【环球旅讯】经历过OTA的竞价排名、价格战、涨佣金,酒店行业者们已然醒悟,想要在这场激烈的较量中一展拳脚,必须要减少对OTA依赖,加强酒店自有渠道的竞争能力,增加直销订单量。然而对于酒店来说, 互联网红利已尽,如何有参考依据地进行网络直销的精细化运营则成为关键。
对旅游企业来说,优化推广渠道,提高转化效率,可以从哪些因素入手:花大价钱购买的渠道流量真的有转化成订单么?怎么让酒店的落地页看起来更有吸引力?用户真的能通过搜索找到自己需要的房源么?如何缩短用户决策周期,怎样用合适的手段来推广新的酒店产品和提升用户客单价?
7月20日下午,环球旅讯邀请了GrowingIO 商务数据分析师张译文做客“旅讯在线讲堂”,结合实际操作案例来分享如何通过优化渠道、落地页、搜索及推荐,来提升订单转化率。
旅讯在线讲堂视频
演讲者|张译文
GrowingIO 商务数据分析师
如果想知道一个用户在网站、App上的购买转化都会受哪些因素的影响,我们首先要清楚一个用户在我们网站上从进来到最后成功下单都要经历哪些环节: 首先,我们通过渠道推广、广告投放,或者这个用户通过直接访问的方式,来到我们网站,看到我们的落地页。
作为一个新用户,他可能会注册成为网站的会员,然后通过搜索的方式寻找自己要住的酒店,包括他可能会搜索酒店地址、限制入住和离店日期、酒店星级,甚至限制酒店房型等等;然后在搜索结果的酒店列表中选择自己感兴趣的酒店,点击进入酒店详情页,选择房型,最后点击购买、支付,如果用户觉得体验好的话,之后还有可能复购。
在这每个环节中,每一步都和我们的产品设计和网站、App的运营方式息息相关,并且都可以用数据驱动的方式辅助我们快速做出优化决策。
渠道优化:使我们通过真金白银投入拉到的用户质量更高;
落地页优化:使落地页更有吸引力,让渠道过来的用户留下来,促使用户继续使用我们的网站、App;
注册流程优化:是研究通过改变用户的注册流程和产品交互设计提升注册转化;
酒店搜索优化和酒店推荐优化:是让用户更容易找到自己需要的房型;
支付流程优化:是让用户在下单并完成支付的流程更加顺畅,不会因为网站/App的体验问题流失;
提升用户的复购:涉及到用户的忠诚度培养、会员体制建设等各个方面;
精细化运营:就是根据酒店所在的城市/商圈、品牌、星级、价格、商务/度假等角度,就酒店库存进行精细化运营,平衡供需,提升用户的购买转化。
所以关心用户的购买行为,不仅仅要关注用户点击购买这一个步骤,产品和业务的方方面面都可能会影响到购买转化率。我们今天会就其中渠道优化、落地页优化、酒店搜索优化这几个最常见的角度和大家分享,看如何从数据分析的角度辅助产品和业务决策。
优质的流量是根基
一般情况下,我们判断渠道质量时,会通过流量规模潜力和流量质量两个方面来评估。如果是流量规模和质量都很好的话,我们称之为“优质潜力渠道”,如果流量规模大但是质量差的话,称之为“低质的大渠道”,如果流量规模小但是流量质量高的话,称之为“优质非潜力渠道”,可以考虑追加投放,如果流量规模和质量都很差的话,就是“低质小渠道”,要视投放目的谨慎投放。
我们在评估流量质量或者说渠道质量时会分为三个不同的层次。 早期比较粗放式的运营,关注的是跳出率、页面访问时长等指标,渠道结算方式是按照点击或者有效访问用户数。这种评估方式的问题在于用户可能没有给网站带来任何价值,并且渠道作弊空间大。 再进一步呢,是根据激活、注册转化等目标度量渠道,并通过CPA结算,但是依旧存在作弊空间。 而相对比较安全的渠道评估是看核心转化,比如购买,然后按照交易量结算渠道费用。
我们先讲一个案例,这个案例的背景是某一酒店集团想知道,自己在M站的官网上的渠道投放是否有效果,以及应该从哪些方面来优化渠道的策略。
大家可以先看一下这组数据?我选取了客户一周内的渠道访问数据,其中渠道大致有4类:直接访问、社交媒体、搜索引擎和外部链接。
