收益管理不是这几年才有的一个理念,收益管理到底有没有用?

我得到的信息各不相同,有客户说有用,能提升多少的收益,也有的说没有用,原因是什么?我们在网上学习的一些结果看,有四点是关键问题。除了数据质量以外,就是工具。很多人反映工具成本很高;认知,有人反映有了工具,老板不用,因为老板没有这个意识;专业人员,老板有意识,没有人去执行。后三点对我来讲,它都不是问题,因为工具不像以前,有很多服务于酒店的B2B的商家,有这个模块。认知也不是问题,其实很多东西符合最基本的经营理念,围绕着最基本的经济原理,所以只要是做酒店经营的人,都会有这些认知。专业人员更不是问题了,如果有更好的工具,有更简单的工具让一个人员去做策略,他并不需要有太多的知识去自己写模型,自己做计算。所有这里最重要的问题是什么呢?就是数据质量,数据质量是直接影响到哪怕你花了大量的价格去使用一个系统,它给你的一个策略的指示和引导,它来源于什么样的数据的计算,所有的这些算法,所有的模型都不是问题,最关键的是他到哪里去获取这些真正有前瞻性的数据。

我听到的是,现在很多系统会和民航对接,可以得到用户出行的机票预订数据,但是订机票确实是订酒店之前的行为,但是订机票你能拿到的信息是他要去哪一个城市,而这个信息可以服务于什么样的酒店呢?大规模的酒店,一个城市里布局很多数量的酒店,它可以依赖这个信息作为价格策略,但是作为单体经营的酒店,这些数据到底有没有?有!到底有没有一个指标性的作用?

所有的这些让我开始思考一个问题——我们的数据有没有什么用?每天300万的用户,累计1亿的注册用户,它的数据可不可以用来做一些什么。

蚂蜂窝的用户在注册的时候,首先留下的是最基本的人口数据,我们可以知道他的年龄、婚姻状况、出生年月日、星座、职业、性别,这些最基本的人口数据加以组合,我们可以把它变成其他的一些数据。比如大概预估到他所在的城市,在他的年龄所在的职业的收入区间,这个收入区间我们再通过计算他可支配的一个费用比例,大概能知道他出行可承担的一个费用,你知道他出行可承担的费用,住宿费用的占比你又可以进行一个模糊的计算,这里我们只能说所有这些都是预测,但所有的预测给了我们很好的训练这些数据的基础。

再看他的行为数据,很杂乱,因为他浏览了游记、目的地、行程,看了机票,又看酒店、列表页,所有我们看到的数据就是这些碎片化的数据,之后我们能够得到他真正预订了某一个酒店,这些碎片化的数据都放在那里,我们怎么样去计算它,让它怎么样变成可以代表需求的一个数据呢?我们就把它做成了一个时间轴来看这个数据,他在预订之前都经历了什么,他的决策周期是多少天,在他的决策周期的每一个重要的决策节点,他花了多少时间。横轴可以看到,这是他预订之前所消费的天数,纵轴可以看到每一天他访问的目的地,他的停留时间是多少,所有这些数据给予了我们一个判断,他到底要经历什么样的规律来完成一个酒店的预订,这个规律的背后,随着他停留时间的变化,随着访问各个决策标签很明显的产品的变化,来确定他预订的意向。

光看到一个用户的行为很简单,但是好像也并没有什么用,最重要的是这个行为规律背后有多少用户,有多少用户符合什么样的决策周期,有多少用户符合什么样的行为规律。这些用户的数字很重要,而这个数字如果再分类,可以按照它的消费区间分类,按照它的住宿偏好分类,所有的住宿偏好,所有的消费区间,都可以从他在预订之前所有页面的浏览和学习的过程中,获取到这些数据。当他被分组的时候,我们就可以知道,在什么样的一个决策周期期间,有多少用户有预订需求,这个数据如果应用到酒店业会是什么样呢?因为我们并没有一个现成的产品,我们只是在计算这个产品目前的一个实时的方案,但是我们的目标是什么?是给到一个酒店的需求的日程表,这个日程表里包括每天会抵达这个酒店所在的区域,或者是抵达到这个酒店附近的景点,或者是到这个酒店城市的用户数量,而这个用户数量背后因为他有消费的数据,有之前我们计算的消费区间的数据,我们可以拿这个数据和酒店的数据比较,得出的一个是他的需求强弱,根据之前他所有行为的停留时间,同时还有适配度。

今天上午也有人分享说,希望酒店可以做更多主题的产品,除了常规化的房型,如果有能力、有机会去做更多的主题产品,更适合于这种适配度的分析,因为我们已经有了用户的数据,如果酒店有更细分的产品,就更容易去分析它的适配度。同时一个竞争的数据,就是酒店周边的竞品,它们在这段时间的价格,可以和酒店做一个比较,酒店来决定是不是要对自己的价格做调整,从而得到这些有需求用户里面的大多数。

蚂蜂窝产品研发方向

刚才我讲的所有这些,可能都是我们现在产品上的一个想法,如果用一些数据说明它的靠谱性,就是这样的一个界面。

第一,我们每天现在已经在收集超过3亿条的用户行为数据,我们自己现在有超过1万条的计算规则,去判断这些数据可以转换成什么样的需求指标的数据。同时我们每天的计算量已经超过了2亿条。而这些数据被计算了之后的一个可视化的产品,这是我们现在在测试这个工具的后台,这个后台第一个截屏是我8月23号在准备这个PPT的时候,当时拿出了一张订单,就是在蚂蜂窝行程酒店预订,他订了一个巴厘岛的酒店,找到这个周先生在后台记录的ID,在后台我就可以清晰的查到,他在8月23号预订之前的决策周期是多少,这是他每天的访问轨迹,从7月10号开始,7月到10号他都做了什么?他看了新加坡,看了越南,最后决定去印尼,这样的一个用户就是在所有的目的地里面学习的过程中,得到他最后的一个决策,可以看到分布的密度。从最初10号,其实每个内容都可以展开,里面访问的具体的服务模块,但是这里给一个汇总,就是他在决定目的地的时候有频繁的浏览,最后决定到巴西的时候,他的决定行为非常强,每天16个访问,11个访问,21号的时候访问了253个页面,而每一个页面背后都可以作为他最后23号下单的一个预测的依据。

到这里基本完成了我想跟大家分享的我们的思路,我觉得所有抛开实践的思路都是耍流氓,因为我们有算法,我们有用户的行为,但是到底能不能让酒店用得上?到底酒店在整个数据的训练过程中和测试过程中,可以获得什么样的反馈?我们希望它可以尽快的变成一个真实的产品,并且邀请感兴趣的酒店来帮助我们一起测试这个产品。

我今天的分享就到这里。谢谢大家。

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