Büyük veri, küçük uygulama
Küresel Seyahat Haberleri Aşırı bilgi yükü çağında, havayolları büyük miktarda veriyle verilerin değerini nasıl keşfedebilir, raporları canlı ve verimli bir şekilde yapılandırabilir ve anormal trafiği otomatik ve doğru bir şekilde belirleyebilir ve nedenleri nasıl giderebilir? OTA araması nasıl denetlenir ve uyarılır ve yükseltme ve düşürme için nasıl hızlı yanıt verilir?
19 Ekim'de, 2017 Çin Havacılık Pazarlama Zirvesi'nde, NASDAQ'da listelenen ilk yerli büyük veri şirketi olarak Gridsum, havacılık pazarlaması alanında büyük verilerin akıllı "küçük" uygulamasını paylaşacak. Gridsum Technology National Solutions'ın genel müdürü Lu Yuan, pazarlama sorunlarını çözmeye yardımcı olmak için büyük veri ve teknolojinin nasıl daha iyi uygulanabileceğini paylaştı.
Lu Yuan, Gridsum Technology National Solutions Genel Müdürü
Havacılık sektörü arama alanında tüketici talebini artırmaya devam ederken, en değerli veriler nasıl bulunur ve elde edilir? Şirketlerin yalnızca elde ettikleri devasa verilerle müşterilere daha doğru ve verimli bir şekilde nasıl ulaşacaklarına dikkat etmeleri değil, aynı zamanda arama ortamını büyük verilerden nasıl izleyeceklerine, anormallikleri hızlı bir şekilde nasıl gidereceklerine ve faydaları en üst düzeye çıkarmak için arama kanallarını sürekli olarak nasıl optimize edeceklerine dikkat etmeleri gerekir.
Büyük veri sadece bir kavram değildir.Müşterilere büyük veriye dayalı danışmanlık ve tavsiye sağlamanın yanı sıra, Gridsum bu teknolojileri çok küçük alanlara, hatta pazarlamaya uygulamayı umuyor. Gridsum, bilgisayarların insan beyninin yerini almasını ve küçük uygulamaların büyük bir rol oynamasına izin vermesini önermektedir. etki.
Aşağıdaki konuşma kaydıdır:
Lu Yuan: Bugün, Gridsum Technology'nin bir temsilcisi olarak, pazarlama sürecindeki sorunları çözmemize yardımcı olmak için büyük veri ve teknolojinin nasıl daha iyi uygulanabileceğini sizlerle paylaşacağım.
Dün ayrıca bir havayolu yöneticisinin müşteri erişimi gibi bazı kavramlardan bahsettiğini duyduk ve müşterileri anlamak ve etkilemek için her zaman müşterilere ulaşmayı umuyor. Müşteri erişiminden bahsetmeden önce, McKinsey'in iki yıl önce ortaya koyduğu, kullanıcı deneyimi yolculuğu adı verilen bir kavramı sizinle paylaşmak istiyorum. Dışarıda gri bir halka ve içinde mavi bir halka olduğunu görebiliriz. Gri halka, kullanıcı bir karar vermeden önce bir dizi değerlendirme, değerlendirme ve yeniden değerlendirme aşamasını temsil eder. Mavi kısma gelince, kayıt olabilen, satın alabilen veya havayolları için uçak bileti satın alabilen ve nihayet kendi başına sadık bir kullanıcı grubu oluşturabilen bir dönüşüm gerçekleşir. Bu grupta sadık kullanıcılarının kendi adına konuşmasına izin vermeye devam edebilir.Bu, McKinsey tarafından önerilen kullanıcı karar verme yolculuğu kavramı.