我们选取的度量指标有类似于访问量、访问用户量、新访问用户量、访问时长等等;其中访问量、访问用户量用于度量渠道的规模,新访问用户量用于度量拉新能力,访问时长、每次会话浏览页数、跳出率用于度量比较浅层次的用户使用深度,作为level 1的渠道质量评估,新用户到达注册页和注册成功的指标,用于度量转化率,作为level 2的渠道质量评估,用户订单填写、预订成功的转化率用于度量购买转化,作为level 3的渠道质量评估。
从总体表现上来看,客户的渠道来源主要是由直接访问、社交媒体和搜索引擎所构成,而外部链接的流量非常少,可以暂时不用关注,直接访问的占比是最大的。
接下来我们可以从渠道的规模、渠道拉新能力和之前有讲过的渠道质量评估的三个不同等级来整体看一下客户的渠道表现。
首先从渠道规模和拉新能力可以看到,直接访问的用户占比是最大的,社交媒体和搜索引擎的渠道规模和拉新能力旗鼓相当。 然后先从Level1看一下渠道质量。从访问时长、每次会话浏览页数和跳出率这类用户使用指标来看,社交媒体来源的用户跳出率非常高,但是和客户了解过之后得知这是一个从微信宣传渠道过来的流量,并且客户的主要目的是曝光,对转化方面并没有很高的要求。
和搜索引擎的40%左右跳出率相比,直接访问的跳出率很高,达到68%,与我们正常的认知不符。因为直接访问是指用户在手机端或者PC端的浏览器中直接输入域名进行访问,目的性很强,应该有很高的访问质量和转化表现才对。 进一步的,我们继续从Level2和Level3的层次上,进一步验证了直接访问在注册转化和酒店预订转化上都非常差,验证了我们对直接访问来源的判断。因此之后的案例分析中,我们会针对直接访问渠道做针对性的问题排查。
那么,直接访问渠道表现差的原因到底是什么呢?
在跳出率方面,有一些表现非常极端的设备,有的接近100%;我们通过查看这些机型的来源,认为他可能是机器模拟的垃圾流量。而iPhone的机型访问量是比较高的,但是跳出率为66.64%;我们进一步对iPhone的操作系统版本维度进行拆分。
可以看出跳出率很高的设备大多出现在操作系统版本很低的设备之上,这部分的流量有很大的可能是因为机器模拟而来的垃圾流量。
那么,我们为了弄清楚,这些设备的流量具体都来自于哪里;我们以Nexus 4的操作系统为例,以城市的维度去看这部访问的来源.
大部分的用户都是来自于北京,访问的都是同一个页面;我们通过用户的细查功能发现,大部分的用户都是来自于同一个IP端,进而可以断定为机器模拟访问的垃圾流量。
所以说,优质的渠道与优质的流量是购买转化的基础。否则,我们的购买流量的真金白银可能会浪费掉,基于这样的流量,我们做任何的产品改进与优化,都是难以产生效果的。
落地页需要符合用户预期
落地页是用户在看到你的广告、SEO、SEM推广等等,点击跳转到你的网站上的第一个页面。行之有效的落地页,需要为访问者提供足够的信息,但是信息也不能太多,从而让访问者眼花缭乱,不知所措。
我们到底应该如何根据跳出率,对落地页进行深度分析呢?落地页分析无外乎是,用户从哪里来、用户在页面都做了什么、用户为什么离开。
一般导致用户从落地页跳出的原因有三种:1)恶意流量,不仅仅会让落地页看起来很差,占用服务器资源;2)落地页不匹配,用户通过搜索某某关键词,得到的落地页,与其预期的内容不匹配,容易导致用户从页面直接跳出;3)缺乏吸引力;虽然用户对我们的网站感兴趣,但是由于我们的页面内容与用户需求不符,或者信息过多,让用户关注不到重点信息,从而导致用户的流失。
下面,我们通过一个完整的案例,来分析如何提升落地页面的吸引力。这个案例是这样的:某酒店集团对自己的PC短官网做了很多渠道投放、SEO优化和SEM的推广工作,希望评估拉新的效果,并提出相应的改进建议。
我们首先可以看一下,一段时间内,来自于搜索引擎、直接访问、外部链接和社交媒体的访问量和跳出率。
大家可以发现,这家酒店集团的官网在社交媒体上的访问量很少,只有13个;大部分访问量都来自于搜索引擎、直接访问和外部链接。从跳出率的数据可以看出,搜索引擎的表现是最好的,跳出率只有47.37%;直接访问和外部链接的跳出率表现都比较差,均超过60%.
我们通过数据排查,直接访问和外部链接的跳出率高的原因主要是因为机器刷单和酒店WiFi链接跳转;由于客户在搜索引擎做了很多SEO和SEM的工作,所以我们就在搜索引擎方面做一个详细的分析。
因为搜索引擎的流量中百度占比最大,所以针对百度的PC端和移动端进行分析,看看表现有何不同。
通过数据分析发现,虽然来自于移动端的访问量和新用户量是PC端的两倍,但是跳出率却非常高,所以我们需要重点分析移动端的百度搜索来的流量出现了什么问题。
在手机端搜索该酒店的品牌关键词,出现在第一位的是该酒店集团的品牌专区,但是,点击链接前往官网,发现出现了一个品牌不兼容的问题;然后继续往下翻,找到了酒店的官网,点击链接之后,显示的是PC版的酒店官网。没有针对移动端进行适配,所以在用户体验上表现的很差。
我们进一步的按照PC端和移动端的搜索词,了解访问量、访问用户量、新访问用户量和跳出率等关键数据指标的信息,发现在这个关键词数据中,表现最好的主要是一些品牌关键词;其次是,具体信息方面的品牌词,比如城市+品牌名等。
但是,跳出率低的页面就一定是一个好的页面吗?
通过GrowingIO的数据分析发现,从百度品专推广过来的用户,大部分落到了某酒店集团特意为百度品专准备的“美食约会”的活动页面上,并且对应的跳出率只有10%,和其他落地页相比,跳出率非常低。
然后,我们对这个页面进行热图分析,来看用户到这个页面都做了什么;用户进入落地页“美食约会”之后,大部分都流向酒店预订、首页、登录和招商加盟,反倒对这个活动页面本身的内容并不是很感兴趣。
虽然,从跳出率的数据上来看,表现是不错的,但是不一定是跳出率低就是好的,还是需要关注用户的真实使用行为。
所以,相对应的改进建议是,优化品专的投放策略、落地页,使之更符合用户的预期和用户需求;比如我们可以针对酒店预订、酒店加盟等需求,个性化匹配相对于的落地页。
搜索优化
酒店官网的搜索和筛选是用户使用频次最高的,而这也会影响到用户能否顺利地找到自己想要的酒店产品,去完成购买转化。
我们来看一下,搜索中容易出现哪些问题,并且如何去优化:
第一个场景、搜索无结果,这是非常常见的场景,比如用户填写了错别字等,这会导致用户的订单无法转化;
如何利用数据来优化?第一步、监控“搜索无结果”页面浏览量和访问用户量;第二步、通过数据分析由于搜索无结果导致的转化率下降的程度和订单总量的影响;第三步、我们需要分析哪类搜索词、筛选组合,最容易出现“搜索无结果”(根绝这种分析结果需要优化模糊搜索算法、发现市场拓展方向);第四步、监控在优化模糊算法或补足了相应市场的供给之后,提升用户从搜索到下单的转化率的情况。
第二个场景:热门的搜索推荐;如何提升热门搜索推荐位的点击率,缩短用户搜索的过程。
首先、我们需要打开搜索框的采集功能、统计用户搜索词的频度、优化热门搜索位置;其次,统计目前热门城市、商圈、酒店品牌、房型、价格、服务设施的筛选位点击频度,优化推荐位内容和排序。
第三个场景:我们在PC端或者App端进行搜索的时候,页面会出现一个比较长的列表页,根据我们的经验,80%的用户只会浏览前1-2页,所以如何对列表页进行排序就变得至关重要。
我们可以通过数据分析,来了解搜索的排序方案是否合理,以此调整搜索结果的展示文案或排序,提升用户从搜索到下单的转化率。
推荐优化
进行酒店推荐的业务目标一般有三个:1)降低用户在详情页的跳出率,提升用户的访问深度;2)如果推荐策略,满足用户需求的话,可以提升用户后续的购买转化率;3)可以在推荐位推广新的酒店产品,或者收益率更高的酒店产品。
我们选取的案例场景是,一般用户在看完产品的详情页面,并没有转化的时候,会在详情页面底端按照一定的逻辑引导用户预订其他酒店。
具体实施的方案:1)分析“推荐酒店”的详情页访问的页面来源,评估推荐的导流能力;2)评估来自于推荐的转化率,是否明显高于或低于列表页等其他来源的转化率,评估推荐对转化是否有提升作用;3)针对不同的推荐房源的曝光量、点击量和后续转化,优化酒店推荐策略。
我们需要特别注意推荐酒店的信息继承,比如地理位置、入住和离店日期、房态、星级/价位和房型等等;通过数据看板发现某非标类住宿平台推荐酒店预订转化率较低,用数据验证定位原因后发现,主要是因为推荐位没有继承详情页面的房态信息,导致部分推荐酒店无法下单。
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