Bölünebiliriz. Arama, OTV ve diğer kanallar gibi harici kullanıcılar değerlendirirken ve anlarken tüm süreçte çeşitli medyanın büyük rol oynadığını görüyoruz.Dönüştürürken havayolu şirketi veya işletme sahibinin kendi platformu kullanılıyor. , Resmi web sitesi, Uygulama, WeChat uygulaması gibi ve ardından Sosyal'i daha fazla kullanıcı çekmek ve diğer yeni kullanıcıları çekmelerine izin vermek için kullanın. Bu aşamada, büyük veri genellikle binlerce insan, kalabalık portreleri, NLP ve hassas pazarlama gibi birçok yeni teknoloji üretir. Tüm büyük verilerin üç unsurdan ayrılamayacağını göreceğiz: Biri medya, yani kanal, ister arama motoru ister TV reklamı olsun, trafiği çeken medyadır; ikincisi trafik gerektiren kendi platformumdur. Kendi platformuma tanıtıldı, resmi web sitesi olabilir, Uygulama, H5 sayfası olabilir ve nihayetinde dönüşümü teşvik edebilir, böylece daha fazla kullanıcı ürünümü platformumda anlayabilir.
Medya, platform ve dönüşümün üç unsuruna dayanarak, havayolu müşterilerinin veya seyahat endüstrisindeki müşterilerin müşteri iletişiminin verimliliğini artırmasına nasıl yardımcı olabileceğimizi sizinle paylaşmak için Gridsum'un araçlarını ve gerçek durumlarını kullanmak istiyorum.
Önce medyaya bakalım, medya aşamasında daha fazlasını öğrenmek istediğimiz nesne olarak arama motorlarını kullanıyorum. Neden öyle diyorsun? Arama motorları ile diğer medyalar arasındaki en büyük fark, arama motorlarının kendilerinin içeriğinin olmamasıdır.Sadece bir arama kutusu vardır.Kullanıcılar, ihtiyaçları olduğunda arama motorlarında sadece alakalı içerik arayacaklardır. Bu nedenle, büyük havayolları platformlarına trafik çekmek istiyorlarsa, arama motorları çok önemlidir.
Baidu'dan verilerimiz var. 2013'ten 2016'ya kadar, havayolu endüstrisinin Baidu'ya yatırımı, özellikle ülkenin doğrudan üretim politikasını teşvik etmesinden sonra artmaya devam etti. 2014 ve 2015'ten sonra havayolu endüstrisinin Baidu'daki faaliyetlerini görüyoruz. Şirketin piyasaya sürülmesi artmaya devam ediyor.
Daha önce birçok havayolu müşterisine hizmet verdik.Havayolu müşterilerinin sorduğu bazı soruları kabaca çözdük.Örneğin, anahtar kelimelerinden emin olmadığında, çevredeki arama ortamı ne olacak? Ayrıca, anahtar kelimelerimi satın alan rakip ürünler var mı? Örneğin, havayolu şirketinin girdiği anahtar kelimeler belirli bir uçak bileti acentesi tarafından da satın alınabilir .. Rakip ürünlerle benim aramdaki rekabetçi ilişkiyi nasıl bilebilirim? Tüketiciler gerçekte hangi kelimeleri arıyor ve bu kelimenin arkasındaki sebepler nelerdir? Tüketiciler için portre yapabilir miyim? Yukarıdakiler için gerçek duruma bir göz atabiliriz.
Uygulamamız iki kısma ayrılır: Birincisi savunma. Örneğin hizmet verdiğimiz müşteriler için bir reklam verdiğimde arama motorunda uçak biletleri ve markayla ilgili kelimeler gibi alakalı olumsuz bilgiler görünebilir.Arama bir içerik taşıyıcısı değil, diğer sayfaların içeriği taranarak bir arama sonuç sayfası oluşturulur. Olumsuz bilgiler burada görünebilir Havacılıktaki en ciddi olumsuz bilgiler, gecikmeler de dahil olmak üzere ilgili olaylar olabilir.
İkinci nokta, marka sahiplerinin koyduğu anahtar kelime aracılarının da konulması ve acentelerin bu konuda daha düşük fiyatlar veya indirimler vermiş olmasıdır. Arama arayüzünde her gün arama arayüzünde arama yapmam imkansız. Anahtar kelimelerim için arama ortamı nasıl? Örneğin, hizmet verdiğimiz müşteriler 800.000 ile 1 milyon arasında değişen bir dizi anahtar kelimeye sahip. Anlayın. Bunu nasıl önleyeceğiz? Küçük bir araç geliştirdik.
İlk olarak, arama motoru arayüzünü ikiye ayırıyoruz: ilk alan marka alanı, ikinci ve dördüncü alanlar anahtar kelimeleri satın aldığımız reklam alanı olan reklam alanı ve üçüncü alan Baidu veya diğer arama motorları tarafından doğal olarak yakalanan doğal arama alanıdır. Teknoloji ile çıkarılan bazı doğal arama alanları. Benzer şekilde, mobil terminalin kendi bölümü vardır. Rakiplerimin her bölgede nasıl sıralandığını ve her bölgenin benimle ilgili olumsuz sözlerle karşılaşıp karşılaşmadığını bilirsem, daha iyi izleyebilir ve optimize edebilirim.
Gadget'ımız, şirketlerin dahil etmek istedikleri ekipman da dahil olmak üzere istedikleri görev adlarını tanımlamalarına yardımcı olabilir. Şu anda, PC ve mobil terminallerin yanı sıra Pekin, Şangay ve Guangzhou'nun bölgesel ayarlarını destekliyoruz. Kurduktan sonra ilgili bit alanlarını izleyebilirsiniz.Burada birinci alanı veya ikinci alanı seçeriz veya hepsini seçeriz.Seçimden sonra, dışa aktarılan sonuçlar bu alanlarda özellikle endişelendiğiniz herhangi bir negatif olup olmadığını size söyleyecektir. Haberler veya rakip ürün bilgileri için, günlük veya saatlik olarak uygulamayı seçebilirsiniz.
İzleme görevi için, bazı OTA web siteleri veya üçüncü taraf ajans web siteleri gibi izlemek istediğiniz alan adını girebileceğinizi görüyoruz.İlgili anahtar kelimeler olumsuz bir bakış açısıyla bazı ilgili anahtar kelimeleri içerir.Sisteme girildikten sonra, her saat Reklam alanınızın başka reklamcılar tarafından satın alınmış olup olmadığı, ilgili olumsuz bilgi olup olmadığı konusunda bir rapor alın ve bilgileri anında posta kutunuza veya cep telefonunuza ekran görüntüsü şeklinde göndererek size şunu hatırlatın: Mevcut arama ortamımız elverişsizdir ve yapılmalıdır. İyileştirin ve optimize edin.
İkinci nokta, nasıl optimize ederiz? Satın aldığımız anahtar kelimeler sadece onu tıklaması için mi? Daha fazla değere dokunabilir misin? Şangay'dan Sanya'ya en ucuz uçak bileti olan bunu bir örnek olarak alın, bu terim tüketiciler tarafından nadiren aranır.
İkinci reklam alanının havayolu şirketinin temsilcisi olduğunu görüyoruz.Sanya uçak bileti denilen bir anahtar kelime satın almış, eşleştirme modu ile böyle sabit bir kelimeyi eşleştirmiş. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde Baidu, anahtar kelime bilgilerini tespit etmemizi imkansız kılmak için şifrelenmiş form kullandı.İzleme sistemlerinin çoğunda ve arka uçlarda, insanlar normal kelimeleri göremez, sadece Sanya uçak bileti kelimesini. Gridsum, Baidu ile veri bağlantısını bugün tamamladı. Gadget'ımızda, reklam anahtar kelimesinin Sanya uçak biletleri olduğunu görebiliriz. Üretilen birçok anahtar kelime arasında Şangay'dan Sanya'ya ucuz uçak biletleri var. Ziyaret sayısı, kalma süresi, sayfa görüntülemeleri, teknik anahtar kelimelerden daha iyi olduğunu gördük. Bu müşteri siparişleri kesmediği için, sipariş kesilirse, bu anahtar kelimenin ne kadar sipariş hacmi getirdiğini bile bilebiliriz. Bu kelimenin ne yaptığını biliyorum? Bu iki anahtar kelimenin TBM'si (tıklama oranı) çok farklı.Sanya'daki uçak biletleri için rekabet çok şiddetli. Üç yuan'dan dörde kadar olan ortalama fiyat bir görüntü konumu elde edebilir, ancak son terim çok ucuz. Bu sayede, daha düşük fiyatlara ancak daha yüksek kaliteye sahip daha yaygın kelimeleri bulabiliriz. Ek olarak, terim kullanıcı popülasyonumuzun bir portresi olarak kullanılabilir: Sanya uçak bileti neyi temsil ediyor? Çeşitli insanların aramalarının amaçları ve amaçları farklıdır. Bazı insanlar fiyat için olabilir, bazıları rahatlık için olabilir ve bazıları zaman için olabilir. Bu kadar yaygın kelimeleri bulabiliriz ve bunu iletişim kurduğumuz insanlara yapabiliriz. Gelip giden insan kalabalığının portresi.
Söylediğim şey drenaj aşamasıydı, platforma ulaştığımızda dönüşmemiz gerekiyor. Bilgisayar ve Uygulama madenciliğine ve dönüşüm oranını artırmak için ziyaretçi davranışlarının analizine dayanan iki durumdan bahsedeyim.
Çin Komünist Partisi 19. Ulusal Kongresi'nin yakın zamanda yapıldığını biliyoruz. Gridsum, Çin Halk Cumhuriyeti'nin resmi web sitesinin son birkaç yılda revizyonu için önerilerde bulundu. Revizyon daha önce yüz defadan fazla başarısız oldu, ancak veri hizmetimizin revizyonu şu anki haline geldi.
Son birkaç yılda, ısı haritası hala çok yeni bir şeydi ve bugün herkes ısı haritalarını uyguluyor. Bu yılki National Doubles'ın ısı haritasını güncellemek için bir uygulaması var.Üç uçlu ısı haritası dediğimiz üç tür ısı haritası var. En soldaki ısı haritası piksel düzeyinde ısı haritası olarak adlandırılır.Kullanıcının 1X1 piksel tıklama davranışını kaydeder.Bağlantı olup olmadığına bakılmaksızın kaydedebilirim. Burada e-ticaret müşterileri için üç kollu bir ısı haritası planı yaptık.Kırmızı kutu, kullanıcıların sık sık tıkladığı ancak bağlantı olmadığı için kullanıcılarla iletişim kurma şansını azaltan kısımdır. Ortadaki, bağlantılı parçalarla herkesin maruz kaldığı GA ısı haritasına çok benzeyen bağlantı ısı haritası olarak adlandırılır. Üçüncüsü dikkat ısı haritası olarak adlandırılır. Sayfanın şu anda çok uzun olduğunu ve sürekli kaydırılması gerektiğini biliyoruz. Bu durumda, kullanıcının sayfaya bağlılığını ölçmek için hemen çıkma oranını kullanmak bilimsel değildir. Şu anda, Dikkat oranını oluşturmak için tüm ekranda kalma süresini ve farenin kaydırma sayısını birleştirerek, buna dikkat ısı haritası diyoruz. Bu üç tür ısı haritasının kapsamlı analiziyle müşteriler için karşılaştırmalar yaptık. Kullanıcılar için en çekici alanları en değerli bağlantılara koyduk ve daha iyi sonuçlar elde ettik. Bu, kullanıcının bütçesini değiştirmemek önceliğidir. Açılış sayfasını optimize etmek için.
PC haricinde, birçok havayolunun uygulamaları kendi tanıtımları için kullanma konusunda iyi olduğunu biliyoruz. Ayrıca Uygulamada, ilgili optimizasyonları yapmak için termal formu da kullanabiliriz.Örneğin, bu otel Uygulamasıdır. Arama anahtar kelimelerinin sınıflandırma modülünde, ilk ticari alan, ikinci metro alanı ve üçüncü bölüme ayrılmıştır. İdari alanı engelleyin. Isı haritası aracılığıyla, herkesin idari alana tıklamaya daha istekli olduğunu göreceğiz ve Ulusal Çift ısı haritası, kutu seçiminden sonra çok boyutlu analizi desteklemektedir.Bu alanda, şehir seçimlerini, tıklama oranlarını ve sipariş hacmini bulacağız ve revize edilmiş bir versiyon önerebiliriz Görüş, tüketicilerin karar vermesini kolaylaştırmak için idari alanı en üste çıkarmak çok basit bir uygulama mı?
Uygulama ısı haritasına ek olarak, uygulamanın tüm süreci de optimize edilebilir. Örneğin, bu bir otel müşterisidir. Dönüşümünü otel aramadan otel ayrıntılarına ve siparişi son ödemeye göndermeye kadar birkaç adıma böler. Sonunda, bulduk İkinci ve üçüncü düğümlerin kayıp oranı çok yüksektir. Araçlarımızın analizi sonucunda iki problem bulduk: Birincisi, seçim sonuç sayfasında aslında hiç oda yok Ona doğrudan bunun bekleme listesinde olmadığını söyleyebilir misiniz? İkincisi çok ilginç.Rezervasyon sırasında bir rezervasyon hatası var.Araç analizimiz sayesinde, kaybedenlerin% 63.47'sinin cihaz tarafında olduğunu göreceğiz.Onun APP'si cihaz tarafına tam olarak adapte olmadı ve bazı Android sistemlerin hiçbir yolu yok. Ekipmanı uyarlamak ve rezervasyonun başarısız olmasına neden olmak çok basit bir adımdır. Müşterilere tavsiyede bulunacak profesyonel araçlar veya danışmanlar olmadan, kullanıcıların neden vazgeçtiğini anlamak zordur.
Yukarıdakiler, medya ve platformlar tarafından dönüştürülen bazı küçük uygulamaları paylaşmamdır.Son olarak, anormal trafikten bahsetmeliyiz.Pazarlama sürecinde bazı anormal trafiklerle karşılaşacağız. Ancak Gridsumun bakış açısı, kontrol edilebilir kısmını en üst düzeye çıkarmaktır ve web sitesine gelen trafiği optimize etmeye çalışıyoruz. Ancak ek olarak, bu anormal trafiği belirlemek için daha basit bir yöntem kullanmamız gerekiyor. Geçmişte, olgun bir analistin bölgeye göre analiz yapması gerekebilir. Örneğin, belirli bir markanın belirli bir il ve şehrin sayfasında çok kısa bir süre var ve hemen çıkma oranı çok yüksek, bu da anormal olabilir:
Daha fazla analiz, belirli bir kanaldan geldiğini ve her bir URL için sayfa görüntülemeleri ve ortalama bekleme süresinin anormal olduğunu ortaya çıkardı:
Bu kanalın 24 saatlik eğrisi de oldukça anormaldir.Normal eğri sabah, gece yarısı ve akşam üç tepe noktasıdır, ancak eğrisi gece yarısı yükselir ve saat dokuzda düşer. Bu, gece yarısı sunucu kaynaklarıyla veri paketleri gönderme davranışıdır.
Bazen bu tür bir analiz yapmak için ısı haritasını birleştiririz Aslında, bu tür bir analiz çok etkilidir, ancak zaman alıcıdır ve yoğun emek gerektirir ve bir veri analistinin deneyimini gerektirir. Bugün, Guo Shuang artık yalnızca danışmanların deneyimine güvenmek zorunda değil. 200'den fazla özelliğin olduğunu ve tüm boyutların bir veri analistine verildiğini gördük. Bugün yepyeni bir keşif modu, otomatik bir erken uyarı kullanıyoruz Tüm erken uyarı durumlarını bilgisayara girip makinenin öğrenmesine izin veriyoruz. Bugün arayüzümüzde üç adım var: bilgi girme, tarayıcıyı başlatma ve son olarak sonuçları çıktı. Bu sonuç size her gün ne tür anormalliklerle karşılaştığınızı söyler.
Örneğin, müşterilerimizden biri için anormal trafiği, sayfada kalma süresinin çok anormal olduğu ücretli arama PC'sinden ve ardından özellikle belirli bir tarayıcı sürümüne yoğunlaşan tarayıcı sürümünden geliyor.Günümüzde, yarım saat boyunca veri analistlerimizin geçmesine ihtiyacımız yok. Ya da bir saatlik karmaşık analizle, makine analizi yoluyla hangi anormalliklerin meydana geldiğini keşfedebiliriz ve kalan akışı optimize etmek için bu anormallikleri ortadan kaldırmamız gerekir.
Büyük veri sadece bir kavram değildir. Büyük veriye dayalı danışmanlık ve tavsiye sağlamanın yanı sıra, Gridsum bu teknolojileri küçük alanlarda, hatta pazarlamada kullanmayı ummaktadır.İnsan beyninin yerini alacak ve küçük uygulamaların büyük bir rol oynamasına izin verecek bilgisayarlar önermekteyiz. . Bu konuşmamı sonlandırıyor İletişim kurmanız gereken herhangi bir sorunuz var mı?
Li Chao: Guoshuangın önceki işi daha çok aramaya odaklanmıştı. Geçtiğimiz iki yılda, seyahat markaları da dahil olmak üzere bu havayollarıyla çok sayıda işbirliği yaptınız. Bu havayollarında dijital büyük veri pazarlama veya yönetim gibi eksiklikler buldunuz. Yoksa iyileştirilmesi gereken bir sorun mu?
Lu Yuan: Özellikle havayolları için son iki yılda ulusal politikalardan etkilenerek özellikle pazarlama alanında büyük verinin uygulanmasını aktif olarak denediler. Ancak başlangıçta biraz rahatsız olduğumuzu gördük, belki daha önce hizmet verdiğimiz otomobil endüstrisi veya e-ticaret sektörü bu alana gerçekten erken girmiş olabilir.Aslında Gridsum, zengin deneyimini farklı sektörlerdeki müşterilere kaliteli hizmet sunmada kullanmıştır. Bu bağlamda havayollarının büyük veri pazarlamasının ritmine daha hızlı uyum sağlamasına yardımcı olabilir. Az önce bahsettiğim bir örnek, belirli bir havayolu şirketine hizmet verdiğimizde, diğer satıcıların neden arama sonuçları sayfamda benimle teklif vereceğini öğrenecek mi? Arama sonucu sayfasında herhangi bir olumsuz bilgi olup olmadığını zamanında nasıl öğrenebilirim? Bu bir örnek. Dönüşüm sürecinde çeşitli sorunlarla karşılaşacaklar, ancak Gridsum'un avantajı, birçok öncüye yüksek kaliteli çözümler sunma konusunda zengin deneyime sahip olmalarıdır. Sorunları zaten olmuştur. Çözüldü, böylece havayolu için daha bilimsel ve makul bir çözüm sağlayabiliriz. Hem araçlar hem de danışmanlık hizmetleri sağlıyoruz. Müşterilere araç satıyoruz. Çok az müşteri, analiz ve analiz için doğrudan aracın arka ucuna giriyor. Bu nedenle, müşterinin verilerini yorumlamasına yardımcı olacak bir veri analiz ekibimiz var.
